R语言 oligo包 summarize()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

summarize(oligo)
summarize()所属R语言包：oligo

                                         Tools for microarray preprocessing.
                                         芯片预处理的工具。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These are tools to preprocess microarray data. They include background correction, normalization and summarization methods.
这些预处理芯片数据的工具。它们包括背景校正，规范化和汇总方法。


用法----------Usage----------


backgroundCorrectionMethods()
normalizationMethods()
backgroundCorrect(object, method=backgroundCorrectionMethods(), copy=TRUE, extra, verbose=TRUE, ...)
summarize(object, probes=rownames(object), method="medianpolish", verbose=TRUE, ...)
normalize(object, method=normalizationMethods(), copy=TRUE, verbose=TRUE, ...)
normalizeToTarget(object, target, method="quantile", copy=TRUE, verbose=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：object
Object containing probe intensities to be preprocessed.
含探针强度的对象进行预处理。


参数：method
String determining which method to use at that preprocessing step.
字符串决定使用哪种方法，预处理步骤。


参数：target
Vector with the target distribution
向量与目标分布


参数：probes
Character vector that identifies the name of the probes represented by the rows of object.
特征向量标识名代表object行的探针。


参数：copy
Logical flag determining if data must be copied before processing (TRUE), or if data can be overwritten (FALSE).
逻辑标志的决定，如果数据之前，必须先处理（TRUE），复制，或者如果数据可以覆盖（FALSE）。


参数：extra
Extra arguments to be passed to other methods.
额外的参数被传递到其他方法。


参数：verbose
Logical flag for verbosity.
冗长的逻辑标志。


参数：...
Arguments to be passed to methods.
要传递给方法的参数。


Details

详情----------Details----------

Number of rows of object must match the length of probes.
object的行数必须匹配长度probes。


值----------Value----------

backgroundCorrectionMethods and normalizationMethods will return a character vector with the methods implemented currently.
backgroundCorrectionMethods和normalizationMethods将返回一个字符向量与目前实施的方法。

backgroundCorrect, normalize and normalizeToTarget will return a matrix with same dimensions as the input matrix. If they are applied to a FeatureSet object, the PM matrix will be used as input.
backgroundCorrect，normalize和normalizeToTarget将返回相同的尺寸输入矩阵的矩阵。如果他们被应用到的FeatureSet对象，下午矩阵将被用来作为输入。

The summarize method will return a matrix with length(unique(probes)) rows and ncol(object) columns.
的的summarize方法将返回一个矩阵length(unique(probes))行ncol(object)列。


举例----------Examples----------


ns <- 100
nps <- 1000
np <- 10
intensities <- matrix(rnorm(ns*nps*np, 8000, 400), nc=ns)
ids <- rep(as.character(1:nps), each=np)
bgCorrected <- backgroundCorrect(intensities)
normalized <- normalize(bgCorrected)
expression <- summarize(normalized, probes=ids)
intensities[1:20, 1:3]
expression[1:20, 1:3]
target <- rnorm(np*nps)
normalizedToTarget <- normalizeToTarget(intensities, target)

if (require(oligoData) &amp; require(pd.hg18.60mer.expr)){
  ## Example of normalization with real data[＃标准化实时数据的范例]
  data(nimbleExpressionFS)
  boxplot(nimbleExpressionFS, main='Original')
  for (mtd in normalizationMethods()){
    message('Normalizing with ', mtd)
    res <- normalize(nimbleExpressionFS, method=mtd, verbose=FALSE)
    boxplot(res, main=mtd)
  }
}


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