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genetica:preproc_models

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genetica:preproc_models [2013/05/22 08:11]
osotolongo [Alternativa a Fisher: Barnard Test]
genetica:preproc_models [2020/08/04 10:58]
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-====== Metanalisis de modelos de plink ====== 
  
-===== Corriendo los modelos ====== 
- 
-Para sacar el analisis de modelos que esta implementado en plink se ejecuta algo como 
- 
-<code> 
-$ plink plink --bfile archivo --model --allow-no-sex --out archivo 
-</code> 
- 
-Esto deja el resultado en un archivo llamado //archivo.model//. Como aqui el objetivo final es un meta analisi vamos a ahcerlo para todas las DB del Variomics, 
- 
-<code bash> 
-$ for x in `ls ../Variomics/*.bed`; do plink --bfile ${x%.bed} --model --allow-no-sex --out $(basename ${x%.bed}); done 
-</code> 
- 
-Esto deja una serie de archivos de resultado, 
- 
-<code> 
-[osotolongo@detritus models]$ ls -lah *.model 
--rw-rw-r-- 1 osotolongo osotolongo 479M May 15 13:18 ADMURimpQC2.model 
--rw-rw-r-- 1 osotolongo osotolongo 831M May 15 13:20 ADNIimpQC2.model 
--rw-rw-r-- 1 osotolongo osotolongo 692M May 15 13:22 GenADA_impQC2.model 
--rw-rw-r-- 1 osotolongo osotolongo 805M May 15 13:25 NIA_AD_impQC2.model 
--rw-rw-r-- 1 osotolongo osotolongo 597M May 15 13:26 TGEN_impQC2.model 
-</code> 
- 
-===== Calculando los odds ratio y demas ===== 
- 
-Quiero extraer un determinado modelo (e.g.: recesivo -> REC) de estos archivos y calcular los //odds ratio//, //standard error// y //p-value//. Para calcular las //p-value// voy a usar el Fisher's Exact Test dado que hay alelos de muy baja frecuencia a los que no puedo hacer un $\chi^2$. 
- 
-Hice un scriptcillo para ayudarme, 
- 
-<code perl models.pl> 
-#!/usr/bin/perl 
- 
-# Copyright 2013 O. Sotolongo <osotolongo@fundacioace.com> 
- 
-use strict; use warnings; 
-use File::Slurp qw(read_file); 
-use Text::NSP::Measures::2D::Fisher::twotailed; 
- 
-my $plist = shift; 
-my $model = shift; 
-my $bimfile = shift; 
-die "usage: models.pl model_file model_tla bim_file\n" unless ($plist && $model && $bimfile);  
- 
-my $ofile = $plist; 
-$ofile =~ s/(.*)\.(.*)/$1\.$model\.recalc\.$2/; 
- 
-my %input_data = reverse map {/^(.*\s+(rs\d+)\s+.*)$/} grep {/^(.*\s+$model\s+.*)$/} read_file $plist; 
-my %bim_data = map {/^\d+\s+(rs\d+)\s+\d+\.*\d*\s+(\d+)\s+[A,T,C,G]+\s+[A,T,C,G]+\s*$/} grep {/.*rs\d+.*/} read_file $bimfile; 
-my %cells; 
-foreach my $marker (sort keys %input_data){ 
- (@{$cells{$marker}} {qw/chr allele1 allele2 affa1 affa2 unaffa1 unaffa2 chi2 df pval0/}) = $input_data{$marker} =~ /^\s*(\d+)\s+rs\d+\s+([A,T,C,G])+\s+([A,T,C,G])+\s+$model\s+(\d+)\/(\d+)\s+(\d+)\/(\d+)\s+(\d+\.*\d*e*-*\d*|NA)\s+(\d+\.*\d*e*-*\d*|NA)\s+(\d+\.*\d*e*-*\d*|NA)\s*$/; 
- if(exists($cells{$marker}{affa1}) && exists($cells{$marker}{affa2}) && exists($cells{$marker}{unaffa1}) && exists($cells{$marker}{unaffa2})){ 
- my $affa1 = $cells{$marker}{affa1}; 
- my $affa2 = $cells{$marker}{affa2}; 
- my $unaffa1 = $cells{$marker}{unaffa1}; 
- my $unaffa2 = $cells{$marker}{unaffa2}; 
- my $t1 = $affa1 + $affa2; 
- my $t2 = $affa1 + $unaffa1; 
- my $t3 = $t1 + $unaffa1 + $unaffa2; 
- $cells{$marker}{pvalue} = calculateStatistic(n11=>$affa1, n1p=>$t1, np1=>$t2, npp=>$t3); 
- $affa1 = 0.1 unless ($affa1); 
- $affa2 = 0.1 unless ($affa2); 
- $unaffa1 = 0.1 unless ($unaffa1); 
- $unaffa2 = 0.1 unless ($unaffa2); 
- $cells{$marker}{afreq} = $affa1/($affa1+$affa2); 
