aroma.light-package(aroma.light)
aroma.light-package()所属R语言包：aroma.light
Package aroma.light
包aroma.light
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Methods for microarray analysis that take basic data types such as matrices and lists of vectors. These methods can be used standalone, be utilized in other packages, or be wrapped up in higher-level classes.
微阵列分析的方法，采取基本数据类型，如矩阵和向量的名单。利用这些方法可以单独使用，或其他包中，被包裹在更高级别的班。
要求----------Requirements----------
This package requires the R.oo package [1].
此包需要R.oo包[1]。
安装----------Installation----------
To install this package, see http://www.braju.com/R/. Required packages are installed in the same way.
安装这个包，看到http://www.braju.com/R/。以同样的方式安装所需的软件包。
上手----------To get started----------
For scanner calibration:
对于扫描仪的校准：
see calibrateMultiscan.matrix() - scan the same array two or more times to calibrate for scanner effects and extended dynamical range.
看到calibrateMultiscan.matrix（） - 扫描两次或两次以上同一阵列校准扫描仪的效果和扩展动态范围。
To normalize multiple single-channel arrays all with the same number of probes/spots:
所有与相同数量的探针/斑点标准化多个单通道阵列：
normalizeAffine.matrix() - normalizes, on the intensity scale, for differences in offset and scale between channels.
normalizeAffine.matrix（） - 标准化，偏移通道之间的分歧和规模上的强度规模。
normalizeQuantileRank.matrix(), normalizeQuantileSpline.matrix() - normalizes, on the intensity scale, for differences in empirical distribution between channels.
normalizeQuantileRank.matrix（）normalizeQuantileSpline.matrix（） - 标准化，渠道之间的经验分布的差异，强度规模。
To normalize multiple single-channel arrays with varying number probes/spots:
标准化多个单通道阵列，用不同数量的探针/点：
normalizeQuantileRank.list(), normalizeQuantileSpline.list() - normalizes, on the intensity scale, for differences in empirical distribution between channels.
normalizeQuantileRank.list（）normalizeQuantileSpline.list（） - 标准化，渠道之间的经验分布的差异，强度规模。
To normalize two-channel arrays:
标准化双通道阵列：
normalizeAffine.matrix() - normalizes, on the intensity scale, for differences in offset and scale between channels. This will also correct for intensity-dependent affects on the log scale.
normalizeAffine.matrix（） - 标准化，偏移通道之间的分歧和规模上的强度规模。这也将纠正依赖强度log规模的影响。
normalizeCurveFit.matrix() - Classical intensity-dependent normalization, on the log scale, e.g. lowess normalization.
normalizeCurveFit.matrix（） - 古典依赖强度标准化，对数刻度，例如： LOWESS标准化。
To normalize three or more channels:
标准化的三个或更多的渠道：
normalizeAffine.matrix() - normalizes, on the intensity scale, for differences in offset and scale between channels. This will minimize the curvature on the log scale between any two channels.
normalizeAffine.matrix（） - 标准化，偏移通道之间的分歧和规模上的强度规模。这将最大限度地减少对任意两个通道之间的log规模的曲率。
进一步阅读----------Further readings----------
Several of the normalization methods proposed in [3]-[6] are available in this package.
[3]中提出的标准化几种方法 - [6]在此包提供。
如何引用这个包----------How to cite this package----------
Whenever using this package, please cite [2] as<br>
每当使用这个包，请举[2]作为参考
No citation information available.
没有可用的引文信息。
收藏----------Wishlist----------
Here is a list of features that would be useful, but which I have too little time to add myself. Contributions are appreciated.
这里是一个列表的功能，将是有益的，但我有添加自己的时间太少。捐款赞赏。
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此刻，没有。
If you consider to contribute, make sure it is not already implemented by downloading the latest "devel" version!
如果考虑作出贡献，确保它是不是已经下载最新的“与开发”版本实现！
牌照----------License----------
The releases of this package is licensed under LGPL version 2.1 or newer.
这个软件包的版本被授权在LGPL 2.1或更新版本。
The development code of the packages is under a private licence (where applicable) and patches sent to the author fall under the latter license, but will be, if incorporated, released under the "release" license above.
软件包的开发代码是在一个私人的许可证（如适用）和发送根据后者许可证到作者秋天的补丁，但是，如果成立，以上的“释放”许可证下发布的。
作者（S）----------Author(s)----------
Henrik Bengtsson (<a href="http://www.braju.com/R/">http://www.braju.com/R/</a>)
参考文献----------References----------
http://www.maths.lth.se/bioinformatics/publications/.<br>
<br>
Analysis environment, Preprints in Mathematical Sciences (manuscript in preparation), Mathematical Statistics, Centre for Mathematical Sciences, Lund University, 2004.<br>
<br>
<br>
<br>
in cDNA microarray data, Preprints in Mathematical Sciences, 2002:28, Mathematical Statistics, Centre for Mathematical Sciences, Lund University, 2002.<br>
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发表于 2012-2-25 12:03:58
