ScanIterateGrid(seqCBS)
ScanIterateGrid()所属R语言包:seqCBS
Main Scan with Iterative Grid Search
主扫描的迭代网格搜索
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This is a computational speed-up to prevent a quadratic order computation.
这是一种计算的速度,以防止二次顺序计算。
用法----------Usage----------
ScanIterateGrid(combX, combZ, combL, statistic, grid.size, nGridSize, timeIGSBreakDown, takeN, verbose, timing)
参数----------Arguments----------
参数:combX
The number of reads at the unique read positions
的读取次数的独特的读出位置
参数:combZ
The number of case reads at the unique read positions
数的情况下读取的独特只读位置
参数:combL
The set of the labels for the unique read positions
独特的读出位置的标签组
参数:statistic
The type of statistic to be used. Can be 'binomial','rabinowitz', or 'normal'
统计的类型来使用。可以是二项式,“拉比诺维茨”,或“正常”
参数:grid.size
The set of grid sizes for the iterative search. An automatic default can be given
迭代搜索网格尺寸的设定。可以自动默认
参数:nGridSize
The number of grid sizes
网格大小的数
参数:timeIGSBreakDown
Cumulative timing of IGS, in a broken down fashion
累积时间,IGS,在一个破碎的向下的方式
参数:takeN
The number of candidate change points to be added to a temporary set at each grid size
候选变化点的数目被添加到一个临时的设置在每个网格的大小
参数:verbose
If TRUE, then will print much information on each segmentation. For diagnostics only.
如果TRUE,然后将打印在每个分割多的信息。只有进行诊断。
参数:timing
If TRUE, perform a timing of this algorithm, include in the output data file.
如果TRUE,执行该算法的定时,包括在输出数据文件。
Details
详细信息----------Details----------
This algorithm is a computational speed-up tool. It computes the statistic on coarse grids, and refine to finer grids. Also, at each refinement, it computes all new smaller windows on the finer grid that would not have been captured by the coarse grid. Hence it has a New Scan step and a Refine Scan step, both implemented in C for speed. The three types of statistics are by the use of exact binomial likelihood ('binomial'), score statistic ('rabinowitz') or using normal approximation to the binomial ('normal').
此算法是一个计算速度工具。计算粗网格上的统计,并细化到更精细的网格。此外,在每一个细化,计算所有新的小窗口上的更精细的网格,就不会被捕获的粗格栅。因此,它有一个新的扫描步骤和精确扫描步骤,无论是用C语言实现的速度。这三种类型的统计信息,是由使用的确切的二项式似然(二项式),得分统计(拉比诺维茨)或使用正常的近似的二项式(“正常”)。
值----------Value----------
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>cptsRet </td> <td> The current set of change points called after the IGS scan of the current region</td></tr> <tr valign="top"><td>timeIGSBreakDown </td> <td> A break-down of the time used at the stages of the IGS</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>cptsRet </ TD> <TD>目前的变化点后调用IGS扫描当前区域</ TD > </ TR> <tr valign="top"> <TD>timeIGSBreakDown </ TD> <td>一个突破式的IGS阶段所用的时间</ TD> </ TR> </ TABLE>
(作者)----------Author(s)----------
Jeremy J. Shen
参见----------See Also----------
ScanCBS, ScanStatNewComp, ScanStatRefineComp
ScanCBS,ScanStatNewComp,ScanStatRefineComp
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