r语言 - 如何使用数据.表有效地计算等位基因频率(比例)组跨多列(位点)

Question

我有一个数据。等位基因身份表(行为个体，列为位点)，按单独列分组。我想按组有效地计算每个位点的等位基因频率(比例)。示例数据表:

    DT = data.table(Loc1=rep(c("G","T"),each=5), 
      Loc2=c("C","A"), Loc3=c("C","G","G","G",
      "C","G","G","G","G","G"), 
    Group=c(rep("G1",3),rep("G2",4),rep("G3",3)))
    for(i in 1:3)
        set(DT, sample(10,2), i, NA)
    > DT
        Loc1 Loc2 Loc3 Group
     1:    G   NA    C    G1
     2:    G    A    G    G1
     3:    G    C    G    G1
     4:   NA   NA   NA    G2
     5:    G    C   NA    G2
     6:    T    A    G    G2
     7:    T    C    G    G2
     8:    T    A    G    G3
     9:    T    C    G    G3
    10:   NA    A    G    G3

我遇到的问题是，当我尝试按组进行计算时，只有组中存在的等位基因id被识别，所以我正在努力寻找可以告诉我的代码，例如，在所有3个组中，基因座1的G的比例。简单的例子，计算每个位点的第一个等位基因的总和(而不是比例):

    > fun1<- function(x){sum(na.omit(x==unique(na.omit(x))[1]))}
    > DT[,lapply(.SD,fun1),by=Group,.SDcols=1:3]
       Group Loc1 Loc2 Loc3
    1:    G1    3    1    1
    2:    G2    1    2    2
    3:    G3    2    2    3

对于G1，结果是Loc1有3个G's，但对于G3，它显示Loc1有2个T's，而不是G的数量。在这种情况下，我想要两个G的个数。所以关键的问题是等位基因身份是由群体决定的，而不是整个列。我尝试制作一个单独的表，其中包含我想在计算中使用的等位基因标识，但不知道如何将其包含在fun1中，以便在上面的lapply中引用正确的单元格。等位基因标识表:

    > fun2<- function(x){sort(na.omit(unique(x)))}
    > allele.id<-data.table(DT[,lapply(.SD,fun2),.SDcols=1:3])
    > allele.id
       Loc1 Loc2 Loc3
    1:    G    A    C
    2:    T    C    G

Answer 1

转换数据可能是明智的。首先将转换为长格式。这将使其更容易用于进一步的计算(或使用ggplot2进行可视化)。使用data.table的melt功能(与reshape2包的melt功能相同)，您可以从宽格式转换为长格式:

DT2 <- melt(DT, id = "Group", variable.name = "loci")

当你想在熔化操作期间移除NA -值时，你可以在上面的调用中添加na.rm = TRUE (na.rm = FALSE是默认行为)。

那么你就可以像这样设置count和proportion变量:

DT2 <- DT2[, .N, by = .(Group, loci, value)][, prop := N/sum(N), by = .(Group, loci)]

给出如下结果:

> DT2
    Group loci value N      prop
 1:    G1 Loc1     G 3 1.0000000
 2:    G2 Loc1    NA 1 0.2500000
 3:    G2 Loc1     G 1 0.2500000
 4:    G2 Loc1     T 2 0.5000000
 5:    G3 Loc1     T 2 0.6666667
 6:    G3 Loc1    NA 1 0.3333333
 7:    G1 Loc2    NA 1 0.3333333
 8:    G1 Loc2     A 1 0.3333333
 9:    G1 Loc2     C 1 0.3333333
10:    G2 Loc2    NA 1 0.2500000
11:    G2 Loc2     C 2 0.5000000
12:    G2 Loc2     A 1 0.2500000
13:    G3 Loc2     A 2 0.6666667
14:    G3 Loc2     C 1 0.3333333
15:    G1 Loc3     C 1 0.3333333
16:    G1 Loc3     G 2 0.6666667
17:    G2 Loc3    NA 2 0.5000000
18:    G2 Loc3     G 2 0.5000000
19:    G3 Loc3     G 3 1.0000000

