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0 R /Dest [81 0 R /XYZ 99.895 375.362 null] /Next 340 0 R >> endobj 85 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 341 0 R /Font 342 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 343 0 R /Type /Page >> endobj 340 0 obj << /Title (4.2 Accessing and modifying phenotypic data) /Parent 317 0 R /Dest [85 0 R /XYZ 99.895 717.021 null] /Next 344 0 R /Prev 337 0 R >> endobj 87 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 345 0 R /Font 346 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 347 0 R /Type /Page >> endobj 344 0 obj << /Title (4.3 Sub-setting and coercing gwaa.data) /Parent 317 0 R /Dest [87 0 R /XYZ 99.895 310.422 null] /Next 348 0 R /Prev 340 0 R >> endobj 91 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 349 0 R /Font 350 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 351 0 R /Type /Page >> endobj 348 0 obj << /Title (4.4 Exploring genetic data) /Parent 317 0 R /Dest [91 0 R /XYZ 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round of GWA analysis) /Parent 338 0 R /Dest [106 0 R /XYZ 150.705 627.241 null] /Next 367 0 R >> endobj 114 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 368 0 R /Font 369 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 370 0 R /Type /Page >> endobj 367 0 obj << /Title (5.2 Genetic data QC) /Parent 338 0 R /Dest [114 0 R /XYZ 150.705 186.059 null] /Next 371 0 R /Prev 361 0 R >> endobj 118 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Annots [372 0 R] /Resources << /ExtGState 373 0 R /Font 374 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 375 0 R /Type /Page >> endobj 371 0 obj << /Title (5.3 Finding genetic sub-structure) /Parent 338 0 R /Dest [118 0 R /XYZ 150.705 342.187 null] /Next 376 0 R /Prev 367 0 R >> endobj 123 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 377 0 R /Font 378 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 379 0 R /Type /Page >> endobj 376 0 obj << /Title (5.4 GWA association analysis) /Parent 338 0 R /Dest [123 0 R /XYZ 99.895 599.669 null] /Next 380 0 R /Prev 371 0 R >> endobj 128 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 381 0 R /Font 382 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 383 0 R /Type /Page >> endobj 380 0 obj << /Title (5.5 Genome-wide association analysis exercise) /Parent 338 0 R /Dest [128 0 R /XYZ 150.705 659.276 null] /Next 363 0 R /Prev 376 0 R >> endobj 129 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 384 0 R /Font 385 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 386 0 R /Type /Page >> endobj 363 0 obj << /Title (5.6 Answers to exercises) /Parent 338 0 R /Dest [129 0 R /XYZ 99.895 159.445 null] /Prev 380 0 R >> endobj 139 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 387 0 R /Font 388 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 389 0 R /Type /Page >> endobj 362 0 obj << /First 390 0 R /Title (6 GWA analysis in presence of stratification: theory) /Parent 2 0 R /Dest [139 0 R /XYZ 99.895 717.021 null] /Next 391 0 R /Count 4 /Last 392 0 R /Prev 338 0 R >> endobj 140 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Annots [393 0 R 394 0 R 395 0 R 396 0 R 397 0 R 398 0 R 399 0 R] /Resources << /ExtGState 400 0 R /Font 401 