Generic summary function for flFit objects
Usage
# S3 method for flFit
summary(object, ...)Arguments
- object
object of class
flFit- ...
Additional arguments. This has currently no effect and is only meant to fulfill the requirements of a generic function.
Examples
# load example dataset
input <- read_data(data.growth = system.file('lac_promoters.xlsx', package = 'QurvE'),
data.fl = system.file('lac_promoters.xlsx', package = 'QurvE'),
sheet.growth = 1,
sheet.fl = 2 )
#> Sample data are stored in columns. If they are stored in row format, please run read_data() with data.format = 'row'.
# Run curve fitting workflow
res <- flFit(fl_data = input$norm.fluorescence,
time = input$time,
parallelize = FALSE,
control = fl.control(fit.opt = 's', suppress.messages = TRUE,
x_type = 'time', norm_fl = TRUE, nboot.fl = 20))
summary(res)
#> TestId AddId concentration reliability_tag log.x.spline log.y.spline
#> 1 pSEVA634∙GFP <NA> 0 TRUE FALSE FALSE
#> 2 pSEVA634r∙GFP <NA> 0 TRUE FALSE FALSE
#> 3 pSEVA634rκ∙GFP <NA> 0 TRUE FALSE FALSE
#> 4 pSEVA634∙GFP <NA> 0.01 TRUE FALSE FALSE
#> 5 pSEVA634r∙GFP <NA> 0.01 TRUE FALSE FALSE
#> 6 pSEVA634rκ∙GFP <NA> 0.01 TRUE FALSE FALSE
#> 7 pSEVA634∙GFP <NA> 0.05 TRUE FALSE FALSE
#> 8 pSEVA634r∙GFP <NA> 0.05 TRUE FALSE FALSE
#> 9 pSEVA634rκ∙GFP <NA> 0.05 TRUE FALSE FALSE
#> 10 pSEVA634∙GFP <NA> 0.1 TRUE FALSE FALSE
#> 11 pSEVA634r∙GFP <NA> 0.1 TRUE FALSE FALSE
#> 12 pSEVA634rκ∙GFP <NA> 0.1 TRUE FALSE FALSE
#> 13 pSEVA634∙GFP <NA> 0.2 TRUE FALSE FALSE
#> 14 pSEVA634r∙GFP <NA> 0.2 TRUE FALSE FALSE
#> 15 pSEVA634rκ∙GFP <NA> 0.2 TRUE FALSE FALSE
#> 16 pSEVA634∙GFP <NA> 0.5 TRUE FALSE FALSE
#> 17 pSEVA634r∙GFP <NA> 0.5 TRUE FALSE FALSE
#> 18 pSEVA634rκ∙GFP <NA> 0.5 TRUE FALSE FALSE
#> 19 pSEVA634∙GFP <NA> 1 TRUE FALSE FALSE
#> 20 pSEVA634r∙GFP <NA> 1 TRUE FALSE FALSE
#> 21 pSEVA634rκ∙GFP <NA> 1 TRUE FALSE FALSE
#> log.x.lin log.y.lin nboot.fl max_slope.linfit lambda.linfit dY.linfit
#> 1 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 2 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 3 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 4 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 5 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 6 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 7 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 8 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 9 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 10 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 11 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 12 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 13 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 14 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 15 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 16 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 17 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 18 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 19 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 20 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> 21 FALSE FALSE 20 0 <NA> <NA>
#> A.linfit x.mu.start.linfit x.mu.end.linfit r2mu.linfit reliable_fit.linfit
#> 1 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 2 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 3 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 4 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 5 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 6 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 7 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 8 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 9 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 10 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 11 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 12 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 13 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 14 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 15 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 16 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 17 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 18 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 19 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 20 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> 21 <NA> <NA> <NA> <NA> FALSE
