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

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progressiveAlignment-class(flagme)
progressiveAlignment-class()所属R语言包：flagme

                                        Data Structure for progressive alignment of many GCMS samples
                                         数据结构的逐步调整许多GCMS样品

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs a progressive peak alignment (clustalw style) of multiple GCMS peak lists
执行一个渐进峰对齐多个GCMS高峰名单（CLUSTALW风格）


用法----------Usage----------


progressiveAlignment(pD,cA,D=1000,gap=.5,verbose=TRUE,usePeaks=TRUE,df=30,compress=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：pD
a peaksDataset object
peaksDataset对象


参数：cA
a clusterAlignment object
clusterAlignment对象


参数：D
retention time penalty
保留时间的惩罚


参数：gap
gap parameter
差距参数


参数：verbose
logical, whether to print information
逻辑，是否要打印的信息


参数：usePeaks
logical, whether to use peaks (if TRUE) or the full 2D profile alignment (if FALSE)
逻辑，是否使用峰（TRUE）或全二维轮廓对齐（如果FALSE）


参数：df
distance from diagonal to calculate similarity
从对角线的距离来计算相似


参数：compress
logical, whether to store the similarity matrices in sparse form
逻辑，无论是存储在稀疏的形式相似矩阵


Details

详情----------Details----------

The progressive peak alignment we implemented here for multiple GCMS peak lists is analogous to how clustalw takes a set of pairwise sequence alignments and progressively builds a multiple alignment.  More details can be found in the reference below.
渐进峰对齐，我们实施了多个GCMS高峰名单是类似于如何clustalw一套成对序列，并逐步建立了多个对齐。更多细节，可以发现在下面的参考。


值----------Value----------

progressiveAlignment object
progressiveAlignment对象


作者（S）----------Author(s)----------


Mark Robinson



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

peaksDataset, multipleAlignment
peaksDataset，multipleAlignment


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)
pa<-progressiveAlignment(pd, ca, gap = .6, D=.1,df=30)

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