- $cells{$marker}{ufreq} = $unaffa1/($unaffa1+$unaffa2); 
- $cells{$marker}{oddsratio} = ($affa1*$unaffa2)/($affa2*$unaffa1); 
- $cells{$marker}{stderr} = sqrt((1/$affa1)+(1/$affa2)+(1/$unaffa1)+(1/$unaffa2)); 
- } 
-} 
- 
-my $head = "CHR\tSNP\tBP\tA1\tA2\tF_A\tF_U\tCHISQ\tDF\tP0\tOR\tSE\tP"; 
-open ODF, ">$ofile" or die "Could not open output file\n"; 
-print ODF "$head\n"; 
- 
-foreach my $marker (sort {($cells{$a}->{chr} <=> $cells{$b}->{chr}) or ($a cmp $b)} keys %input_data){ 
- print ODF "$cells{$marker}{chr}\t$marker\t$bim_data{$marker}\t$cells{$marker}{allele1}\t$cells{$marker}{allele2}\t$cells{$marker}{afreq}\t$cells{$marker}{ufreq}\t$cells{$marker}{chi2}\t$cells{$marker}{df}\t$cells{$marker}{pval0}\t$cells{$marker}{oddsratio}\t$cells{$marker}{stderr}\t$cells{$marker}{pvalue}\n"; 
-} 
- 
-close ODF; 
-</code> 
- 
-La orden, 
- 
-<code> 
-$ models.pl admurcia_model.model REC ../Variomics/ADMURimpQC2.bim 
-</code> 
- 
-extrae el modelo recesivo, calcula los valores deseados y los añade a los ya existentes en el archivo //admurcia_model.REC.recalc.model//. Además usa el archivo **.bim** original para asignar a cada marcador su posicion fisica ya que //plink// la pide para el meta-analisis 
- 
-Para correr todas las DBs juntas hago, 
-<code> 
-$ for x in `ls *.model | grep -v recalc`; do models.pl $x REC ../Variomics/${x%.model}.bim; done 
-</code> 
-y 
-<code> 
-$ for x in `ls *.model | grep -v recalc`; do models.pl $x DOM ../Variomics/${x%.model}.bim; done 
-</code> 
- 
-dado que me interesan solo los modelos dominate y recesivo. 
-===== Meta analisis con plink ===== 
-Para terminar basta con correr plink sobre todas las bases procesadas, 
-<code> 
-$ a=$(ls *REC*); plink --meta-analysis $a + study --out recesivo 
-</code> 
-y 
-<code> 
-$ a=$(ls *DOM*); plink --meta-analysis $a + study --out dominante 
-</code> 
- 
-Los resultados salen ordenados por cromosoma y SNP. Para ordenar por //p-value// puede hacerse, 
- 
-<code> 
-$ sort -g -k7,7 dominante.meta > dominante.meta.sorted 
-</code> 
- 
-para cortar por un valor especifico de //p-value//, 
- 
-<code> 
-$ awk {'if($7<5e-6 || $7=="P") print'} dominante.meta.sorted > dominante.meta.sorted.cut 
-</code> 
- 
-y si estamos interesados en algun SNP especifico, 
- 
-<code> 
-$ echo "DB `head -n 1 ADNIimpQC2.REC.recalc.model`" > 20p.rec.cool.txt 
-$ for x in *REC*; do echo "${x%.REC.recalc.model} `grep -w "rs714235" $x`" >> 20p.rec.cool.txt; done 
-</code> 
- 
-====== Alternativa a Fisher: Barnard Test ====== 
- 
-Como al blandengue no le gusta el test de Fisher, he buscado como hacer que el script me calcule los test de Barnard. No he encontrado ningun modulo en Perl pero como todo ya esta inventado en esta vida hay un paquete en R que lo calcula. Asi que lo que he hecho es usar el modulo **Statistics::R** para calcular el test en R desde Perl. ;-) 
- 
-Esto es un poco enredado pero se resume en sustituir la llamada al test de Fisher con, 
- 
-<code perl> 
-my $shit = Statistics::R->new(); 
-$shit->run(q`library(Barnard)`); 
-$shit->run(qq`barnardw.test($affa1, $affa2, $unaffa1, $unaffa2, verbose=FALSE)->bt`); 
-$shit->run(q`bt["p.value"][[1]][[2]] -> x`); 
-$cells{$marker}{pvalue} = shit->get('x'); 
-</code> 
- 
-**OJO:** Esto demora muchisimo. Despues de 5 días de calculo sobre una base de datos y modelo dominate tuve que para la ejecucion. Lo lanzare cuando tenga tiempo y la base de datos a usar este definida. 
genetica/preproc_models.txt · Last modified: 2020/08/04 10:58 (external edit)