#> max_slope2.linfit x.mu2.start.linfit x.mu2.end.linfit r2mu2.linfit
#> 1 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 2 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 3 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 4 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 5 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 6 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 7 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 8 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 9 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 10 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 11 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 12 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 13 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 14 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 15 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 16 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 17 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 18 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 19 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 20 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 21 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> reliable_fit2.linfit max_slope.spline x.max.spline lambda.spline
#> 1 FALSE 92.2668917228958 20.5 15.5467166096303
#> 2 FALSE 30.7727385498335 20 31.2872267087632
#> 3 FALSE 64.1757831646139 16 20.8131240327297
#> 4 FALSE 242.557704041646 23.5 14.9826287460236
#> 5 FALSE 64.6529094536623 19 21.6712998092259
#> 6 FALSE 205.57971913027 18 12.5662904914234
#> 7 FALSE 509.394721871896 21.5 6.95952698278297
#> 8 FALSE 204.031623957343 17.5 13.4360564669418
#> 9 FALSE 290.961299939386 13 4.67379381987587
#> 10 FALSE 670.985334314907 6 0.373248436531114
#> 11 FALSE 327.194544214622 17 9.86802427129628
#> 12 FALSE 335.243584785665 17.5 3.65080407904781
#> 13 FALSE 728.625260083635 6.5 0.55381657857781
#> 14 FALSE 346.26811325449 16.5 9.75821807365777
#> 15 FALSE 320.246598452125 17.5 3.21350390586794
#> 16 FALSE 774.053986420781 5.5 0.246732777852532
#> 17 FALSE 337.909403917518 16.5 8.08916482172027
#> 18 FALSE 351.643501664605 18 4.8448445225091
#> 19 FALSE 779.134078966908 6 0.462268482214881
#> 20 FALSE 353.185039298378 16.5 9.57178508598632
#> 21 FALSE 338.826806405153 18 5.01597033523575
#> max_slope2.spline x.max2.spline lambda2.spline y0.spline
#> 1 <NA> <NA> <NA> 1291.4242870252
#> 2 <NA> <NA> <NA> 1188.27831547782
#> 3 <NA> <NA> <NA> 1565.59217809736
#> 4 <NA> <NA> <NA> 1519.80363776351
#> 5 <NA> <NA> <NA> 1255.7213080438
#> 6 <NA> <NA> <NA> 1624.15289883901
#> 7 <NA> <NA> <NA> 1132.18524639308
#> 8 <NA> <NA> <NA> 1405.71652864703
#> 9 <NA> <NA> <NA> 1468.52438340082
#> 10 <NA> <NA> <NA> 1209.47395589044
#> 11 <NA> <NA> <NA> 1187.83879461913
#> 12 <NA> <NA> <NA> 1467.93981010311
#> 13 <NA> <NA> <NA> 891.795404947046
#> 14 <NA> <NA> <NA> 1282.77700477438
#> 15 <NA> <NA> <NA> 1542.64869773804
#> 16 <NA> <NA> <NA> 1132.44043950228
#> 17 <NA> <NA> <NA> 862.662992687728
#> 18 <NA> <NA> <NA> 1602.42470098365
#> 19 <NA> <NA> <NA> 1017.04362101536
#> 20 <NA> <NA> <NA> 1323.6959493112
#> 21 <NA> <NA> <NA> 1707.52183129309
#> A.spline dY.spline integral.spline reliable_fit.spline
#> 1 3427.12552423136 2135.70123720616 82881.4064741573 TRUE
#> 2 1470.99207749984 282.713762022016 43222.9360971387 TRUE
#> 3 2196.18856426073 630.596386163375 67033.6678589487 TRUE
#> 4 7592.8006375136 6072.99699975009 151370.675832013 TRUE
#> 5 2384.30375521353 1128.58244716973 58249.0814015739 TRUE
#> 6 4820.28715109277 3196.13425225376 132414.081549266 TRUE
