R 将空格分隔的文本文件转换为命名向量以计算HWE

我在处理文本文件和向量

我有一个空格分隔的文本文件，格式如下：

id1 AA 44 AG 20 GG 36
id2 CC 30 CT 22 TT 48
id3 CT 60 CC 30 TT 10
...

我需要一个代码，在每一行循环，把id放在一个变量中，其余的值放在一个向量中。对应于第一行的向量示例：

x <- id1
y <- c(AA=40,AG=20,GG=36)

---

x如果我们有备用列（假设我们有一个通过读取
read.csv/read.table
的
csv
文件在R中创建的对象），然后使用
asplit
按行拆分，不包括第一列“id”列，并使用
setNames

lst1 <- Map(setNames, asplit(df1[-1][c(FALSE, TRUE)], 1), 
         asplit(df1[-1][c(TRUE, FALSE)], 1))
names(lst1) <- df1[[1]]
lst1$id1
# AA AG GG 
# 44 20 36 

lst1逐行循环，然后应用HWE功能：

library("HardyWeinberg")

# data
df1 <- read.table(text = "
id1 AA 44 AG 20 GG 36
id2 CC 30 CT 22 TT 48
id3 CT 60 CC 30 TT 10", header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)

out <- apply(df1[, c(3, 5, 7)], 1, function(i){
  x <- HWChisq(setNames(i, c("AA", "AB", "BB")), verbose = FALSE)
  x$pval
})

# [1] 5.774374e-09 1.182236e-07 7.434226e-02


要计算X染色体的HWE，请参见vignette：


最近，Graffelman和Weir（2016）提出了针对X染色体上双等位基因标记的HWE特定测试。这些测试同时考虑了男性和女性。X染色体测试可以通过上一节中提到的相同函数（HWChisq、HWLratio、HWExact、HWPerm）执行，并将参数
X.linked=TRUE
添加到函数调用中

看起来像基因型数据，数字是等位基因的百分比（总和是100）？您能告诉我们为什么需要这种格式的数据吗？下一步是什么？@zx8754是的，您是对的！但这些数字是等位基因的计数，而不是百分比。我需要使用HardyWeinberg包中的HWChisq函数来排除p值<0的SNP。001@NST如果您可以显示修改后示例的
dput
，那将是greatThank you akurn。列不是交替的，这只是一个示例。我将修改这个问题。我有很多SNP只有两种基因型。他们应该如何使用HWChisq测试？非常感谢您的帮助。@NST若要查看编辑，请阅读手册中的说明。
library("HardyWeinberg")

# data
df1 <- read.table(text = "
id1 AA 44 AG 20 GG 36
id2 CC 30 CT 22 TT 48
id3 CT 60 CC 30 TT 10", header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)

out <- apply(df1[, c(3, 5, 7)], 1, function(i){
  x <- HWChisq(setNames(i, c("AA", "AB", "BB")), verbose = FALSE)
  x$pval
})

# [1] 5.774374e-09 1.182236e-07 7.434226e-02

cbind(df1, HWE = out)
#    V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7          HWE
# 1 id1 AA 44 AG 20 GG 36 5.774374e-09
# 2 id2 CC 30 CT 22 TT 48 1.182236e-07
# 3 id3 CT 60 CC 30 TT 10 7.434226e-02