snp.quant(SimHap)
snp.quant()所属R语言包:SimHap
Single SNP analysis for quantitative outcomes
单核苷酸多态性分析的定量结果
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
snp.quant is used to fit linear regression models to single SNP genotype and phenotype data for continuous Normal outcomes.
snp.quant线性回归模型来拟合单个SNP的基因型和表型数据的连续正常结果。
用法----------Usage----------
snp.quant(formula1, formula2, geno, pheno, sub = NULL,
predict_variable = NULL)
参数----------Arguments----------
参数:formula1
a symbolic description of the full model to be fit, including SNP parameters. The details of model specification are given below.
的符号描述的是整个模型是适合包括SNP的参数。模型规范的细节在下面给出。
参数:formula2
a symbolic description of the nested model excluding SNP parameters, to be compared to formula1 in a likelihood ratio test.
的符号描述的嵌套模式,不包括SNP参数,进行比较formula1似然比检验。
参数:geno
a dataframe containing genotype data.
一个数据框的基因型数据。
参数:pheno
a dataframe containing phenotype data.
一个数据框的表型数据。
参数:sub
an expression representing a subset of the data on which to perform the models.
的数据的一个子集的表达式,表示在其上执行的模型。
参数:predict_variable
a factored SNP variable, at each level of which the response variable will be predicted based on the model fit using formula1.
其中一个因素SNP变量,在每个级别的响应变量进行预测的基础上的模型拟合公式。
Details
详细信息----------Details----------
formula1 should be in the form: response ~ predictor(s) + SNP(s) and formula2 should be in the form: response ~ predictor(s). A formula has an implied intercept term. See documentation for formula function for more details of allowed formulae.
formula1应该是以下形式:response ~ predictor(s) + SNP(s)和formula2的形式应该是:response ~ predictor(s)。公式有一个隐含的截距项。 formula功能允许的公式的详细信息,请参阅文档。
值----------Value----------
snp.quant returns an object of 'class' snpQuant.
snp.quant返回一个对象的“类”snpQuant。
The summary function can be used to obtain and print a summary of the results.
summary函数可以用来获取和打印结果的摘要。
An object of class snpQuant is a list containing the following components:
一个对象的类snpQuant的是一个列表,其中包含以下组件:
参数:results
a table containing the coefficients, standard errors and p-values of the parameter estimates.
一个表中包含的系数,标准误差及p-值的参数估计。
参数:formula1
formula1 passed to snp.quant.
formula1传递给snp.quant。
参数:formula2
formula2 passed to snp.quant.
formula2传递给snp.quant。
参数:LRT
a likelihood ratio test, testing for significant improvement of the model when genotypic parameters are included.
似然比检验,测试基因型的参数时,显着改善的模型。
参数:ANOD
analysis of deviance table for the model fit using formula1.
分析模型拟合偏差表使用formula1。
参数:logLik
the log-likelihood for the linear model fit using formula1.
对数似然的线性模型拟合使用formula1。
参数:fit.lm
a lm object fit using formula1.
一个lm对象适合使用formula1,。
参数:fitsub.lm
a lm object fit using formula2.
一个lm对象适合使用formula2,。
参数:rsquared
r-squared values for models fit using formula1 and formula2.
模型的R平方值适合使用formula1和formula2。
参数:predicted.values
estimated marginal means of the outcome variable broken down by SNP levels, evaluated at mean values of the model predictors.
估计边际SNP水平细分的结果变量,模型的预测平均值进行评估。
参数:AIC
Akaike Information Criterion for the linear model fit using formula1.
赤池信息准则的线性模型拟合使用formula1。
(作者)----------Author(s)----------
Pamela A. McCaskie
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
snp.bin
snp.bin
实例----------Examples----------
data(SNP.dat)
# convert SNP.dat to format required by snp.quant[SNP.dat转换,格式化所需的snp.quant]
geno.dat <- SNP2Geno(SNP.dat, baseline=c("MM", "11", "GG", "CC"))
data(pheno.dat)
mymodel <- snp.quant(formula1=HDL~AGE+SBP+factor(SNP_1_add),
formula2=HDL~AGE+SBP, geno=geno.dat, pheno=pheno.dat)
summary(mymodel)
# example using a variable for which to predict marginal means[例如,使用一个变量来预测边际均值]
mymodel <- snp.quant(formula1=HDL~AGE+SBP+factor(SNP_1_add),
formula2=HDL~AGE+SBP, geno=geno.dat, pheno=pheno.dat,
predict_variable="SNP_1_add")
summary(mymodel)
# example with a subsetting variable, looking at males only[例如,一个子集变量,只在男性]
mymodel <- snp.quant(formula1=HDL~AGE+SBP+factor(SNP_1_add),
formula2=HDL~AGE+SBP, geno=geno.dat, pheno=pheno.dat,
sub=expression(SEX==1))
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