#> 7 17121.2144379567 15989.0291915636 367233.851934484 TRUE
#> 8 5206.54317686809 3800.82664822106 120525.231431367 TRUE
#> 9 7768.1886699261 6299.66428652528 223919.428584981 TRUE
#> 10 20079.009500852 18869.5355449615 490254.828661571 TRUE
#> 11 6840.37784263307 5652.53904801394 169914.301957325 TRUE
#> 12 9191.86346478597 7723.92365468286 269744.222628615 TRUE
#> 13 20481.0977680944 19589.3023631473 497122.375105376 TRUE
#> 14 7000.84532046274 5718.06831568836 179100.135589319 TRUE
#> 15 9006.21056404742 7463.56186630938 267724.576457374 TRUE
#> 16 20704.0909872883 19571.650547786 520199.730690859 TRUE
#> 17 6952.68659445913 6090.0236017714 178120.140852738 TRUE
#> 18 9322.62835009371 7720.20364911006 273698.194402021 TRUE
#> 19 19774.7021395644 18757.658518549 508722.732093214 TRUE
#> 20 7189.59680355257 5865.90085424137 182547.707805717 TRUE
#> 21 9258.53106887535 7551.00923758226 271383.083788706 TRUE
#> reliable_fit2.spline smooth.spline max_slope.bt lambda.bt
#> 1 FALSE 0.75 92.2237095887713 15.6127134852773
#> 2 FALSE 0.75 32.7439223459426 30.6181956053152
#> 3 FALSE 0.75 65.3845274289502 20.6072264084456
#> 4 FALSE 0.75 242.412365248409 14.9123757392403
#> 5 FALSE 0.75 64.9238075680901 23.0430127493219
#> 6 FALSE 0.75 204.915098405476 12.3460365464856
#> 7 FALSE 0.75 511.624460520497 7.10849670870571
#> 8 FALSE 0.75 200.78975530599 13.2688247235893
#> 9 FALSE 0.75 290.975942140274 4.81946428062686
#> 10 FALSE 0.75 679.229539790354 0.625588218876424
#> 11 FALSE 0.75 319.653344839864 9.45697445898584
#> 12 FALSE 0.75 336.258738178882 3.87245310490003
#> 13 FALSE 0.75 729.239343046959 0.792620235960066
#> 14 FALSE 0.75 341.140364072276 9.66185509558254
#> 15 FALSE 0.75 316.89242553432 3.20714846180847
#> 16 FALSE 0.75 782.240656133607 0.532580830314485
#> 17 FALSE 0.75 332.173018687731 7.90503379552066
#> 18 FALSE 0.75 350.125898992691 5.03086692902109
#> 19 FALSE 0.75 781.240201893768 0.694672764274753
#> 20 FALSE 0.75 351.74815271942 9.51891600008735
#> 21 FALSE 0.75 334.539408977167 5.11152180245874
#> A.bt dY.bt integral.bt stdmax_slope.bt
#> 1 3411.00602554549 2114.18739342252 81329.134187778 2.6855181942279
#> 2 1466.81206687251 320.787444192102 42045.0050830609 1.96692245004309
#> 3 2197.46167030239 655.396831946805 65673.6655853175 1.6556247023418
#> 4 7523.66337832872 6016.40779092297 147242.871023433 2.10588641213332
#> 5 2374.21811730701 1137.39196909916 57514.4532538402 2.14093541458381
#> 6 4820.95501546773 3234.84586158862 131408.011827704 1.73871784515316
#> 7 16989.4413982989 15802.3593074054 359860.593805456 13.830664626927
#> 8 5167.69100073184 3774.49833336488 118551.23738256 7.96984149199131
#> 9 7768.637966564 6263.14117005547 220296.160236821 6.41006016415824
#> 10 20048.0723476489 18704.6031370686 482194.862278378 27.2218889116365
#> 11 6806.75356599446 5700.84297710378 168034.444710529 10.4304467808605
#> 12 9184.50438257324 7657.55332146752 268212.409440777 5.57423551993297
#> 13 20468.3725028249 19402.4765401364 493176.329225579 27.0068500433416
#> 14 6936.93933253718 5656.40954204725 175189.271335208 11.4126554859842
#> 15 9009.22765124908 7423.72387467864 265475.95830433 5.53812773327654
#> 16 20654.5723476239 19334.975004375 513242.452196756 24.7018658363196
#> 17 6890.18984054835 6035.95239463359 175012.920233747 12.2725009443631
#> 18 9323.05394377187 7630.40859653903 269621.345771219 7.01926579422164
#> 19 19788.7128582491 18608.3227741386 503782.174581697 21.0966075870059
#> 20 7121.84230903389 5786.53228434036 179963.576976217 14.6259007914686
#> 21 9256.67795381879 7459.33341806222 266661.48441933 7.60267206618747
#> stdlambda.bt stdA.bt stddY.bt stdintegral.bt
#> 1 0.591592813030524 27.3001533811512 52.6206927573108 1958.75447857767
#> 2 3.19235866239605 19.051394498626 100.421248765635 1284.61328111838
#> 3 1.8749367419316 10.0709945918934 119.912065881614 2114.2805190779
#> 4 0.337365282947788 92.1494603344212 130.522794876419 4722.21268658468
