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主要实操内容:1)FDR调整;2)Bonferroni阈值的确定; 3)按给定阈值筛选显著位点;4)manhattan plot和quantile-quantile plot的绘制;5)λ的计算与结果解释
请问老师,这节课的代码在哪里可以下载到?
admin 回复 故事在城外 :
第一章的第一节,以及第二章的第一节资料下载那里。
将同一性状不同模型的曼哈顿图放在一起需要修改哪部分参数呢?
mlm <- read.table("lecture10_mlm_7.txt", header = T, comment.char = "", stringsAsFactors = F, check.names = F, fill = T)
traitID <- unique(mlm$Trait)
for(tr in traitID){
outfile <- paste0(tr, "_mlm")
sub <- subset(mlm, Trait == tr)[,c(2:4,7)]
你好老师
为什么圈图最外层是黑的,没有标记密度而且标记密度也没有显示在曼哈顿图下面,你看一下代码哪里错了
setwd("D:/lecture10")
sub <- sub[-1,]
threshold <- 0.01/nrow(sub[!is.na(sub$p),])
print(threshold)
CMplot(sub, threshold = threshold, amplify = F, memo = outfile,file="pdf")
}
lambda数值应该在什么范围内啊
谢工程师,您好!按照资料所给代码和数据,用CMplot画图,为什么圈图最外层是黑的,没有标记密度而且标记密度也没有显示在曼哈顿图下面。
hai178912522 回复 biexiaomin98\%163\%com :
我的也是这个问题,你解决了吗?
kobee47 回复 biexiaomin98\%163\%com :
#Note: if the length of parameter \'chr.den.col\' is bigger than 1, SNP density that counts \n the number of SNP within given size(\'bin.size\') will be plotted.
library(CMplot)\nglm <- read.table(\"lecture10\%glm\%1.txt\", header = T, comment.char = \"\", stringsAsFactors = F, check.names = F)\ntraitID <- unique(glm$Trait)\nfor(tr in traitID){\n outfile <- paste0(tr, \"\%glm\")\n sub <- subset(glm, Trait == tr)[,c(2:4,6)]\n threshold <- 0.01/nrow(sub[!is.na(sub$p),])\n CMplot(sub, threshold = threshold, chr.den.col=c(\"darkgreen\", \"yellow\", \"red\"),amplify = F, memo = outfile)
kobee47 回复 hai178912522 :
加个代码 chr.den.col=c(\"darkgreen\", \"yellow\", \"red\")
library(CMplot) glm <- read.table("lecture10_glm_1.txt", header = T, comment.char = "", stringsAsFactors = F, check.names = F) traitID <- unique(glm$Trait) for(tr in traitID){ outfile <- paste0(tr, "_glm") sub <- subset(glm, Trait == tr)[,c(2:4,6)] threshold <- 0.01/nrow(sub[!is.na(sub$p),]) CMplot(sub, threshold = threshold, chr.den.col=c("darkgreen", "yellow", "red"),amplify = F, memo = outfile)
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请问老师,这节课的代码在哪里可以下载到?
将同一性状不同模型的曼哈顿图放在一起需要修改哪部分参数呢?
mlm <- read.table("lecture10_mlm_7.txt", header = T, comment.char = "", stringsAsFactors = F, check.names = F, fill = T)
traitID <- unique(mlm$Trait)
for(tr in traitID){
outfile <- paste0(tr, "_mlm")
sub <- subset(mlm, Trait == tr)[,c(2:4,7)]
你好老师
为什么圈图最外层是黑的,没有标记密度而且标记密度也没有显示在曼哈顿图下面,你看一下代码哪里错了
setwd("D:/lecture10")
mlm <- read.table("lecture10_mlm_7.txt", header = T, comment.char = "", stringsAsFactors = F, check.names = F, fill = T)
traitID <- unique(mlm$Trait)
for(tr in traitID){
outfile <- paste0(tr, "_mlm")
sub <- subset(mlm, Trait == tr)[,c(2:4,7)]
sub <- sub[-1,]
threshold <- 0.01/nrow(sub[!is.na(sub$p),])
print(threshold)
CMplot(sub, threshold = threshold, amplify = F, memo = outfile,file="pdf")
}
lambda数值应该在什么范围内啊
谢工程师,您好!按照资料所给代码和数据,用CMplot画图,为什么圈图最外层是黑的,没有标记密度而且标记密度也没有显示在曼哈顿图下面。
setwd("D:/lecture10")
mlm <- read.table("lecture10_mlm_7.txt", header = T, comment.char = "", stringsAsFactors = F, check.names = F, fill = T)
traitID <- unique(mlm$Trait)
for(tr in traitID){
outfile <- paste0(tr, "_mlm")
sub <- subset(mlm, Trait == tr)[,c(2:4,7)]
sub <- sub[-1,]
threshold <- 0.01/nrow(sub[!is.na(sub$p),])
print(threshold)
CMplot(sub, threshold = threshold, amplify = F, memo = outfile,file="pdf")
}