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R语言 ttime包 phylo()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 12:49:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
phylo(ttime)
phylo()所属R语言包:ttime

                                         Phylogenetic proximity between species inferred from their neurodevelopmental event timing
                                         从他们的神经活动的时间推断物种之间的亲缘接近

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Dendrogram establishing possible phylogenetic proximity between the species based on hierachical clustering of the known and predicted event timings  (Nagarajan and Clancy 2008; Nagarajan et al., 2010) returned by the function translate. Complete linkage and euclidean metric are used for generating the dendrogram. Uncertainty in the clustering results is reflected by the au (approximately unbiased) and bp (bootstrap) probabilities (Shimodaira and Suzuki 2006).
聚类建立可能的已知和预测事件的时间(2008年Nagarajan和克兰西Nagarajan等人,2010)基于系统聚类的物种之间的亲缘接近函数传回的翻译。完整的联动和欧氏度量用于生成树状图。 AU(约偏见)和BP(引导)的概率(Shimodaira 2006年和铃木)的聚类结果反映了不确定性。


用法----------Usage----------


  phylo(data)



参数----------Arguments----------

参数:data
A data frame containing the known and predicted neurodevelopmental event timing across species returned by the function translate.   
一个数据框包含已知和预测的神经活动跨物种由该函数返回的时间翻译。


值----------Value----------

The function generates a dendrogram and does return any values (NULL).
该函数生成一个树状图,并返回任何值(NULL)。


(作者)----------Author(s)----------



Radhakrishnan Nagarajan




参考文献----------References----------





参见----------See Also----------

event_data, translate
event_data,translate


实例----------Examples----------


## Not run: [#不运行:]
library(ttime);
data(event_data);   # event timing data[事件时序数据]
npsp <- 8;              # number of non-primate species[非灵长类物种数]
data <- translate(event_data, npsp); # predicted events[预测事件]
phylo(data);           # hierarchical clustering[层次聚类]

## End(Not run)[#(不执行)]

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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