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 402 0 R /Type /Page >> endobj 390 0 obj << /First 403 0 R /Title (6.1 Genetic structure of populations) /Parent 362 0 R /Dest [140 0 R /XYZ 150.705 474.075 null] /Next 404 0 R /Count -3 /Last 405 0 R >> endobj 141 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Annots [406 0 R 407 0 R 408 0 R] /Resources << /ExtGState 409 0 R /Font 410 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 411 0 R /Type /Page >> endobj 403 0 obj << /Title (6.1.1 Hardy-Weinberg equilibrium) /Parent 390 0 R /Dest [141 0 R /XYZ 99.895 245.006 null] /Next 412 0 R >> endobj 143 0 obj << /Group 413 0 R /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 414 0 R 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/Parent 434 0 R /Dest [162 0 R /XYZ 150.705 595.807 null] /Next 470 0 R /Prev 456 0 R >> endobj 164 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Annots [471 0 R 472 0 R 473 0 R 474 0 R 475 0 R 476 0 R 477 0 R 478 0 R 479 0 R 480 0 R 481 0 R 482 0 R] /Resources << /ExtGState 483 0 R /Font 484 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 485 0 R /Type /Page >> endobj 470 0 obj << /Title (6.3.3 Estimation of kinship matrix from genomic data) /Parent 434 0 R /Dest [164 0 R /XYZ 150.705 595.326 null] /Next 486 0 R /Prev 462 0 R >> endobj 486 0 obj << /Title (6.3.4 EIGENSTRAT and related methods) /Parent 434 0 R /Dest [164 0 R /XYZ 150.705 211.04 null] /Next 457 0 R /Prev 470 0 R >> endobj 167 0 obj << /Group 487 0 R /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Annots [488 0 R] /Resources << /ExtGState 489 0 R /ColorSpace 490 0 R /Font 491 0 R /XObject 492 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 493 0 R /Type /Page >> endobj 457 0 obj << /Title (6.3.5 Summary: what 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(10.2 Exercise: meta-analysis of literature data) /Parent 581 0 R /Dest [226 0 R /XYZ 150.705 323.204 null] /Next 609 0 R /Prev 600 0 R >> endobj 227 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Annots [610 0 R] /Resources << /ExtGState 611 0 R /Font 612 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 613 0 R /Type /Page >> endobj 609 0 obj << /Title (10.3 Reporting GWA results for future meta-analysis) /Parent 581 0 R /Dest [227 0 R /XYZ 99.895 568.55 null] /Next 614 0 R /Prev 603 0 R >> endobj 234 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Resources << /ExtGState 615 0 R /Font 616 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 841.89] /Contents 617 0 R /Type /Page >> endobj 614 0 obj << /Title (10.4 Meta-analysis with MetABEL-package) /Parent 581 0 R /Dest [234 0 R /XYZ 150.705 288.8 null] /Next 602 0 R /Prev 609 0 R >> endobj 237 0 obj << /Rotate 0 /Parent 3 0 R /Annots [618 0 R] /Resources << /ExtGState 619 0 R /Font 620 0 R /ProcSet [/PDF /Text] >> /MediaBox [0 0 595.28 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GenABEL/inst/unitTests/Makefile0000644000176000001440000000036411347416405016066 0ustar ripleyusersTOP=../.. PKG=${shell cd ${TOP};pwd} SUITE=doRUnit.R R=R all: inst test inst: # Install package cd ${TOP}/..;\ ${R} CMD INSTALL ${PKG} test: # Run unit tests export RCMDCHECK=FALSE;\ cd ${TOP}/tests;\ ${R} --vanilla --slave < ${SUITE} GenABEL/inst/unitTests/runit.polylik.R0000644000176000001440000000344312246051325017370 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression tests # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.polylik <- function(tol = 2*.Machine$double.eps^0.5) { require(GenABEL.data) data(ge03d2.clean) df <- ge03d2.clean[1:150,autosomal(ge03d2.clean)] gkin <- ibs(df,w="freq") set.seed(1) phdata(df)$height <- phdata(df)$height+rnorm(nids(df),sd=.1*sd(phdata(df)$height,na.rm=TRUE)) formula <- height ~ sex + age mf <- model.frame(formula,phdata(df),na.action=na.omit,drop.unused.levels=TRUE) y <- model.response(mf) desmat <- model.matrix(formula,mf) phids <- rownames(phdata(df))[rownames(phdata(df)) %in% rownames(mf)] relmat <- gkin; relmat[upper.tri(relmat)] <- t(relmat)[upper.tri(relmat)]; relmat <- 2.*relmat; relmat <- relmat[phids,phids] eigenRO <- eigen(ginv(relmat),symm=TRUE) eigenRes <- eigen(relmat,symm=TRUE) tO <- system.time(h2htOld <- polygenic(formula,kin=gkin,df,llfun="polylik")) tN <- system.time(h2htNew <- polygenic(formula,kin=gkin,df,llfun="polylik_eigen")) tO; tN; tO/tN; print(h2htNew$h2an) print(h2htOld$h2an) checkEquals(h2htNew$h2an$est,h2htOld$h2an$est, tolerance = tol) checkEquals(h2htNew$h2an$min,h2htOld$h2an$min, tolerance = tol) checkEquals(h2htNew$residualY,h2htOld$residualY, tolerance = tol) checkEquals(h2htNew$pgresidualY,h2htOld$pgresidualY, tolerance = tol) checkEquals(h2htNew$InvSigma,h2htOld$InvSigma, tolerance = tol) checkEquals(h2htNew$measuredIDs,h2htOld$measuredIDs, tolerance = tol) } GenABEL/inst/unitTests/runit.descriptives.trait.R0000644000176000001440000000227312246051325021533 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression tests # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.descriptives.trait <- function() { require(GenABEL.data) data(ge03d2ex) # this works descriptives.trait(ge03d2ex,by.var=phdata(ge03d2ex)$sex) # bug [#1184] # and this does not! checkException(descriptives.trait(ge03d2ex,by.var=sex)) attach(phdata(ge03d2ex)) descriptives.trait(ge03d2ex,by.var=sex) detach(phdata(ge03d2ex)) descriptives.trait(ge03d2ex,by.var="sex") phdata(ge03d2ex)$sex[2] <- NA # bug [#1185] # and this does not! descriptives.trait(ge03d2ex,by.var=phdata(ge03d2ex)$sex) descriptives.trait(ge03d2ex,by.var="sex") # bug [#1259] convert.snp.illumina(infile="test_markers", outfile="test.raw") test = load.gwaa.data(pheno="test_phenos", geno="test.raw", force=T) attach(phdata(test)) descriptives.trait(data=test, by = bt) detach(phdata(test)) } GenABEL/inst/unitTests/runit.recodeChromosome.R0000644000176000001440000000225312246051325021200 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression test # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.recodeChromosome <- function() { require(GenABEL.data) data(ge03d2ex) lst <- list("3"="X","2"=15) dta0 <- chromosome(recodeChromosome(ge03d2ex,lst)) dta1 <- chromosome(recodeChromosome(gtdata(ge03d2ex),lst)) qts <- qtscore(dm2,ge03d2ex) dta2 <- chromosome(recodeChromosome(qts,lst)) checkIdentical(dta0,dta1) checkIdentical(dta0,dta2) checkException( dta <- recodeChromosome(10,lst) ) checkException( dta <- recodeChromosome(ge03d2ex,c(10,12)) ) lst <- list("1"="X","1"="Y") checkException( dta <- recodeChromosome(ge03d2ex,lst) ) lst <- list("1"="2","2"="3") checkException( dta <- recodeChromosome(ge03d2ex,lst) ) lst <- list("1"="oppa","2"=c(1,2)) checkException( dta <- recodeChromosome(ge03d2ex,lst) ) lst <- list("1"="0","2"=c()) checkException( dta <- recodeChromosome(ge03d2ex,lst) ) } GenABEL/inst/unitTests/runit.impute2xxx.R0000644000176000001440000001100712111762426020037 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library("RUnit") library("GenABEL") library("DatABEL") } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.impute2databel <- function() { #library(GenABEL) #library("RUnit") unlink("*.fv?") makedose <- function(prob) { dose <- 2*prob[c(F,F,T)]+prob[c(F,T,F)] bp <- prob[c(T,F,F)] miss <- which((bp+dose)<0.9) if (length(miss) > 0 ) dose[miss] <- NA return(dose) } makeprob <- function(prob) { dose2 <- prob[c(F,F,T)] dose1 <- prob[c(F,T,F)] bp <- prob[c(T,F,F)] miss <- which((bp+dose1+dose2)<0.9) out <- matrix(c(dose2,dose1),ncol=2) if (length(miss) > 0 ) out[miss,] <- NA out } tmp0 <- read.table("TEST10x15.geno",head=F,strings=F) snps <- tmp0[,2] tmp0 <- tmp0[,c(6:dim(tmp0)[2])] dose <- apply(tmp0,FUN="makedose",MAR=1) rownames(dose) prb <- makeprob(tmp0[1,]) for (i in 2:dim(tmp0)[1]) prb <- cbind(prb,makeprob(tmp0[i,])) dm <- dim(prb) prb <- as.numeric(prb) prb <- matrix(prb,ncol=dm[2]) tmp1 <- impute2databel(geno="TEST10x15.geno", sample="impute.sample5", out="TEST10x15_T.geno", makeprob=FALSE, old=TRUE) tmp1 tmp1_m <- as(tmp1,"matrix") tmp1_m print(tmp0[1:5,1:6]) tmp2 <- impute2databel(geno="TEST10x15.geno", sample="impute.sample5", out="TEST10x15_F.geno", makeprob=TRUE, old=FALSE) print(tmp2) tmp2_m <- as(tmp2,"matrix") tmp3 <- databel("TEST10x15_F.geno.prob") tmp3_m <- as(tmp3,"matrix") checkIdentical(TRUE,all(abs(dose-tmp1_m)<1e-7,na.rm=TRUE)) checkIdentical(TRUE,all(abs(dose-tmp2_m)<1e-7,na.rm=TRUE)) checkIdentical(TRUE,all(abs(prb-tmp3_m)<1e-7,na.rm=TRUE)) checkIdentical(TRUE,all(abs(tmp1_m-tmp2_m)<1e-8,na.rm=TRUE)) checkEqualsNumeric(dose,tmp1_m,checkNames=FALSE,tolerance = 5*(.Machine$double.eps^0.5)) checkEqualsNumeric(dose,tmp2_m,checkNames=FALSE,tolerance = 5*(.Machine$double.eps^0.5)) checkEqualsNumeric(prb,tmp3_m,checkNames=FALSE,tolerance = 5*(.Machine$double.eps^0.5)) checkIdentical(tmp1_m,tmp2_m) checkEqualsNumeric(tmp1_m,tmp2_m) smpl <- read.table("impute.sample5",head=F,skip=2,strings=F)[,1] rownames(dose) <- smpl rownames(prb) <- smpl checkEquals(dose,tmp1_m,tolerance=4*sqrt(.Machine$double.eps)) checkEquals(dose,tmp2_m,tolerance=4*sqrt(.Machine$double.eps)) checkEquals(prb,tmp3_m,tolerance=4*sqrt(.Machine$double.eps)) checkIdentical(tmp1_m,tmp2_m) checkEqualsNumeric(tmp1_m,tmp2_m) checkIdentical(rownames(tmp1),smpl) checkIdentical(rownames(tmp2),smpl) checkIdentical(rownames(tmp3),smpl) checkIdentical(dimnames(tmp1),dimnames(tmp1_m)) checkIdentical(dimnames(tmp2),dimnames(tmp2_m)) checkIdentical(dimnames(tmp3),dimnames(tmp3_m)) checkIdentical(get_dimnames(tmp1),list(smpl,snps)) checkIdentical(get_dimnames(tmp2),list(smpl,snps)) snps2 <- rep(0,2*length(snps)) snps2[c(T,F)] <- paste(snps,"_11",sep="") snps2[c(F,T)] <- paste(snps,"_01",sep="") checkIdentical(get_dimnames(tmp3),list(smpl,snps2)) rm(list=ls());gc() unlink("*.fv?") } # fixing CRAN NOTE # test.SNPquoted <- function() { #library("RUnit") #library("GenABEL") require(DatABEL) # generate some random data in "prob" format Nids <- 10 Nsnps <- 3 q <- runif(Nsnps,min=0.2,max=0.8) PROB0 <- apply(matrix(q,ncol=1),MARGIN=1,FUN=function(x){ cBB <- rnorm(Nids,mean=x^2,sd=0.01) cAB <- rnorm(Nids,mean=2*x*(1-x),sd=0.01) cAA <- 1-cBB-cAB cAA <- matrix(cAA,ncol=1) return(c(cAA,cAB,cBB)) }) PROB <- matrix(NA,ncol=3*Nsnps,nrow=Nids) for (i in 1:Nsnps) { for (j in 1:3) { PROB[,(i-1)*3+j] <- PROB0[c(((j-1)*Nids+1):(j*Nids)),i] } } daProb <- matrix2databel(t(PROB),filename="temp_daProb") # conversion functions makedose <- function(prob) { dose <- 2*prob[c(F,F,T)]+prob[c(F,T,F)] bp <- prob[c(T,F,F)] miss <- which(abs(bp)<1e-16 & abs(dose)<1e-16) if (length(miss) > 0 ) dose[miss] <- NA return(dose) } pfun <- function(a) return(a) dosefile <- apply2dfo(dfodata=daProb, anFUN = "makedose", MAR = 2, procFUN = "pfun",prob=get("SNP"), outclass="databel", outfile="temp_myTestDose", type="DOUBLE",transpose=FALSE) # check equality DOSE <- matrix(NA,ncol=Nids,nrow=Nsnps) for (i in 1:Nids) for (j in 1:Nsnps) { DOSE[j,i] <- 2*PROB[i,j*3]+PROB[i,j*3-1] } checkEqualsNumeric(DOSE,as(dosefile,"matrix")) rm(dosefile); gc() unlink("temp_myTestDose.fv?") rm(daProb); gc() unlink("temp_daProb.fv?") } GenABEL/inst/unitTests/runit.convert.snp.ped.R0000644000176000001440000000110111564577077020743 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression test # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.convert.snp.ped <- function() { pref <- "" pedf <- paste(pref,"pedin.18",sep="") mapf <- paste(pref,"map.18",sep="") convert.snp.ped(pedfile=pedf,mapfile=mapf,out="tmp.raw") unlink("tmp.raw") }GenABEL/inst/unitTests/runit.sortmap.internal.R0000644000176000001440000000135011667267057021221 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression test # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.sortmap.internal.bug1673 <- function() { nmrkInChr <- c(7,5,3) chrLevels <- c("cH1","X","Y") chroms <- mappos <- rep(NA,sum(nmrkInChr)) k <- 1 for (i in 1:length(nmrkInChr)) { for (j in seq(nmrkInChr[i],1,-1)) { chroms[k] <- chrLevels[i] mappos[k] <- j k <- k + 1 } } a <- sortmap.internal(chroms,mappos) checkTrue( all(is.finite(a$chnum)) ) } GenABEL/inst/unitTests/runit.exports.R0000644000176000001440000001037112246051325017407 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression tests # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.exports <- function() { require(GenABEL.data) data(ge03d2.clean) nTestIds <- sample(c(10:min(100, nids(ge03d2.clean))), 1) nTestSnps <- sample(c(10:min(1000, nsnps(ge03d2.clean))), 1) dta <- ge03d2.clean[sort(sample(1:nids(ge03d2.clean), nTestIds)), sort(sample(1:nsnps(ge03d2.clean), nTestSnps))] export.plink(dta, filebasename="tmpOld", dpieceFun="old", transpose=FALSE) export.plink(dta, filebasename="tmpNew", dpieceFun="new", transpose=FALSE) xO <- read.table(file="tmpOld.ped", head=FALSE, strings=FALSE) xN <- read.table(file="tmpNew.ped", head=FALSE, strings=FALSE) checkIdentical(xN, xO) xO <- read.table(file="tmpOld.map", head=FALSE, strings=FALSE) xN <- read.table(file="tmpNew.map", head=FALSE, strings=FALSE) checkIdentical(xN, xO) xO <- read.table(file="tmpOld.map.ext", head=FALSE, strings=FALSE) xN <- read.table(file="tmpNew.map.ext", head=FALSE, strings=FALSE) checkIdentical(xN, xO) unlink("tmpOld*") unlink("tmpNew*") export.merlin(dta, pedfile="tmpOld.ped", datafile="tmpOld.dat", mapfile="tmpOld.map", dpieceFun="old") export.merlin(dta, pedfile="tmpNew.ped", datafile="tmpNew.dat", mapfile="tmpNew.map", dpieceFun="new") xO <- read.table(file="tmpOld.ped", head=FALSE, strings=FALSE) xN <- read.table(file="tmpNew.ped", head=FALSE, strings=FALSE) checkIdentical(xN, xO) xO <- read.table(file="tmpOld.map", head=FALSE, strings=FALSE) xN <- read.table(file="tmpNew.map", head=FALSE, strings=FALSE) checkIdentical(xN, xO) xO <- read.table(file="tmpOld.map.ext", head=FALSE, strings=FALSE) xN <- read.table(file="tmpNew.map.ext", head=FALSE, strings=FALSE) checkIdentical(xN, xO) xO <- read.table(file="tmpOld.dat", head=FALSE, strings=FALSE) xN <- read.table(file="tmpNew.dat", head=FALSE, strings=FALSE) checkIdentical(xN, xO) ## Clean up the files we created unlink("tmpOld*") unlink("tmpNew*") export.plink(dta, filebasename="tmpTrans", transpose=TRUE) convert.snp.tped(tpedfile="tmpTrans.tped", tfamfile="tmpTrans.tfam", out="tmpTrans.raw") xBack <- load.gwaa.data(gen="tmpTrans.raw", phe="tmpTrans.phe", id="IID") strand(xBack) <- strand(dta) phdata(xBack) <- phdata(xBack)[, -1] sameCode <- which(coding(dta) == coding(xBack)) checkIdentical(xBack[, sameCode], dta[, sameCode]) swappedCode <- which(refallele(dta)==effallele(xBack) & effallele(dta)==refallele(xBack)) for (i in swappedCode) { gtDta <- c(2, 1, 0)[as.vector(as.numeric(dta[, i]))+1] gtBack <- as.vector(as.numeric(xBack[, i])) print(checkIdentical(gtBack, gtDta)) } ## Clean up the files we created unlink("tmpTrans*") } test.export.merlin.bug2525 <- function() { require(GenABEL.data) data(srdta) export.merlin( srdta[, 1:2], dpieceFun="new", mapfile="tmpNew.map", pedfile="tmpNew.ped", datafile="tmpNew.dat" ) export.merlin( srdta[, 1:2], dpieceFun="old", mapfile="tmpOld.map", pedfile="tmpOld.ped", datafile="tmpOld.dat" ) xO <- read.table(file="tmpOld.ped", head=FALSE, strings=FALSE) xN <- read.table(file="tmpNew.ped", head=FALSE, strings=FALSE) checkIdentical(xN, xO) ## Clean up the files we created unlink("tmpOld*") unlink("tmpNew*") } test.export.merlin.bug2664 <- function() { require(GenABEL.data) data(srdta) export.merlin( srdta[1:200, 1:10], dpieceFun="new", mapfile="tmp.s1.map", pedfile="tmp.s1.ped", datafile="tmp.s1.dat", stepids=1 ) export.merlin( srdta[1:200, 1:10], dpieceFun="new", mapfile="tmp.s10.map", pedfile="tmp.s10.ped", datafile="tmp.s10.dat", stepids=10 ) x1 <- read.table(file="tmp.s1.ped", header=FALSE, stringsAsFactors=FALSE) x10 <- read.table(file="tmp.s10.ped", header=FALSE, stringsAsFactors=FALSE) checkIdentical(x1, x10) ## Clean up the files we created unlink("tmp.s1.*") unlink("tmp.s10.*") } GenABEL/inst/unitTests/runit.strandModify.R0000644000176000001440000000163012246051325020344 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression test # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.strandModify <- function() { require(GenABEL.data) data(ge03d2ex) str <- strand(ge03d2ex) dta1 <- ge03d2ex uStrand <- rep("u",nsnps(dta1)) strand(dta1) <- uStrand dta2 <- patch_strand(data=dta1,snpid=snpnames(dta1),strand=uStrand) table(strand(dta1),strand(ge03d2ex)) table(strand(dta2),strand(ge03d2ex)) strand(dta1) <- str dta2 <- patch_strand(data=dta2,snpid=snpnames(dta2),strand=str) checkIdentical(dta1,ge03d2ex) checkIdentical(dta2,ge03d2ex) table(strand(dta1),strand(ge03d2ex)) table(strand(dta2),strand(ge03d2ex)) } GenABEL/inst/unitTests/report.html0000644000176000001440000002201012073343537016621 0ustar ripleyusers RUNIT TEST PROTOCOL--Wed Jan 9 20:36:47 2013

