GWAS分析中协变量的处理是怎样的

技术GWAS分析中协变量的处理是怎样的本篇文章为大家展示了GWAS分析中协变量的处理是怎样的,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。1. 背景在回归分析时,有时候我们需要知

本文向您展示了如何在GWAS分析中处理协变量。内容简洁易懂,一定会让你大放异彩。希望通过这篇文章的详细介绍,你能有所收获。

00-1010在回归分析中,有时需要知道各个因素在各个层面的回归系数,因此需要将因素转化为虚拟变量。R语言有一个model.matrix可以转换,但是只能转换一个因子。在这里,我们使用R包有用,支持多因素同时转换。

1. 背景

牧群c(1,1,2,2,2,3,3,3,3)

年份=c(代表(c(2018,2019),各=4),2020)

Sire - c('ZA ',' AD ',' BB ',' AD ',' AD ',' CC ',' CC ',' AD ',' AD ')

收益率- c(110,100,110,100,100,110,110,100,100)

数据帧(畜群、年份、公畜、产量)

数据元从众因素

基准年(基准年)

数字式录音带(digital audio tape)DOS文件名数据文件

GWAS分析中协变量的处理是怎样的

这里,牧群、年份、公畜都是因子,在构建矩阵时需要转化为虚拟变量。

00-1010一个因子,一个因子转换,然后合并:

X1=model . matrix(~ Head-1,data=dat)

X1

X2=模型矩阵(~第1年,数据=数据)

X2

X=cbind(X1,X2)

X

GWAS分析中协变量的处理是怎样的

2. 示例数据

#简单方法

# install.packages('有用')#如果没有安装有用的包,请运行此命令进行安装。

图书馆(有用)

build.x(~Herd Year-1,数据=dat,对比度=F)

GWAS分析中协变量的处理是怎样的

00-1010 #样本数据

牧群- c(1,1,2,2,2,3,3,3,3)

年份=c(代表(c(2018,2019),各=4),2020)

Sire - c('ZA ',' AD ',' BB ',' AD ',' AD ',' CC ',' CC ',' AD ',' AD ')

收益率- c(110,100,110,100,100,110,110,100,100)

数据帧(畜群、年份、公畜、产量)

数据元从众因素

基准年(基准年)

数字式录音带(digital audio tape)DOS文件名数据文件

# R中的模型.矩阵

X1=model . matrix(~ Head-1,data=dat)

X1

X2=模型矩阵(~第1年,数据=数据)

X2

X=cbind(X1,X2)

X

#简单的方法

图书馆(有用)

build . x(~ herdyer-1,data=DAT,Contrasts=f)以上内容是GWAS分析中如何处理协变量。你学到什么知识或技能了吗?如果你想学习更多的技能或丰富你的知识,请关注行业信息渠道。

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