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

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stabMeasureM(NormqPCR)
stabMeasureM()所属R语言包：NormqPCR

                                         Gene expression stability value M
                                         基因表达的稳定值M

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computation of the gene expression stability value M for real-time  quantitativ RT-PCR data. For more details we refer to  Vandesompele et al. (2002).
基因表达的实时quantitativ RT-PCR检测数据稳定值M计算。有关详细信息，我们指以Vandesompele等。 （2002年）。


用法----------Usage----------


stabMeasureM(x, log = TRUE, na.rm = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：x
matrix or data.frame containing real-time quantitative  RT-PCR data  
矩阵或数据框包含实时定量RT-PCR数据


参数：log
logical: is data on log-scale  
逻辑：大规模log数据


参数：na.rm
a logical value indicating whether NA values should be stripped before the computation proceeds.  
一个逻辑值，指示是否NA值前应计算收益剥离。


Details

详情----------Details----------

The gene expression stability value M is defined as the average pairwise normalization factor; i.e., one needs to specify data from at least two genes. For more details see Vandesompele et al. (2002). Note this  dispatches on a transposed expression matrix, not a qPCRBatch object since it is only called from within the selectHKs method.
基因表达稳定值M定义平均成对标准化因子，即，一个需要指定至少有两个基因中的数据。详细内容见Vandesompele等。 （2002年）。注意，因为它是唯一从内selectHKs方法称为转置矩阵的表达，不是一个qPCRBatch对象调度。


值----------Value----------

numeric vector with gene expression stability values
数字向量与基因表达的稳定值


作者（S）----------Author(s)----------


Matthias Kohl <a href="mailto:Matthias.Kohl@stamats.de">Matthias.Kohl@stamats.de</a>



参考文献----------References----------

normalization of real-time quantitative RT-PCR data by geometric averaging  of multiple internal control genes.  Genome Biology 2002. 3(7):research0034.1-0034.11. http://genomebiology.com/2002/3/7/research/0034/

参见----------See Also----------

selectHKs
selectHKs


举例----------Examples----------


  data(geNorm)
  tissue <- as.factor(c(rep("BM", 9),  rep("FIB", 20), rep("LEU", 13),
                    rep("NB", 34), rep("POOL", 9)))
  res.BM <- selectHKs(geNorm.qPCRBatch[,tissue == "BM"], method = "geNorm",
                    Symbols = featureNames(geNorm.qPCRBatch), minNrHK = 2, log = FALSE)

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