RUNIT TEST PROTOCOL--Wed Jan 9 20:36:47 2013

Number of test functions: 18

Number of errors: 1

Number of failures: 0

1 Test suite

Name Test functions Errors Failures
GenABEL unit testing 18 1 0

Errors

Test suite : test function message
GenABEL unit testing : test.impute2databel Error in .Call("iterator", tmp_fv@data, as.integer(0), as.integer(0), : "iterator" not resolved from current namespace (GenABEL)

Details

Test Suite: GenABEL unit testing
Test function regexp: ^test.+
Test file regexp: ^runit.+\.[rR]$
Involved directory:
/Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests
Name Value
platform x86_64-apple-darwin9.8.0
arch x86_64
os darwin9.8.0
system x86_64, darwin9.8.0
status Under development (unstable)
major 3
minor 0.0
year 2013
month 01
day 08
svn rev 61589
language R
version.string R Under development (unstable) (2013-01-08 r61589)
nickname Unsuffered Consequences
host YAMacBookPro.local
compiler NA
GenABEL/inst/unitTests/report.txt0000644000176000001440000000772112073343537016510 0ustar ripleyusersRUNIT TEST PROTOCOL -- Wed Jan 9 20:36:47 2013 *********************************************** Number of test functions: 18 Number of errors: 1 Number of failures: 0 1 Test Suite : GenABEL unit testing - 18 test functions, 1 error, 0 failures ERROR in test.impute2databel: Error in .Call("iterator", tmp_fv@data, as.integer(0), as.integer(0), : "iterator" not resolved from current namespace (GenABEL) Details *************************** Test Suite: GenABEL unit testing Test function regexp: ^test.+ Test file regexp: ^runit.+\.[rR]$ Involved directory: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.convert.snp.R test.convert.snp: (4 checks) ... OK (1.02 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.convert.snp.ped.R test.convert.snp.ped: (0 checks) ... OK (0.03 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.descriptives.trait.R test.descriptives.trait: (1 checks) ... OK (0.43 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.exports.R test.exports: (15 checks) ... OK (0.5 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.findRelatives.R test.findRelatives: (10 checks) ... OK (46.07 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.impute2xxx.R test.impute2databel: ERROR !! Error in .Call("iterator", tmp_fv@data, as.integer(0), as.integer(0), : "iterator" not resolved from current namespace (GenABEL) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.impute2xxx_large.R test.impute2xxx_large: (0 checks) ... OK (0 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.iterator.R test.summary_snp_data: (3 checks) ... OK (3.68 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.mach2databel.R test.mach2databel: (8 checks) ... OK (0.17 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.merge.R test.merge.bug1641: (0 checks) ... OK (0.13 