我正在尝试使用snpStats包执行关联。
我有一个名为'plink'的snp矩阵，其中包含我的基因型数据（如 $基因型，$ map，$ fam和plink $基因型的列表具有：SNP名称作为列名（2个SNP），主题标识符作为行名称：
plink$genotype
SnpMatrix with 6 rows and 2 columns
Row names: 1 ... 6
Col names: 203 204
plink数据集可以复制下面的ped和map文件并分别保存为'plink.ped'和plink.map'：
plink.ped:
1 1 0 0 1 -9 A A G G
2 2 0 0 2 -9 G A G G
3 3 0 0 1 -9 A A G G
4 4 0 0 1 -9 A A G G
5 5 0 0 1 -9 A A G G
6 6 0 0 2 -9 G A G G
plink.map:
1 203 0 792429
2 204 0 819185
然后以这种方式使用plink：
./plink --file plink --make-bed
@----------------------------------------------------------@
| PLINK! | v1.07 | 10/Aug/2009 |
|----------------------------------------------------------|
| (C) 2009 Shaun Purcell, GNU General Public License, v2 |
|----------------------------------------------------------|
| For documentation, citation & bug-report instructions: |
| http://pngu.mgh.harvard.edu/purcell/plink/ |
@----------------------------------------------------------@
Web-based version check ( --noweb to skip )
Recent cached web-check found...Problem connecting to web
Writing this text to log file [ plink.log ]
Analysis started: Tue Nov 29 18:08:18 2011
Options in effect:
--file /ugi/home/claudiagiambartolomei/Desktop/plink
--make-bed
2 (of 2) markers to be included from [ /ugi/home/claudiagiambartolomei/Desktop /plink.map ]
6 individuals read from [ /ugi/home/claudiagiambartolomei/Desktop/plink.ped ]
0 individuals with nonmissing phenotypes
Assuming a disease phenotype (1=unaff, 2=aff, 0=miss)
Missing phenotype value is also -9
0 cases, 0 controls and 6 missing
4 males, 2 females, and 0 of unspecified sex
Before frequency and genotyping pruning, there are 2 SNPs
6 founders and 0 non-founders found
Total genotyping rate in remaining individuals is 1
0 SNPs failed missingness test ( GENO > 1 )
0 SNPs failed frequency test ( MAF < 0 )
After frequency and genotyping pruning, there are 2 SNPs
After filtering, 0 cases, 0 controls and 6 missing
After filtering, 4 males, 2 females, and 0 of unspecified sex
Writing pedigree information to [ plink.fam ]
Writing map (extended format) information to [ plink.bim ]
Writing genotype bitfile to [ plink.bed ]
Using (default) SNP-major mode
Analysis finished: Tue Nov 29 18:08:18 2011
我还有一个表型数据框，其中包含我希望与基因型相关联的结果（outcome1，outcome2，...），这是：
ID<- 1:6
sex<- rep(1,6)
age<- c(59,60,54,48,46,50)
bmi<- c(26,28,22,20,23, NA)
ldl<- c(5, 3, 5, 4, 2, NA)
pheno<- data.frame(ID,sex,age,bmi,ldl)
当我这样做时，该关联适用于单个术语:(使用公式“snp.rhs.test”）：
bmi<-snp.rhs.tests(bmi~sex+age,family="gaussian", data=pheno, snp.data=plink$genotype)
我的问题是，如何循环结果？这种类型的数据 似乎与其他所有人不同，我遇到了麻烦 操纵它，所以如果你有建议，我也将不胜感激 一些教程可以帮助我理解如何做到这一点和其他 例如，对snp.matrix数据进行子集化等操作。
这是我为循环尝试的内容：
rhs <- function(x) {
x<- snp.rhs.tests(x, family="gaussian", data=pheno,
snp.data=plink$genotype)
}
res_ <- apply(pheno,2,rhs)
Error in x$terms : $ operator is invalid for atomic vectors
然后我尝试了这个：
for (cov in names(pheno)) {
association<-snp.rhs.tests(cov, family="gaussian",data=pheno, snp.data=plink$genotype)
}
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'bmi' not found
通常感谢您的帮助！ -f
答案 0 :(得分：3)
snpStats的作者是David Clayton。尽管包描述中列出的网站是错误的，但他仍然在该域中，并且可以使用此规范搜索具有Google高级搜索功能的文档：
snpStats site:https://www-gene.cimr.cam.ac.uk/staff/clayton/
您访问困难的可能原因是这是一个S4包，访问方法不同。 S4对象通常具有show-methods而不是print方法。这里有一个小插图：https://www-gene.cimr.cam.ac.uk/staff/clayton/courses/florence11/practicals/practical6.pdf，他的整个短期课程的目录是开放的：https://www-gene.cimr.cam.ac.uk/staff/clayton/courses/florence11/
很明显，从snp.rhs.tests返回的对象可以使用“[”使用序列号或名称访问，如第7页所示。您可以获取名称：
# Using the example on the help(snp.rhs.tests) page:
> names(slt3)
[1] "173760" "173761" "173762" "173767" "173769" "173770" "173772" "173774"
[9] "173775" "173776"
您可能称之为列的内容可能是“插槽”
> getSlots(class(slt3))
snp.names var.names chisq df N
"ANY" "character" "numeric" "integer" "integer"
> str(getSlots(class(slt3)))
Named chr [1:5] "ANY" "character" "numeric" "integer" "integer"
- attr(*, "names")= chr [1:5] "snp.names" "var.names" "chisq" "df" ...
> names(getSlots(class(slt3)))
[1] "snp.names" "var.names" "chisq" "df" "N"
但是没有[i,j]方法来循环这些插槽名称。您应该转到帮助页面?"GlmTests-class"，其中列出了为该S4类定义的方法。
答案 1 :(得分：1)
执行初始海报所需要的正确方法是：
for (i in ncol(pheno)) {
association <- snp.rhs.tests(pheno[,i], family="gaussian", snp.data=plink$genotype)
}
snp.rhs.tests()的文档说，如果缺少数据，表型取自父框架 - 或者可能是相反的意思：如果指定了数据，则在指定的{中评估表型{1}}。
这是一个更清晰的版本：
data.frame答案 2 :(得分：1)
文档说data=parent.frame()是snp.rhs.tests()中的默认值。
apply()代码中有一个明显的错误 - 请不要执行x <- some.fun(x)，因为它做的很糟糕。请尝试此操作 - 删除data=，并使用其他变量名称。
rhs <- function(x) {
y<- snp.rhs.tests(x, family="gaussian", snp.data=plink$genotype)
}
res_ <- apply(pheno,2,rhs)
最初的海报问题也是误导性的。
plink $ genotype是一个S4对象，pheno是一个data.frame（一个S3对象）。您真的只想在 S3 data.frame中选择列，但是您会因为snp.rhs.tests（）查找列（如果给出data.frame）或一个矢量表型（如果它是作为普通矢量给出的 - 即在父框架中，或者你的“当前”框架，因为子程序是在“子”框架中评估的！）