R语言 spacodiR包 phy.nodetimes()函数中文帮助文档(中英文对照)

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phy.nodetimes(spacodiR)
phy.nodetimes()所属R语言包：spacodiR

                                        finding splitting times for nodes
                                         发现分裂的时间节点

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

phy.nodetimes is a function to collect all nodes (and times) that are within a particular time fraction of the total temporal extent of a phylogeny
phy.nodetimes是一个功能来收集的所有节点（次），是在一个特定的时间部分的亲缘关系的总的时间范围


用法----------Usage----------


phy.nodetimes(phy, time.range = c(0, 0), proportion = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：phy
a phylogenetic tree of class phylo; see read.tree
类的进化树phylo; read.tree


参数：time.range
the temporal slice of the tree defining the bounds for extracted nodes
的时间片定义的边界，提取节点的树


参数：proportion
Boolean; whether time.range is regarded as proportions of tree height
布尔是否time.range被视为树高的比例


Details

详细信息----------Details----------

Given a temporal fraction of a phylogeny, this function will return all contained nodes (and  branching times if desired). If used with spacodi.by.nodes, one could conduct significance testing of Bst through  particular time slices of the phylogeny. Note: when using proportion=TRUE, '0' is regarded as the present, '1' as the root of the tree (e.g., start.time=1.0 and
由于时间部分的亲缘关系，此函数将返回所有包含的节点（和分支时间如果需要的话）。如果使用spacodi.by.nodes，人们可以进行显着性检验的Bst通过特定的时间片的系统发育。注意：当使用proportion=TRUE，0被视为目前，1的根树（例如，start.time=1.0


值----------Value----------

A named vector of times (whose names are node labels; see nodelabels for the function used to label nodes).
一个命名为向量的次数（他们的名字是节点的标签，见nodelabels用于标签节点的功能）。


（作者）----------Author(s)----------


Jonathan Eastman



实例----------Examples----------


## an example of comparing observed and expected Bst at nodes ##[比较观察值和期望值BST节点＃＃＃的例子]
data(sp.example)
attach(sp.example)
s=spl
p=phy

# get nodes for a time-slice[获取一个时间片的节点]
n.t=phy.nodetimes(phy=p,time.range=c(0.25,0.75))

# get Bsts for nodes[获得BSTS的节点]
o=spacodi.by.nodes(sp.plot=s, phy=p, obs.only=TRUE)[[1]]
obs=o[!is.na(match(o[,"node.ID"], names(n.t))),1]

# compile expected Bst-values from data reshuffling[编译预期的BST-值的数据重新洗牌]
spacodi.by.nodes(sp.plot=s, phy=p, n.rep=5, method="1s")[[2]]->exps
e=exps[!is.na(match(row.names(exps), names(n.t))),]
exp=unname(unlist(e))

# randomization test of observed and expected Bst[随机化试验观察到的和预期的BST]
resamp.test(obs=obs, exp=exp, iter=100, two.tailed=TRUE)

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