preProcRepeatedPeakData(clippda)
preProcRepeatedPeakData()所属R语言包：clippda
A function to pre-process repeated raw peak data
对预处理功能重复原始的峰值数据
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function pre-processes repeated peak data from the Biomarker wizard. It identifies, and removes, samples which have no replicates. Then, for the samples with two or more replicates, it selects and returns data for the two replicates with most similar expression pattern. Then, the samples with conflicting peak information may be removed using the function: spectrumFilter. The output is similar to the liverdata, a pre-processed data which is included in this package.
此功能前工序重复峰值数据从生物标志物的向导。它标识，并删除，有没有重复的样本。然后，对样品有两个或两个以上的重复，它选择并返回两个最相似的表达模式复制的数据。然后，样品与冲突的高峰信息可能被删除，使用功能：spectrumFilter。输出的是类似liverdata，在这个包中包含的数据预加工。
用法----------Usage----------
preProcRepeatedPeakData(rawData, no.peaks, no.replicates,threshold)
参数----------Arguments----------
参数：rawData
the raw data from the Biomarker wizard.
从生物标志物向导的原始数据。
参数：no.peaks
the number of peaks detected by the Biomarker wizard.
峰检测的生物标志物向导。
参数：no.replicates
the intended number of replicates. The departures from this number could be due to mislabelling, quality control (QC) assays, or a few other samples which could have been assayed more times than the majority of samples.
复制旨在数量。从这个数字的班次，可能是由于误报，质量控制（QC）的检测，或可能已经比大多数样品检测多次的其他几个样品。
参数：threshold
The threshold for declaring expression patterns between duplicates as being “similar”. It is especially needed in the function spectrumFilter, which is used by this function.
作为“类似”的表达方式之间的重复申报的阈值。它特别需要在函数spectrumFilter，这是由这个函数使用。
值----------Value----------
It returns a dataframe of duplicate expression data for all peaks in the same format as the “.csv” data from the Biomarker
它返回相同的格式为“CSV”生物标志物的数据的重复表达数据dataframe所有峰
作者（S）----------Author(s)----------
Stephen Nyangoma
参考文献----------References----------
举例----------Examples----------
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# a pre-proceesed version of the raw .csv file from the[从版本的原料。csv文件的预proceesed]
# Biomarker wizard.[生物标志物的向导。]
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data(liverdata) # allready pre-processed data[媒体链接预加工数据]
data(liverRawData) # raw version of liverdata[原始版本的liverdata]
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# These samples pre-processed to:[这些预先处理样本：]
# (i) discard the information on samples which have no replicate data, and[（一）丢弃没有复制数据的样本信息，]
# (ii) for samples with more than 2 replicate expression data, only duplicates with most [（二）超过2复制的基因表达数据的样品，只有重复与大多数]
# similar peak information are retained for use in subsequent analyses. [类似的高峰信息被保留在随后的分析中使用。]
# A wrapper function for executing these two pre-processing steps is preProcRepeatedPeakData[一个包装函数执行这两个前处理步骤是preProcRepeatedPeakData]
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threshold <- 0.80
no.replicates <- 2
no.peaks <- 53
Data <- preProcRepeatedPeakData(liverRawData, no.peaks, no.replicates, threshold)
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# Only sample with ID 250 has no replicates and has been omitted from the data to be used [ID为250只样品有没有重复，并已省略从数据要使用]
# in subsequent analyses. This fact may varified by using:[在随后的分析。这一事实可能会通过使用varified：]
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setdiff(unique(liverRawData$SampleTag),unique(liverdata$SampleTag))
setdiff(unique(Data$SampleTag),unique(liverdata$SampleTag))
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# Now filter out the samples with conflicting replicate peak information[现在筛选出的样品与冲突的重复峰值信息]
# using the spectrumFilter function:[使用spectrumFilter功能：]
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#TAGS <- spectrumFilter(Data,threshold,no.peaks)$SampleTag[标记< - spectrumFilter（数据，阈值，no.peaks）$ SampleTag]
NewRawData2 <- spectrumFilter(Data,threshold,no.peaks)
dim(Data)
dim(liverdata)
dim(NewRawData2)
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# In the case of this data (the liver data), all technical replicates have coherent peak [在这个数据（肝）的情况下，所有的技术复制有连贯的峰值]
# information, since no sample information has been discarded by spectra filter.[信息，光谱过滤器，因为没有样本资料已被丢弃。]
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# Let us have a look at what the pre-processing does to samples with more than 2 replicate[让我们有2个以上的复制在样品前处理]
# spectra. Both samples with IDs 25 and 40 have more than 2 replicates.[光谱。 ID为25和40两个样本有超过2个重复。]
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length(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 25,]$Intensity)/no.peaks
length(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 40,]$Intensity)/no.peaks
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# Take correlations of the log-intensities to find which of the 2 replicates have the [采取相关的log强度，以找到2复制有]
# most coherent peak information.[最连贯的峰值信息。]
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Mat1 <- matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 25,]$Intensity,53,3)
Mat2 <-matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 40,]$Intensity,53,4)
cor(log2(Mat1))
cor(log2(Mat2))
#use mostSimilarTwo function to get duplicate spectra with most coherent peak information[使用mostSimilarTwo功能得到最连贯的峰值信息的重复光谱]
Mat1 <- matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 25,]$Intensity,53,3)
Mat2 <-matrix(liverRawData[liverRawData$SampleTag == 40,]$Intensity,53,4)
sort(mostSimilarTwo(cor(log2(Mat1))))
sort(mostSimilarTwo(cor(log2(Mat2))))
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#Next, check that the pre-processed data, \Robject{NewRawData2}, contains similar [下一步，检查，预加工数据，\ Robject {NewRawData2}，包含类似]
# information to liverdata (the allready pre-processed data, included in the clippda).[信息liverdata（媒体链接前处理的数据，在列入clippda）。]
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names(NewRawData2)
dim(NewRawData2)
names(liverdata)
dim(liverdata)
setdiff(NewRawData2$SampleTag,liverdata$SampleTag)
setdiff(liverdata$SampleTag,NewRawData2$SampleTag)
summary(NewRawData2$Intensity)
summary(liverdata$Intensity)
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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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发表于 2012-2-25 15:07:19
