フェノタイプの分布を見たらkrが100以上だと分布がよくなかったので、krは0-100の範囲でやる。kr=100のとき、アレル頻度5%以上のCVのリスクは大体０になるので、kr=0：CDCV仮説、kr=100:MRV仮説、としてもいいだろう。 奥行きがkr、横が分散、高さがp値risk=…

#tree-E,P-E,st source("MST.R") par(ask=F) Np<-100 #MST何回か HN<-200 df<-3500 N<-100 #バリアントの数 i ka<-600 kr<-c(0,10^(2:6)) lkr<-length(kr) syu<-matrix(1,Np,lkr) syul<-matrix(0,Np,lkr) colnames(syu)<-kr #allele frequency afb<-0 for (i…

人数は十分な人数で固定して、多型の箇所数とアレル頻度は実際のデータに似せたものに固定する。パーミテーションの回数は分布を出したいだけなので固定フェノタイプの幅については、パラメタというり、検定手法の一部みたいなところがあるので、これも固定…

パーミテーションテストでp値を出して、pp

al<-matrix(0,36,2) al[,1]<-c(rep(2,9),rep(1,12),rep(0,15)) al[,2]<-c(2,2,1,1,1,0,0,0,0,2,2,2,1,1,1,1,0,0,0,0,0,2,2,2,2,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0) sr<-al[,1]*1+al[,2]*1 P<-sr+rnorm(36,0,0.1) rgl.clear() rgl.bg(col="white") x<-cbind(P,al) d<-dis…

遺伝率0.5で、リスク０とリスクが±1くらい（正規分布でちょっとランダムに揺らす）にしたらこうなった。リスク0ではパフォーマンスがよくなくてほっとした。次は遺伝率を変えてみよう

リスクのあたえかたを正規分布にしてみた。右は平均0で、左は平均が1のものと-1のものを組み合わせたものになる。RVにリスクがある時は検出されることがわかったけれど、RVにリスクがない時検出されないかが分からない。今遺伝率１なのでリスク0にするとフェ…

200人、バリアント80個、ただし200人について観測されるRV(mafフェノタイプの値を、検定の時に、-0.5~0.5くらいの間になるようにした。最大値と最小値の絶対値の和で割る。

フェノタイプの単位とジェノタイプの単位は違って、フェノタイプ=2とジェノタイプ=2の意味は違うのだけど、MSTで処理するときに、同じものとしてあつかわれているので、ちょっと微妙になっているかもしれない。困った。リスクの与え方を工夫しないといけない…

source("MST.R") par(ask=F) Np<-100 HN<-500 df<-2000 N<-280 #バリアントの数 i ka<-1000 coa<-c(0,1000,2000,3000,4000,5000) lcoa<-length(coa) syu<-matrix(200,Np,lcoa) syu2<-matrix(0,Np,lcoa) colnames(syu)<-coa nrvcv<-matrix(200,Np,lcoa) afb<-…

1000人、N=200、観測されるRV150個くらい、krを変えたとき 500人、n=300、観測されるRV150個くらい、krを変えたとき観測されるRVの数が揺れていて微妙なので、何人はこのRVを持ってる、と決めてしまって、誰が持っているかはランダムに決めるのがいいと思う…