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

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发表于 2012-2-25 11:22:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
threestep(affyPLM)
threestep()所属R语言包:affyPLM

                                        Three Step expression measures
                                         三个步骤表达措施

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function converts an AffyBatch into an  ExpressionSet using a three step expression measure.
此功能转换成AffyBatch使用三个步骤表达措施ExpressionSet。


用法----------Usage----------


threestep(object, subset=NULL, normalize=TRUE, background=TRUE,
          background.method="RMA.2", normalize.method="quantile",
          summary.method="median.polish", background.param=list(),
          normalize.param=list(), summary.param=list(), verbosity.level=0)



参数----------Arguments----------

参数:object
an AffyBatch.
AffyBatch。


参数:subset
a vector with the names of probesets to be used. If NULL, then all probesets are used.
要使用的名称probesets向量。如果NULL,然后所有probesets是用来。


参数:normalize
logical value. If TRUE normalize data using quantile normalization
逻辑值。如果TRUE标准化使用分量标准化的数据


参数:background
logical value. If TRUE background correct using RMA background correction
逻辑值。如果TRUE背景下正确使用RMA背景校正


参数:background.method
name of background method to use.
背景法的名称使用。


参数:normalize.method
name of normalization method to use.
归一化方法的名称使用。


参数:summary.method
name of summary method to use.
简易方法名称使用。


参数:background.param
list of parameters for background correction methods.
背景校正方法的参数列表。


参数:normalize.param
list of parameters for normalization methods.
归一化方法的参数列表。


参数:summary.param
list of parameters for summary methods.
简易方法的参数列表。


参数:verbosity.level
An integer specifying how much to print out. Higher values indicate more verbose. A value of 0 will print nothing.
一个整数,指定多少打印出来。值越高,表明更详细的。值0将打印什么。


Details

详情----------Details----------

This function computes the expression measure using threestep
此函数计算表达式使用threestep措施


值----------Value----------

An ExpressionSet
ExpressionSet


作者(S)----------Author(s)----------


Ben Bolstad <a href="mailto:bmb@bmbolstad.com">bmb@bmbolstad.com</a>



参考文献----------References----------

Oligonucleotide Array Data: Background, Normalization and

参见----------See Also----------

expresso, rma
expresso,rma


举例----------Examples----------


if (require(affydata)) {
  data(Dilution)

  # should be equivalent to rma()[应相当于RMA()]
  eset <- threestep(Dilution)

  # Using Tukey Biweight summarization[使用杜克Biweight总结]
  eset <- threestep(Dilution, summary.method="tukey.biweight")

  # Using Average Log2 summarization[使用平均的log2总结]
  eset <- threestep(Dilution, summary.method="average.log")

  # Using IdealMismatch background and Tukey Biweight and no normalization.[使用IdealMismatch背景和Tukey Biweight没有标准化。]
  eset <- threestep(Dilution, normalize=FALSE,background.method="IdealMM",
                    summary.method="tukey.biweight")

  # Using average.log summarization and no background or normalization.[使用average.log总结和没有背景或标准化。]
  eset <- threestep(Dilution, background=FALSE, normalize=FALSE,
                    background.method="IdealMM",summary.method="tukey.biweight")

  # Use threestep methodology with the rlm model fit[使用RLM模型拟合方法threestep]
  eset <- threestep(Dilution, summary.method="rlm")

  # Use threestep methodology with the log of the average[使用log的平均threestep方法]
  eset <- threestep(Dilution, summary.method="log.average")

  # Use threestep methodology with log 2nd largest method[使用log的第二大方法threestep方法]
  eset <- threestep(Dilution, summary.method="log.2nd.largest")

  eset <- threestep(Dilution, background.method="LESN2")
}

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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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