R语言 rtfbs包 build.mm()函数中文帮助文档(中英文对照)

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build.mm(rtfbs)
build.mm()所属R语言包：rtfbs

                                        Build Markov Model to represent sequences in an MS object
                                         建立马尔可夫模型代表的MS对象的序列

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Build a Markov Model of user specified order to represent sequences in an MS object.
建立一个马尔可夫模型的用户指定的顺序，代表MS对象的序列。


用法----------Usage----------


  build.mm(ms, order, pseudoCount = 0,
    considerReverse = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：ms
Sequence used to build Markov Model
序列用于建立马可夫模型


参数：order
Order of Markov model to build; ie, the number of preceding bases to consider when calculating the probability of a given base.
承马尔可夫模型来构建，也就是说，数上的概率给定的基本基础计算时要考虑的。


参数：pseudoCount
(Optional) Integer added to the number of observed cases of each possible sequence pattern.
（可选）一个整数的数目添加到观察到的情况下，每一个可能的顺序模式。


参数：considerReverse
(Optional) Logical value.  If TRUE, considers reverse complement frequencies in addition to forward strand frequencies when building model.
（可选）逻辑值。如果TRUE，认为在建立模型时，除了转发链的频率逆补频率。


值----------Value----------

A list of matrices, each representing a markov model from order 0, 1, ..., order.  Each matrix gives the probability of observing a particular base (column) given the preceding bases (row).
列表的矩阵，每个代表一个马尔可夫模型从订单0，1，...，订货。每个矩阵给出观察前述碱（行）的一个特定基站（列）的概率。


参见----------See Also----------

read.ms split.ms groupByGC.ms
read.ms split.ms groupByGC.ms


实例----------Examples----------


require("rtfbs")
exampleArchive <- system.file("extdata", "NRSF.zip", package="rtfbs")
seqFile <- "input.fas"
unzip(exampleArchive, seqFile)
# Read in FASTA file "input.fas" from the examples into an [阅读在FASTA的文件“input.fas”中的例子成]
#   MS (multiple sequences) object[多个序列（MS）对象]
ms <- read.ms(seqFile)
# Build a 3rd order Markov Model to represent the sequences[建立一个3阶Markov模型来表示序列]
#   in the MS object "ms".  The Model will be a list of[在MS对象“MS”。该模型将一个列表]
#   matrices  corrisponding in size to the order of the [矩阵的大小的顺序corrisponding]
#   Markov Model[马尔可夫模型]
mm <- build.mm(ms, 3);
# Print the list of 4 Markov Matrices that make up the [4马尔可夫矩阵的打印的列表]
#   Markov Model [马尔可夫模型]
print(mm)

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