ChIPseqScore(CSAR)
ChIPseqScore()所属R语言包：CSAR
Calculate read-enrichment scores for each nucleotide position
计算每个核苷酸的位置读富集分数
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Calculate read-enrichment scores for each nucleotide position
计算每个核苷酸的位置读富集分数
用法----------Usage----------
ChIPseqScore(control, sample, backg = -1, file = NA, norm = 3 * 10^9, test = "Ratio",times=1e6,digits=2)
参数----------Arguments----------
参数：control
data.frame structure obtained by mappedReads2Nhits
由mappedReads2Nhits获得的数据框结构
参数：sample
data.frame structure obtained by mappedReads2Nhits
由mappedReads2Nhits获得的数据框结构
参数：backg
Due low coverage in the control, there could be regions with no hits. Any region with a hit value lower than backg in the control will be set to the value of backg
由于在控制覆盖率低，有可能是没有命中的区域。任何一击值较低的区域比backg在control将设置的的backg价值
参数：file
Name of the file where you wan to save the results (if desired)
湾保存结果的文件名（如需要）
参数：norm
Integer value. Number of hits will be reported by number of hits per norm nucleotides
整数值。命中每norm核苷酸的数量，将报告的点击次数
参数：test
Use a score based on the poisson distribution ("Poisson") or in the ratio ("Ratio")
使用泊松分布（泊松）的比例为基础的得分（“比”）
参数：times
To be memory efficient, CSAR will only upload to the RAM memory fragments of length times. A bigger value means more RAM memory needed but whole process will be faster
到内存效率的CSAR只会上传到RAM内存片断长度times。一个更大的值意味着需要更多的RAM内存，但整个过程会更快
参数：digits
Number of decimal digits used to report the score values
报告得分值的小数位数数目
Details
详情----------Details----------
Different sequencing efforts yield different number of sequenced reads, for this reason the "number of hits" at each nucleotide position is normalized by the total number of nucleotides sequenced. Subsequently, the number of hits for the sample is normalize to have the same mean and variance than the control, for each chromosome independently or for the whole set of chromosomes (depending of the value of normEachChrInd). Due low coverage, there could be regions with no hits. Any region with a hit value lower than backg in the control will be set to the value of backg For each nucleotide position, a read-enrichment score will be calculated with the Poisson test, or with the ratio.
不同的测序工作产生不同数量的测序读，因为这个原因，在每个核苷酸的位置“点击次数”是由核苷酸序列的总数标准化。随后，样品的点击数是标准化具有相同的均值和方差比的控制，为每个独立染色体或染色体（取决于的normEachChrInd价值的一整套）。由于覆盖率低，有可能是没有命中的区域。任何区域，命中值低于backgcontrol将设置为backg对于每一个核苷酸的位置，只读富集的得分将与泊松测试计算值，或比例。
值----------Value----------
A list to be used for other functions of the CSAR package
要使用其他功能的CSAR包的一个列表
参数：chr
Chromosme names
chromosme名称
参数：chrL
Chromosme length (bp)
chromosme长度（BP）
参数：filenames
Name of the files where the score values are storaged
其中贮藏的得分值的文件的名称
参数：digits
Score values storaged on the files need to be divided by 10^digits
需要将文件贮藏分数值除以10 ^digits
作者（S）----------Author(s)----------
Jose M Muino, <a href="mailto:jose.muino@wur.nl">jose.muino@wur.nl</a>
参考文献----------References----------
<h3>See Also</h3>
举例----------Examples----------
##For this example we will use the a subset of the SEP3 ChIP-seq data (Kaufmann, 2009)[＃在这个例子中，我们将使用的SEP3的ChIP-seq的数据的一个子集（考夫曼，2009）]
data("CSAR-dataset");
##We calculate the number of hits for each nucleotide posotion for the control and sample. We do that just for chromosome chr1, and for positions 1 to 10kb[＃我们计算每个核苷酸posotion为控制和样品的点击次数。我们只是做染色体chr1的职位1到10KB]
nhitsS<-mappedReads2Nhits(sampleSEP3_test,file="sampleSEP3_test",chr=c("CHR1v01212004"),chrL=c(10000))
nhitsC<-mappedReads2Nhits(controlSEP3_test,file="controlSEP3_test",chr=c("CHR1v01212004"),chrL=c(10000))
##We calculate a score for each nucleotide position[＃我们计算每个核苷酸的位置得分]
test<-ChIPseqScore(control=nhitsC,sample=nhitsS)
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。
|
发表于 2012-2-25 16:05:03
