samr.estimate.depth(samr)
samr.estimate.depth()所属R语言包：samr
estimate the sequencing depth
估计测序深度
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimate the sequencing depth of each experiment for sequencing data.
测序数据的每个实验的测序深度估价。
用法----------Usage----------
参数----------Arguments----------
参数：x
the original count matrix. p by n matrix of features, one observation per column.
的原始计数矩阵。 P×n矩阵的特点，每列的一个观察。
Details
详细信息----------Details----------
normalize the data matrix so that each number looks roughly like Gaussian distributed and each experiment has the same sequencing depth. To do this, we first use Anscombe transformation to stablize the variance and makes each number look like Gaussian,
标准化的数据矩阵，每个数字看起来大致是高斯分布，每个实验具有相同的测序深度。要做到这一点，我们首先使用Anscombe变换稳定的差异，使每个数字看起来高斯，
值----------Value----------
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>depth</td> <td> sequencing depth of each experiment. a vector of length n.</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> depth</ TD> <TD>测序深度，每个实验。长度为n的向量。</ TD> </ TR> </ TABLE>
（作者）----------Author(s)----------
Jun Li and Balasubrimanian Narasimhan and Robert Tibshirani
参考文献----------References----------
Significance analysis of microarrays applied to the ionizing radiation response PNAS 2001 98: 5116-5121, (Apr 24).
实例----------Examples----------
set.seed(100)
mu <- matrix(100, 1000, 20)
mu[1:100, 11:20] <- 200
mu <- scale(mu, center=FALSE, scale=runif(20, 0.5, 1.5))
x <- matrix(rpois(length(mu), mu), 1000, 20)
y <- c(rep(1, 10), rep(2, 10))
data=list(x=x,y=y, geneid=as.character(1:nrow(x)),
genenames=paste("g",as.character(1:nrow(x)),sep=""))
depth <- samr.estimate.depth(data$x)
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-9-29 22:11:37
