SlidingWindow

Full name SMRUCC.genomics.Analysis.RNA_Seq.TSSAR.Statistics.SlidingWindow Assembly SMRUCC.genomics.Analysis.RNA-Seq.TSSAR Members 5

滑动窗口核心算法：局部零膨胀 Poisson 背景估计 + Skellam 显著性检验。

00 Remarks

本模块严格移植 Resources\TSSAR.pl 所生成的 R 脚本逻辑：

以 winSize 为窗口、ceil(winSize/10) 为步长滑动；
窗口内分别对 [+] / [-] 文库执行 Winsorize 与零膨胀 Poisson 建模，得到期望的结构零个数；任何一侧建模失败（MLE 不收敛）则整个窗口被丢弃；
取两侧期望结构零个数的平均值作为参考，按概率随机剔除各文库的结构零，对剩余的"采样零 + 正计数"求均值得到 Skellam 的 lambda 参数，并做文库归一化；
逐位置计算计数差 D，使用 Skellam 分布计算 P(X >= D) 作为 p 值，但仅记录 [+] 库原始计数不小于噪声阈值的位置；
每个位置被多个窗口覆盖，最终 p 值取这些窗口 p 值的几何平均。

01 Syntax

SMRUCC.genomics.Analysis.RNA_Seq.TSSAR.Statistics.SlidingWindow

02 Methods

Name	Overloads	Summary
Run	1	对单条链执行完整的滑动窗口 Skellam 分析。
FitWindow	1	窗口内的零膨胀 Poisson 建模（对应 R 实现之中的三个分支）。
Winsorize	1	Winsorize 缩尾处理：把最大值替换为第二大值、最小值替换为第二小值，以抵抗错配 read 或 rRNA 等高丰度离群值。
RemoveStructuralZeros	1	按概率随机剔除窗口内的结构零，返回剩余"采样零 + 正计数"的均值，作为 Skellam 分布的 lambda 参数（尚未乘归一化因子）。

03 Fields

Name	Overloads	Summary
NotModeled	1	表示"未建模"的哨兵值，与 R 参考实现之中的 9999 一致。

04 Members

method Run #

Run(Double(), Double(), Double, Double, Int32, Int32, Int32, Int32)

对单条链执行完整的滑动窗口 Skellam 分析。

Parameters

method FitWindow #

FitWindow(Double(), Double(), Int32)

窗口内的零膨胀 Poisson 建模（对应 R 实现之中的三个分支）。

Parameters

method Winsorize #

Winsorize(Double(), Double(), Int32)

Winsorize 缩尾处理：把最大值替换为第二大值、最小值替换为第二小值，以抵抗错配 read 或 rRNA 等高丰度离群值。

method RemoveStructuralZeros #

RemoveStructuralZeros(Double(), Int32, Double)

按概率随机剔除窗口内的结构零，返回剩余"采样零 + 正计数"的均值，作为 Skellam 分布的 lambda 参数（尚未乘归一化因子）。

Parameters

field NotModeled #

NotModeled

表示"未建模"的哨兵值，与 R 参考实现之中的 9999 一致。