#> 5 2.70876300460689 24.9153905755301 124.016054346848 1262.97312060615
#> 6 0.588772687907682 12.841213663887 114.805263291294 1575.56112586143
#> 7 0.575247992423512 200.501654055084 219.770871693232 9495.85506939854
#> 8 0.513771619267378 52.0693149397449 85.5747143556658 2584.01328468754
#> 9 0.342259238656697 17.3243840782888 61.8803742841371 4986.3801542423
#> 10 0.400746831859853 98.4279314304295 253.116971834104 12413.2830045541
#> 11 0.477044387590773 82.7381729177837 133.880132746337 2996.65821523106
#> 12 0.291938133778807 14.3486264607867 76.9706320802556 2601.97042905689
#> 13 0.425527160242919 63.8751021877174 266.777200866605 6656.29811927299
#> 14 0.512014254397824 59.529702771432 167.319990282375 3871.04101221334
#> 15 0.329657170181015 12.4075966571318 79.3690053547707 3288.5022906738
#> 16 0.457314394949694 76.5790557813292 320.410138216614 9304.19791454843
#> 17 0.422735236659713 91.4115626611215 136.729379622781 3870.90474826507
#> 18 0.538815793197701 9.43966215619082 137.468281885174 5097.38832033547
#> 19 0.271551629523719 84.8747452610978 195.149702873069 7111.82486634983
#> 20 0.444591310824587 98.6857235102213 108.627581865417 4510.55070505055
#> 21 0.582756300463737 9.09898339702969 181.399665903922 6902.36762619964
#> reliable_fit.bt ci90.mu.bt.lo ci90.mu.bt.up ci90.lambda.bt.lo
#> 1 TRUE 87.8060321592664 96.6413870182762 14.6395433078421
#> 2 TRUE 29.5083349156217 35.9795097762635 25.3667656056737
#> 3 TRUE 62.6610247935979 68.1080300643025 17.5229554679681
#> 4 TRUE 238.94818210045 245.876548396368 14.3574098487912
#> 5 TRUE 61.4019688110997 68.4456463250804 18.5870976067435
#> 6 TRUE 202.054907550199 207.775289260753 11.3775054748775
#> 7 TRUE 488.873017209202 534.375903831792 6.16221376116904
#> 8 TRUE 187.679366051665 213.900144560316 12.4236704098944
#> 9 TRUE 280.431393170233 301.520491110314 4.25644783303659
#> 10 TRUE 634.449532530712 724.009547049996 -0.0336403195330337
#> 11 TRUE 302.495259885348 336.811429794379 8.67223644139901
#> 12 TRUE 327.089120748592 345.428355609171 3.39221487483389
#> 13 TRUE 684.813074725662 773.665611368256 0.092628057360464
#> 14 TRUE 322.366545797832 359.91418234672 8.81959164709812
#> 15 TRUE 307.78220541308 326.00264565556 2.6648624168607
#> 16 TRUE 741.606086832861 822.875225434353 -0.219701349377763
#> 17 TRUE 311.984754634254 352.361282741209 7.20963433121543
#> 18 TRUE 338.579206761196 361.672591224185 4.14451494921088
#> 19 TRUE 746.536282413143 815.944121374392 0.247970333708235
#> 20 TRUE 327.688545917454 375.807759521386 8.78756329378091
#> 21 TRUE 322.033013428288 347.045804526045 4.15288768819589
#> ci90.lambda.bt.up ci90.A.bt.lo ci90.A.bt.up ci90.integral.bt.lo
#> 1 16.5858836627125 3366.0972732335 3455.91477785748 78106.9830705177
#> 2 35.8696256049567 1435.47252292227 1498.15161082275 39931.8162356212
#> 3 23.6914973489231 2180.89488419873 2214.02845640606 62195.6741314343
#> 4 15.4673416296894 7372.0775160786 7675.24924057885 139474.831154002
#> 5 27.4989278919002 2333.23229981027 2415.20393480376 55436.862470443
#> 6 13.3145676180938 4799.83121899063 4842.07881194482 128816.213775662
#> 7 8.05477965624239 16659.6161773783 17319.2666192195 344239.912216296
#> 8 14.1139790372841 5082.03697765596 5253.34502380772 114300.535529249
#> 9 5.38248072821713 7740.13935475521 7797.13657837279 212093.564883092
#> 10 1.28481675728588 19886.1584004458 20209.986294852 461775.011735887
#> 11 10.2417124765727 6670.64927154471 6942.85786044421 163104.941946473
#> 12 4.35269133496617 9160.90089204525 9208.10787310124 263932.168084978
#> 13 1.49261241455967 20363.2979597262 20573.4470459237 482226.718819375
#> 14 10.504118544067 6839.01297147818 7034.86569359619 168821.408870117
#> 15 3.74943450675624 8988.8171547481 9029.63814775006 260066.372036172
#> 16 1.28486301000673 20528.5998008636 20780.5448943842 497937.046627323
#> 17 8.60043325982589 6739.81781997081 7040.5618611259 168645.281922851
