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

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发表于 2012-2-25 16:34:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
estimateDispersions(DEXSeq)
estimateDispersions()所属R语言包:DEXSeq

                                        Estimate exon dispersions
                                         估计外显子分散

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function estimates the for each counting bin of the ExonCountSet object a dispersion value. It stores  these values in fData(ecs)$dispersionBeforeSharing.  
这个功能估计每个计数斌的ExonCountSet对象的色散值。这些值存储在fData(ecs)$dispersionBeforeSharing。


用法----------Usage----------


## S4 method for signature 'ExonCountSet'
estimateDispersions( object,
         formula=count ~ sample + condition * exon,
         initialGuess=.01, nCores=1, minCount=10,
         maxExon=70, quiet=FALSE, file="")



参数----------Arguments----------

参数:object
An ExonCountSet object.  
一个ExonCountSet的对象。


参数:formula
Formula used in the GLM to estimate the dispersion values.   The terms in the formula must be design  columns of the ExonCountSet object, the l.h.s. must be count.  
公式中使用的GLM估计的色散值。公式中的条款必须是设计列的ExonCountSet对象,在LHS必须是count。


参数:initialGuess
An initial guess for the dispersion values to initiate the optimization.  
为分散的初始猜测值开始优化。


参数:nCores
Number of cores to be used to estimate the dispersions.   The multicore package must be loaded in order to spread the  job onto several cores.  
被用来估计分散的内核数量。 multicore包必须加载以分散到几个核心工作。


参数:minCount
Counting bins with less than 'minCount' counts (summed over all samples) are skipped in the tests. This reduced computation time, as counting bins with very few countsare unlikely to give  a significant signal anyway. For skipped counting bins, the 'testable' column in fData is set to FALSE.  
小于“minCount计数(所有样品的总结)计数箱跳过测试。这减少了计算时间,计数很少countsare反正不可能给一个重要的信号箱。对于跳过计数箱,“可验证”fdata中列设置为FALSE。


参数:maxExon
Genes with more than 'maxExon' counting bins will be skipped in the test. This may be necessary because genes with very many counting bins may take extremely long in dispersion estimation and testing for  differential exon usage.  
在测试中,“maxExon计数箱以上的基因将被跳过。这可能是必要的,因为与很多计数箱的基因可能需要极长的差外显子的使用分散的估计和测试。


参数:quiet
If TRUE, no progress report is shown.  In case the session is  not an interactive session and progress report is wanted, include a file name in the parameter "file".  
如果是TRUE,没有取得任何进展报告所示。在情况的会议不是一个交互式会话和被通缉的进度报告,包括在“文件”参数的文件名。


参数:file
A file name to write the progress reports. If file="", output will be written in the standart output connection.  
一个文件名,写进度报告。如果文件“,输出将被写入非标准输出连接。


Details

详情----------Details----------

For the dispersion estimation, we use the Cox-Reid conditional maximum likelihood method of Gordon Smyth et al., which they devised for the edgeR package.
为分散的估计,我们使用COX-里德戈登·史密斯等有条件的最大似然法。,他们edgeR包设计。


值----------Value----------

An ExonCountSet object with dispersion featureData(object)$dispersion_CR_est)  parameters filled).
分散featureData(object)$dispersion_CR_est)参数ExonCountSet对象填写)。


举例----------Examples----------


     ## Not run: [#无法运行:]
        data("pasillaExons", package="pasilla")
        pasillaExons <- estimateSizeFactors( pasillaExons )
        pasillaExons <- estimateDispersions( pasillaExons )
     
## End(Not run)[#结束(不运行)]

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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