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

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mvaMicroRna(AgiMicroRna)
mvaMicroRna()所属R语言包：AgiMicroRna

                                        MA plot
                                         主图

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

For each array, the M value is computed for every spot as the difference between the spot intensity in the array and the median intensity for that feature over the whole set of arrays. Every kind of feature is identified with different color (microRNA genes, positive controls, etc ...) The input must be an uRNAList object created by the user, in such a way that the uRNAList$meanS field  contains the expression matrix that we want to use in log2 scale (see example below)   The gProcessedSignal computed by the Agilent Feature Extaction software normally contains negative values, so a small constant has to be added to the signals before log  tranformation.
对于每一个阵列，M值计算每个数组中的现货强度的超过阵列一整套功能的中位数强度之间的差异点。每一种功能确定不同的颜色（microRNA基因，阳性对照，等等）输入必须uRNAList的由用户创建的对象，在这样一种方式，美元的uRNAList手段领域包含我们想要表达矩阵，使用以log2规模（见下面的例子）由安捷伦功能Extaction软件gProcessedSignal计算通常包含负值，所以一个很小的常数被添加到log穿越 - 之前的信号。


用法----------Usage----------


mvaMicroRna(uRNAList, maintitle, verbose=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：uRNAList
A uRNAList object. It uses the expression matrix stored in the uRNAList$meanS slot. Input expression matrix should be in log2 scale
uRNAList对象。它采用矩阵存储在uRNAList $表达意味着插槽。输入表达式矩阵应该以log2规模


参数：maintitle
character to indicate the title of the graph  
字符来表示图的标题


参数：verbose
logical, if TRUEit prints details  
逻辑，如果TRUE打印细节


作者（S）----------Author(s)----------


Pedro Lopez-Romero



举例----------Examples----------


data(dd.micro)
op=par(mfrow=c(1,1),ask=TRUE)

MMM=dd.micro$procS                    ## gProcessedSignal [＃gProcessedSignal]

min=min(MMM)                          ## transforming gProcessedSignal to positive values [＃转化gProcessedSignal正面的价值观]
for(i in 1:dim(MMM)[2]){              ## before log2 transformation                 [＃前log2转型]
MMM[,i]=MMM[,i]+(abs(min)+ 5)       
}
        ddaux=dd.micro
        ddaux$meanS=log2(MMM)        
        mvaMicroRna(ddaux,maintitle="ProcessedSignal",verbose=FALSE)
        rm(ddaux)
par(op)

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