R语言 CNVtools包 cnv.plot()函数中文帮助文档(中英文对照)

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cnv.plot(CNVtools)
cnv.plot()所属R语言包：CNVtools

                                        Plots posterior probabilty distributions
                                         图后probabilty分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Makes formatted density plots from the posterior data frame(s) returned by CNVtest.binary
使格式化后的数据框返回由CNVtest.binary（）密度图


用法----------Usage----------


cnv.plot(posterior, hist.or.dens='histogram', batch = NULL, freq = NULL, ...)



参数----------Arguments----------

参数：posterior
The posterior distribution obtained from the CNVtools fitting  algorithm, for example using CNVtest.binary
从CNVtools拟合算法获得后验分布，例如使用CNVtest.binary


参数：hist.or.dens
Either 'histogram' or 'density' to plot the data as an histogram or using a kernel density estimator
要么“直方图”或“密度”作为直方图中的数据绘制或使用内核密度估计


参数：batch
character vector (usually of length 1, but not always), designing the batches one wants to plot.
特征向量（通常长度为1，但并不总是），设计批次要绘制。


参数：freq
This argument is only relevant when hist.or.dens='histogram' (the default). It matches the argument freq of the hist function. With freq = FALSE frequencies, and not raw counts, are shown in the histogram.
这种说法是只有有关时hist.or.dens =“直方图”（默认）。它的历史功能参数频率相匹配。与频率= FALSE的频率，而不是原始的计数，直方图显示。


参数：...
Usual arguments passed to the hist function, including main or breaks for example.
通常的参数传递的历史功能，包括例如主或截断。


作者（S）----------Author(s)----------


Vincent Plagnol <a href="mailto:vincent.plagnol@cimr.cam.ac.uk">vincent.plagnol@cimr.cam.ac.uk</a> and Chris Barnes <a href="mailto:christopher.barnes@imperial.ac.uk">christopher.barnes@imperial.ac.uk</a>  



举例----------Examples----------


        #Load data for CNV for two control cohorts [CNV的数据加载两个控制同伙]
        data(A112)
        raw.signal <- as.matrix(A112[, -c(1,2)])
        dimnames(raw.signal)[[1]] <- A112$subject

        #Extract CNV signal using principal components[采用主成分提取CNV的信号]
        pca.signal <- apply.pca(raw.signal)

        #Extract batch, sample and trait information[提取批次，样品和特点的信息]
        batches <- factor(A112$cohort)
        sample <- factor(A112$subject)
        trait <- ifelse( A112$cohort == '58C', 0, 1)

        #Fit the CNV with a three component model[三个组件模型适合在CNV]
        fit.pca <- CNVtest.binary(signal = pca.signal, sample = sample, batch = batches,
                                     disease.status = trait, ncomp = 3, n.H0=3, n.H1=3,
                                  model.disease = "~ cn")
       
        cnv.plot(fit.pca[['posterior.H0']], batch = '58C', breaks = 30)                                 
                  

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