kooperberg(limma)
kooperberg()所属R语言包：limma
Kooperberg Model-Based Background Correction for GenePix data
kooperberg GenePix数据模型为基础的背景校正
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function uses a Bayesian model to background correct GenePix microarray data.
这个函数使用一个背景正确GenePix芯片数据的贝叶斯模型。
用法----------Usage----------
kooperberg(RG, a=TRUE, layout=RG$printer, verbose=TRUE)
参数----------Arguments----------
参数：RG
an RGList of GenePix data, read in using read.maimages, with other.columns=c("F635 SD","B635 SD","F532 SD","B532 SD","B532 Mean","B635 Mean","F Pixels","B Pixels").
读GenePix数据RGList的，在使用read.maimages，other.columns=c("F635 SD","B635 SD","F532 SD","B532 SD","B532 Mean","B635 Mean","F Pixels","B Pixels")。
参数：a
logical. If TRUE, the 'a' parameters in the model (equation 3 and 4) are estimated for each slide. If FALSE the 'a' parameters are set to unity.
逻辑。如果TRUE，一模型中的参数（公式3和4）估计为每一张幻灯片。如果FALSE的a参数设置为团结。
参数：layout
list containing print layout with components ngrid.r, ngrid.c, nspot.r and nspot.c. Defaults to RG$printer.
与组件列表，其中包含打印布局ngrid.r，ngrid.c，nspot.r和nspot.c。 RG$printer默认。
参数：verbose
logical. If TRUE, progress is reported to standard output.
逻辑。如果TRUE，进步到标准输出报告。
Details
详情----------Details----------
This function is for use with GenePix data and is designed to cope with the problem of large numbers of negative intensities and hence missing values on the log-intensity scale. It avoids missing values in most cases and at the same time dampens down the variability of log-ratios for low intensity spots. See Kooperberg et al (2002) for more details.
此功能是使用GenePix数据和设计，以应付大量负强度的问题，因此遗漏值log强度规模。它避免了在大多数情况下，缺失值，并在同一时间下的变异数比率低强度点挫伤。详情请参阅Kooperberg等人（2002年）。
kooperberg uses the foreground and background intensities, standard deviations and number of pixels to compute empirical estimates of the model parameters as described in equation 2 of Kooperberg et al (2002).
kooperberg使用的前景和背景强度，标准偏差和像素数计算模型参数的经验估计，在方程Kooperberg等（2002）2描述。
值----------Value----------
An RGList containing the components
RGList包含组件
参数：R
matrix containing the background adjusted intensities for the red channel for each spot for each array
矩阵包含红色通道为每个阵列的每个点的背景下调整强度
参数：G
matrix containing the background adjusted intensities for the green channel for each spot for each array
矩阵的绿色通道，为每个点，每个阵列包含的背景调整强度
参数：printer
list containing print layout
列表包含打印布局
作者（S）----------Author(s)----------
Matthew Ritchie
参考文献----------References----------
Improved background correction for spotted DNA microarrays. Journal of Computational Biology 9, 55-66.
A comparison of background correction methods for two-colour microarrays. Bioinformatics 23, 2700-2707. http://bioinformatics.oxfordjournals.org/cgi/content/abstract/btm412
参见----------See Also----------
04.Background gives an overview of background correction functions defined in the LIMMA package.
04.Background给出了一个校正在LIMMA包定义背景功能概述。
举例----------Examples----------
# This is example code for reading and background correcting GenePix data[这是阅读和背景纠正GenePix数据的示例代码]
# given GenePix Results (gpr) files in the working directory (data not[鉴于GenePix结果（GPR）在工作目录中的文件（数据未]
# provided).[提供）。]
## Not run: [＃无法运行：]
genepixFiles <- dir(pattern="*\\.gpr$") # get the names of the GenePix image analysis output files in the current directory[在当前目录得到的的GenePix图像分析输出文件的名称]
RG <- read.maimages(genepixFiles, source="genepix", other.columns=c("F635 SD","B635 SD","F532 SD","B532 SD","B532 Mean","B635 Mean","F Pixels","B Pixels"))
RGmodel <- kooperberg(RG)
MA <- normalizeWithinArrays(RGmodel)
## End(Not run)[＃结束（不运行）]
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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。
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发表于 2012-2-25 23:17:07
