R语言 flagme包 clusterAlignment()函数中文帮助文档(中英文对照)

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clusterAlignment(flagme)
clusterAlignment()所属R语言包：flagme

                                        Data Structure for a collection of all pairwise alignments of GCMS runs
                                         运行的的GCMS所有成对路线的集合数据结构

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Store the raw data and optionally, information regarding signal peaks for a number of GCMS runs
存储的原始数据，并有选择地，有关信号峰值为GCMS运行数


用法----------Usage----------


clusterAlignment(pD,runs=1:length(pD@rawdata),timedf=NULL,usePeaks=TRUE,verbose=TRUE,...)



参数----------Arguments----------

参数：pD
a peaksDataset object.
peaksDataset对象。


参数：runs
vector of integers giving the samples to calculate set of pairwise alignments over.
向量整数给予计算成对路线设置的样本。


参数：timedf
list (length = the number of pairwise alignments) of matrices giving the expected time differences expected at each pair of peaks (used with usePeaks=TRUE, passed to peaksAlignment
列表（长度=成对路线）给予预期的时间预计在每对峰（用usePeaks=TRUE，传递peaksAlignment的差异矩阵


参数：usePeaks
logical, TRUE uses peakdata list, FALSE uses rawdata list for computing similarity.
逻辑，TRUE使用peakdata列表，FALSE使用rawdata列表计算相似。


参数：verbose
logical, whether to print out info.
逻辑，是否要打印出来的信息。


参数：...
other arguments passed to peaksAlignment
其他参数传递peaksAlignment


Details

详情----------Details----------

clusterAlignment computes the set of pairwise alignments.
clusterAlignment计算集成对路线。


值----------Value----------

clusterAlignment object
clusterAlignment对象


作者（S）----------Author(s)----------


Mark Robinson



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

peaksDataset, peaksAlignment
peaksDataset，peaksAlignment


举例----------Examples----------


require(gcspikelite)

# paths and files[路径和文件]
gcmsPath<-paste(.find.package("gcspikelite"),"data",sep="/")
cdfFiles<-dir(gcmsPath,"CDF",full=TRUE)
eluFiles<-dir(gcmsPath,"ELU",full=TRUE)

# read data, peak detection results[读取数据，峰值检测结果]
pd<-peaksDataset(cdfFiles[1:2],mz=seq(50,550),rtrange=c(7.5,8.5))
pd<-addAMDISPeaks(pd,eluFiles[1:2])

ca<-clusterAlignment(pd, gap = .5,D=.05,df=30)

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