R语言 genetics包 LD()函数中文帮助文档(中英文对照)

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LD(genetics)
LD()所属R语言包：genetics

                                        Pairwise linkage disequilibrium between genetic markers.
                                         成对的遗传标记之间的连锁不平衡。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute pairwise linkage disequilibrium between genetic markers
计算两两之间的连锁不平衡的遗传标记


用法----------Usage----------


LD(g1, ...)
## S3 method for class 'genotype'
LD(g1,g2,...)
## S3 method for class 'data.frame'
LD(g1,...)



参数----------Arguments----------

参数：g1
genotype object or dataframe containing genotype objects  
基因型的对象或包含基因型物体的数据框


参数：g2
genotype object (ignored if g1 is a dataframe)  
基因型的对象（被忽略，如果G1是一个数据框）


参数：...
optional arguments (ignored)  
可选参数（忽略）


Details

详细信息----------Details----------

Linkage disequilibrium (LD) is the non-random association of marker alleles and can arise from marker proximity or from selection bias.
连锁不平衡（LD）的非随机关联的标记基因，可能会出现标记接近或选择偏倚。

LD.genotype estimates the extent of LD for a single pair of genotypes.  LD.data.frame computes LD for all pairs of genotypes contained in a data frame.  Before starting, LD.data.frame checks the class and number of alleles of each variable in the dataframe.  If the data frame contains non-genotype objects or genotypes with more or less than 2 alleles, these will be omitted from the computation and a warning will be generated.
LD.genotype估计的单基因型对LD的程度。 LD.data.frame计算LD所有包含在数据框中的基因型对。在开始之前，LD.data.frame检查中每个变量的数据框等位基因的种类和数量。如果数据框包含非基因型对象具有多于或少于2个等位基因或基因型，这些将被从计算中省略，将会产生一个警告。

Three estimators of LD are computed:
三估计LD计算：

D raw difference in frequency between the observed number of AB pairs and the expected number:
ð原料之间的频率差的AB对所观察到的数量和预期数：

D' scaled D spanning the range [-1,1]
D定标D中的范围为[-1,1]

where, if D > 0:
的地方，如果D> 0时：

or if D < 0:
或当D <0时：

r correlation coefficient between the markers
r关联系数之间的标记

where
哪里

- p(A) is defined as the observed probability of allele 'A' for marker 1,
- p(A)被定义为所观察到的等位基因标记1的A的概率，

- p(a) = 1-p(A) is defined as the observed probability of allele 'a' for marker 1,
- p(a) = 1-p(A)被定义为所观察到的等位基因标记1的a的概率，

-p(B) is defined as the observed probability of allele 'B' for marker 2, and
- p(B)被定义为所观察到的等位基因标记2B的概率，并

-p(b) = 1- p(B) is defined as the observed probability of allele 'b' for marker 2, and
- p(b) = 1- p(B)被定义为等位基因标记2b表示所观察到的概率，并

-p(AB) is defined as the probability of the marker allele pair 'AB'.
- p(AB)·定义的标记等位基因对“AB”的概率。

For genotype data, AB/ab cannot be distinguished from aB/Ab. Consequently, we estimate p(AB) using maximum likelihood and use this value in the computations.
对于基因型数据，无法进行区分AB / AB AB / AB。因此，我们估计p(AB)用最大似然和使用这个值的计算。


值----------Value----------

LD.genotype returns a 5 element list:
LD.genotype返回一个元素列表：


参数：call
the matched call
匹配的呼叫


参数：D
Linkage disequilibrium estimate
连锁不平衡估计


参数：Dprime
Scaled linkage disequilibrium estimate
缩放连锁不平衡估计


参数：corr
Correlation coefficient  
相关系数


参数：nobs
Number of observations
若干意见


参数：chisq
Chi-square statistic for linkage equilibrium (i.e., D=D'=corr=0)
卡方统计，连锁平衡（即，D = D= CORR = 0）


参数：p.value
Chi-square p-value for marker independence
卡方p值标记的独立性

LD.data.frame returns a list with the same elements, but each element is a matrix where the upper off-diagonal elements contain the estimate for the corresponding pair of markers.  The other matrix elements are NA.
LD.data.frame返回一个具有相同的元素的列表，但每个元素是一个矩阵，其中的上部的非对角（off-diagonal）元素包含对应的估计的双标记。其他矩阵元素是NA。


（作者）----------Author(s)----------


Gregory R. Warnes <a href="mailto:greg@warnes.net">greg@warnes.net</a>



参见----------See Also----------

genotype, HWE.test  
genotype，HWE.test


实例----------Examples----------



g1 <- genotype( c('T/A',    NA, 'T/T',    NA, 'T/A',    NA, 'T/T', 'T/A',
                  'T/T', 'T/T', 'T/A', 'A/A', 'T/T', 'T/A', 'T/A', 'T/T',
                     NA, 'T/A', 'T/A',   NA) )

g2 <- genotype( c('C/A', 'C/A', 'C/C', 'C/A', 'C/C', 'C/A', 'C/A', 'C/A',
                  'C/A', 'C/C', 'C/A', 'A/A', 'C/A', 'A/A', 'C/A', 'C/C',
                  'C/A', 'C/A', 'C/A', 'A/A') )


g3 <- genotype( c('T/A', 'T/A', 'T/T', 'T/A', 'T/T', 'T/A', 'T/A', 'T/A',
                  'T/A', 'T/T', 'T/A', 'T/T', 'T/A', 'T/A', 'T/A', 'T/T',
                  'T/A', 'T/A', 'T/A', 'T/T') )

# Compute LD on a single pair[计算LD一对]

LD(g1,g2)

# Compute LD table for all 3 genotypes[所有3种基因型，计算LD表]

data <- makeGenotypes(data.frame(g1,g2,g3))
LD(data)

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