R语言 seqbias包 seqbias.predict()函数中文帮助文档(中英文对照)

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seqbias.predict(seqbias)
seqbias.predict()所属R语言包：seqbias

                                        Predicting sequencing bias
                                         测序偏差预测

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Predicts sequencing bias given a fit seqbias model
预测测序偏见给予适合seqbias模型


用法----------Usage----------


seqbias.predict(sb, I)



参数----------Arguments----------

参数：sb
a seqbias object
1 seqbias对象


参数：I
a GRanges object
1农庄对象


Details

详情----------Details----------

Once a seqbias model is fit with 'seqbias.fit', the sequencing bias of any region in the reference sequence can be predicted using this function. Given the coordinates of a region, this function produces a vector of the same length as the sequence. Each position 'i' is given a sequence score 'v_i'.
任何区域在参考序列测序偏见，，一旦seqbias模型适合seqbias.fit，可以预言，使用此功能。由于一个区域的坐标，这个函数产生一个序列的长度相同的向量。每个位置的我“v_i序列得分。

A simple procedure is then to normalize read counts given the sequencing bias.  The read count of (i.e. the number of reads beginning on) position 'i', denoted by 'x_i', can be normalized by computing 'x_i/v_i', giving an estimate of abundance that is more accurate in expectation.
一个简单的程序，然后标准化读取偏置测序的计数。读计数的位置（即读取的数量开始）“我x_i的”表示，可以归x_i的/ v_i计算，给人一种富足的估计是比较准确的期望。


值----------Value----------

A list of numeric vectors are returned, one for each genomic interval in I. The vectors are of equal length to the interval given, and the predicted sequencing bias is given for each position.
返回一个数值向量，每个基因在一向量长度相等的时间间隔是给定的时间间隔，并预测测序偏见每个位置。


作者（S）----------Author(s)----------



Daniel Jones
<a href="mailto:dcjones@cs.washington.edu">dcjones@cs.washington.edu</a>



参见----------See Also----------

seqbias.fit
seqbias.fit


举例----------Examples----------


  reads_fn <- system.file( "extra/example.bam", package = "seqbias" )
  ref_fn <- system.file( "extra/example.fa", package = "seqbias" )

  sb <- seqbias.fit( ref_fn, reads_fn )

  I <- GRanges( c('seq1'), IRanges( c(1), c(5000) ), strand = c('-') )

  bias <- seqbias.predict( sb, I )

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