如果你想要宽格式，你可以在多个变量上使用dcast:

DT3 <- dcast(DT2, Group + loci ~ value, value.var = c("N", "prop"), fill = 0)

的结果是:

> DT3
   Group loci N_A N_C N_G N_T N_NA    prop_A    prop_C    prop_G    prop_T   prop_NA
1:    G1 Loc1   0   0   3   0    0 0.0000000 0.0000000 1.0000000 0.0000000 0.0000000
2:    G1 Loc2   1   1   0   0    1 0.3333333 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.3333333
3:    G1 Loc3   0   1   2   0    0 0.0000000 0.3333333 0.6666667 0.0000000 0.0000000
4:    G2 Loc1   0   0   1   2    1 0.0000000 0.0000000 0.2500000 0.5000000 0.2500000
5:    G2 Loc2   1   2   0   0    1 0.2500000 0.5000000 0.0000000 0.0000000 0.2500000
6:    G2 Loc3   0   0   2   0    2 0.0000000 0.0000000 0.5000000 0.0000000 0.5000000
7:    G3 Loc1   0   0   0   2    1 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.6666667 0.3333333
8:    G3 Loc2   2   1   0   0    0 0.6666667 0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000
9:    G3 Loc3   0   0   3   0    0 0.0000000 0.0000000 1.0000000 0.0000000 0.0000000

---

另一种直接的方法是在一次呼叫中使用melt和dcast(这是@Frank回答的第一部分的简化版本):

DT2 <- dcast(melt(DT, id="Group"), Group + variable ~ value)

给了

:

> DT2
   Group variable A C G T NA
1:    G1     Loc1 0 0 3 0  0
2:    G1     Loc2 1 1 0 0  1
3:    G1     Loc3 0 1 2 0  0
4:    G2     Loc1 0 0 1 2  1
5:    G2     Loc2 1 2 0 0  1
6:    G2     Loc3 0 0 2 0  2
7:    G3     Loc1 0 0 0 2  1
8:    G3     Loc2 2 1 0 0  0
9:    G3     Loc3 0 0 3 0  0

因为dcast中的默认聚合函数是length，所以您将自动获得每个值的计数。

---

使用数据:

DT <- structure(list(Loc1 = c("G", "G", "G", NA, "G", "T", "T", "T", "T", NA), 
                     Loc2 = c(NA, "A", "C", NA, "C", "A", "C", "A", "C", "A"), 
                     Loc3 = c("C", "G", "G", NA, NA, "G", "G", "G", "G", "G"), 
                     Group = c("G1", "G1", "G1", "G2", "G2", "G2", "G2", "G3", "G3", "G3")), 
                .Names = c("Loc1", "Loc2", "Loc3", "Group"), row.names = c(NA, -10L), class = c("data.table", "data.frame"))

Answer 2

这是使用table的另一个选项。(我不确定预期输出的格式。另外，在比例计算中是否需要包含NA元素也不清楚。如果我们不需要它，我们可以删除useNA=...)

我们循环遍历'Loc'列，使用'Group'创建该列的table，使用prop.table(指定margin)获得比例，并将结果存储在list ('lst')中。

nm1 <- paste0('Loc', 1:3)
lst <- vector('list' , length(nm1))
 for(i in seq_along(nm1)){
   temp <- table(DT$Group, DT[[i]], useNA= 'ifany')
   lst[[i]] <- list(temp, prop.table(temp, 1))
}

lst[[1]]
#[[1]]
#    
#     G T <NA>
#  G1 3 0    0
#  G2 1 2    1
#  G3 0 2    1
#[[2]]
#    
#             G         T      <NA>
#  G1 1.0000000 0.0000000 0.0000000
#  G2 0.2500000 0.5000000 0.2500000
#  G3 0.0000000 0.6666667 0.3333333