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

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发表于 2012-2-25 21:51:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
plotCtSignificance(HTqPCR)
plotCtSignificance()所属R语言包:HTqPCR

                                        Barplot with Ct values between genes from qPCR.
                                         barplot与定量PCR基因之间的Ct值。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function for producing a barplot of the Ct values from high-throughput qPCR samples. A comparison is made between two groups which have been tested for differential expression, and all individual Ct values are shown, to identify potential outliers.
高通量定量PCR样品的Ct值barplot生产功能。两个组的差异表达,已经过测试,所有个人的Ct值显示,以找出潜在的离群之间的比较。


用法----------Usage----------


plotCtSignificance(qDE, q, comparison = 1, genes, p.val = 0.1, groups, calibrator, target, p.sig = 0.05, p.very.sig = 0.01, mark.sig = TRUE, col, un.col = "#D53E4F", point.col = "grey", legend = TRUE, mar, main, jitter = 0.5, ...)



参数----------Arguments----------

参数:qDE
list or data.frame, the result from ttestCtData or limmaCtData.
列表或数据框,ttestCtData或limmaCtData的结果。


参数:q
the qPCRset data that was used for testing for differential expression.
在qPCRset差异表达的测试中使用的数据。


参数:comparison
integer or character string, indicating which component to use if x is a list.
整数或字符串,表明使用哪一个组件如果x是一个列表。


参数:genes
numeric or character vector, selected genes to make the plot for.
数字或字符的向量,选择的基因,使图。


参数:p.val
numeric between 0 and 1, if genes is not supplied all given with (adjusted) p-value below this threshold will be included.
数字0和1之间,如果genes不提供的所有信息将列入(调整),低于这个阈值p值。


参数:groups
vector, the groups of all the samples in q.
向量,所有样品在q组。


参数:calibrator
character string, which of the groups is the calibrator.
字符串,groups校准。


参数:target
character string, which of the groups is the target.
字符串,,groups目标。


参数:p.sig
numeric, the cut-off for significant p-values that will be marked by *.
数字,截止将由*标记的显著p值。


参数:p.very.sig
numeric, the cut-off for very significant p-values that will be marked by ".
数字,截止将由“标记非常显着的p值。


参数:mark.sig
logical, should significant features be marked.
逻辑,应该被标记为显着的特点。


参数:col
vector, colours to use for the two sets of bars, one per sample type.
向量,颜色使用为两套条形,每个样品的类型之一。


参数:un.col
integer or character string, the colour to use for all Ct values that are "Unreliable" or "Undetermined".
整数或字符串,要使用的颜色是“不可靠”或“未决定用途”的所有Ct值。


参数:point.col
integer or character string, the colour to use for all other Ct values.
整数或字符串,所有其他的Ct值要使用的颜色。


参数:legend
logical, should a legend be included int eh barplot.
逻辑,应列入传说诠释EH barplot。


参数:mar
vector with 4 values, the size of the margins. See par for more info.
4个值向量,利润的大小。看到par更多信息。


参数:main
character string, the image title. Default to the name of the chosen comparison.
字符串,图片标题。默认的选择比较的名称。


参数:jitter
numeric, between 0 and 1. If Ct values are very similar, the individual points might lie on top of each other in the bars. This adds a jittering factor along the x-axis. If 0 the points will all be aligned.
数字0和1之间。如果Ct值都非常相似,个别点可能在于彼此顶部的条形。这增加了沿x轴的抖动因素。如果是0点都将被对齐。


参数:...
any other arguments will be passed to the barplot function.
任何其他参数将被传递给barplot功能。


Details

详情----------Details----------

This function will make a barplot with the average Ct values for the test and reference samples for the selected genes. All the individual Ct values are plotted on top of the bars though, and the "Unreliable" or "Undetermined" ones are marked, to do a visual assesment of the impact of non-valid measurements on the average.
此功能将选定的基因测试和参考样本的平均Ct值一个barplot。所有个别的Ct值绘制的条形之上,虽然,“不可靠”或“未决定用途”的标记,做一个非有效的测量平均影响视觉assesment。

It's up to the user to specify the correct calibrator and target for the given comparison; no checking is done.       
它是由用户指定正确calibrator和target给定的比较,没有检查完成。


值----------Value----------

A plot is created on the current graphics device.
当前图形设备上创建一个图。


作者(S)----------Author(s)----------


Heidi Dvinge



参见----------See Also----------

barplot and plotCtRQ or plotCtOverview for a plot of the relative quantification between samples.
barplot和plotCtRQ或plotCtOverview样品之间的相对定量的图。


举例----------Examples----------


# Load example data and calculate differential expression[加载示例数据,并计算出的差异表达]
data(qPCRpros)
grp <- factor(c("A", "B", "B", "A"))
qDE <- ttestCtData(qPCRpros[,1:4], groups=grp, calibrator="B")
# Plot[图]
plotCtSignificance(qDE, q=qPCRpros, groups=grp, target="A", calibrator="B", genes=1:10, jitter=0.2)
plotCtSignificance(qDE, q=qPCRpros, groups=grp, target="A", calibrator="B", genes=featureNames(qPCRpros)[1:10], jitter=0, un.col="blue")
plotCtSignificance(qDE, q=qPCRpros, groups=grp, target="A", calibrator="B", p.val=0.05, jitter=0.1)

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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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