#> 18 5.91721890883131 9307.52569952494 9338.58218801881 261236.141984267
#> 19 1.14137519484127 19649.0939022946 19928.3318142036 492083.222676552
#> 20 10.2502687063938 6959.50429385958 7284.1803242082 172543.721066409
#> 21 6.07015591672159 9241.71012613067 9271.6457815069 255307.089674232
#> ci90.integral.bt.up ci95.mu.bt.lo ci95.mu.bt.up ci95.lambda.bt.lo
#> 1 84551.2853050383 86.9600939280846 97.487325249458 14.4531915717375
#> 2 44158.1939305007 28.8887543438582 36.5990903480271 24.3611726270189
#> 3 69151.6570392006 62.1395030123603 68.6295518455401 16.9323503942596
#> 4 155010.910892865 238.284827880628 246.53990261619 14.2511397846626
#> 5 59592.0440372373 60.7275741555058 69.1200409806743 17.7338372602924
#> 6 133999.809879746 201.507211428976 208.322985381976 11.1920420781866
#> 7 375481.275394617 484.51635785172 538.732563189274 5.98101064355563
#> 8 122801.939235871 185.168865981687 216.410644630293 12.2618323498252
#> 9 228498.75559055 278.412224218524 303.539660062024 4.14863617285973
#> 10 502614.71282087 625.874637523546 732.584442057161 -0.159875571568887
#> 11 172963.947474584 299.209669149377 340.09702053035 8.52196745930792
#> 12 272492.650796575 325.333236559813 347.18423979795 3.30025436269357
#> 13 504125.939631783 676.30591696201 782.172769131909 -0.0414129981160555
#> 14 181557.133800298 318.771559319747 363.509168824805 8.6583071569628
#> 15 270885.544572489 306.037695177098 327.747155891542 2.56102040825368
#> 16 528547.857766188 733.824999094421 830.656313172794 -0.363755383786916
#> 17 181380.558544643 308.11891683678 356.227120538683 7.07647273166762
#> 18 278006.549558171 336.368138036016 363.883659949365 3.9747879743536
#> 19 515481.126486843 739.890851023236 822.589552764299 0.162431570408264
#> 20 187383.432886026 323.081387168142 380.414918270699 8.64751703087116
#> 21 278015.879164429 319.638171727439 349.440646226894 3.96931945354982
#> ci95.lambda.bt.up ci95.A.bt.lo ci95.A.bt.up ci95.integral.bt.lo
#> 1 16.7722353988171 3357.49772491843 3464.51432617255 77489.9754097658
#> 2 36.8752185836114 1429.4713336552 1504.15280008981 39527.1630520689
#> 3 24.2821024226315 2177.72252090228 2217.2008197025 61529.6757679248
#> 4 15.573611693818 7343.05043607326 7704.27632058419 137987.334157728
#> 5 28.3521882383514 2325.38395177897 2423.05228283505 55039.0259374521
#> 6 13.5000310147847 4795.78623668651 4846.12379424894 128319.912021016
#> 7 8.2359827738558 16596.458156351 17382.4246402469 341248.717869435
#> 8 14.2758170973533 5065.63514344994 5269.74685801374 113486.571344573
#> 9 5.49029238839399 7734.68217377055 7802.59375935745 210522.855134506
#> 10 1.41105200932173 19855.1536020453 20240.9910932525 457864.827589452
#> 11 10.3919814586638 6644.5867470756 6968.92038491332 162160.994608676
#> 12 4.44465184710649 9156.3810747101 9212.62769043638 263112.547399825
#> 13 1.62665347003619 20343.177302537 20593.5677031129 480129.984911804
#> 14 10.6654030342023 6820.26111510518 7053.61754996919 167602.030951269
#> 15 3.85327651536326 8984.9087618011 9033.54654069706 259030.49381461
#> 16 1.42891704441589 20504.4773982925 20804.6672969553 495006.224284241
#> 17 8.7335948593737 6711.02317773255 7069.35650336415 167425.946927147
#> 18 6.08694588368859 9304.55220594574 9341.55568159801 259630.464663362
#> 19 1.22691395814124 19622.3583575374 19955.0673589609 489842.997843652
#> 20 10.3903149693035 6928.41829095386 7315.26632711392 171122.897594318
#> 21 6.25372415136767 9238.84394636061 9274.51196127696 253132.843871979
#> ci95.integral.bt.up
#> 1 85168.2929657902
#> 2 44562.847114053
#> 3 69817.6554027102
#> 4 156498.407889139
#> 5 59989.8805702282
#> 6 134496.111634392
#> 7 378472.469741477
#> 8 123615.903420548
#> 9 230069.465339136
#> 10 506524.896967304
#> 11 173907.894812381
#> 12 273312.271481728
#> 13 506222.673539354
#> 14 182776.511719146
#> 15 271921.422794051
#> 16 531478.68010927
#> 17 182599.893540347
#> 18 279612.226879077
#> 19 517721.351319743
#> 20 188804.256358117
#> 21 280190.124966682