seconds) test.merge.bug1676: (2 checks) ... OK (0.12 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.mmscore.R test.exports: (1 checks) ... OK (0.73 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.polygenic.R test.polygenic.Bug1322: (2 checks) ... OK (1.27 seconds) test.polygenic.eigenOfRel: (1 checks) ... OK (1.51 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.polylik.R test.polylik: (6 checks) ... OK (7.69 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.recodeChromosome.R test.recodeChromosome: (8 checks) ... OK (0.12 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.sortmap.internal.R test.sortmap.internal.bug1673: (1 checks) ... OK (0 seconds) --------------------------- Test file: /Users/yuryaulchenko/eclipse_workspace/genabel/pkg/GenABEL/tests/../inst/unitTests/runit.strandModify.R test.strandModify: (2 checks) ... OK (0.05 seconds) GenABEL/inst/unitTests/runit.qtscore.R0000644000176000001440000000023311667131300017355 0ustar ripleyusers#library(GenABEL) #data(ge03d2.clean) #qtsOld <- qtscore(height~sex,data=ge03d2.clean,old=TRUE) #qtsNew <- qtscore(height~sex,data=ge03d2.clean,old=FALSE) GenABEL/inst/unitTests/runit.mmscore.R0000644000176000001440000000302212246051325017343 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression tests # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.mmscore <- function() { require(GenABEL.data) data(ge03d2.clean) dta <- ge03d2.clean[1:200,autosomal(ge03d2.clean)[1:3000]] gkin <- ibs(dta[,1:2000],w="freq") h2 <- polygenic(height,data=dta,kin=gkin) xNew <- mmscore(h2,dta) xNew_results <- results(xNew) # The test_mmscore_results_revision_1321 contains results from mmscore of SNV revision 1321. Let's assume that those results are correct and use it the future as a reference. # test_mmscore_results_revision_1321 <- results(xNew) # write.table(test_mmscore_results_revision_1321, file="../exdata/test_mmscore_results_revision_1321", quote=F) test_mmscore_results_revision_1321 <- read.table("test_mmscore_results_revision_1321", stringsAsFactors=F) test_mmscore_results_revision_1321$Chromosome <- as.factor(test_mmscore_results_revision_1321$Chromosome) test_mmscore_results_revision_1321$Strand <- as.factor(test_mmscore_results_revision_1321$Strand) test_mmscore_results_revision_1321$A1 <- as.factor(test_mmscore_results_revision_1321$A1) test_mmscore_results_revision_1321$A2 <- as.factor(test_mmscore_results_revision_1321$A2) checkEquals(xNew_results, test_mmscore_results_revision_1321) } GenABEL/inst/unitTests/runit.merge.R0000644000176000001440000000156212246051325017004 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression test # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.merge.bug1641 <- function() { require(GenABEL.data) data(srdta) x1 <- srdta[1:4,1] x2 <- srdta[5:10, 2] xy <- merge(x1, x2, intersected_snps_only=FALSE) } test.merge.bug1676 <- function() { require(GenABEL.data) data(srdta) x1 <- srdta[1:4,1] x2 <- srdta[5:10, 2] xy <- merge(x1,x2) phdata(x1) phdata(x2) phdata(xy) checkIdentical(phdata(xy)[1:dim(phdata(x1))[1],],phdata(x1)) checkIdentical(phdata(xy)[(dim(phdata(x1))[1]+1):(dim(phdata(x1))[1]+dim(phdata(x2))[1]),],phdata(x2)) } GenABEL/inst/unitTests/runit.impute2xxx_large.R0000644000176000001440000000220411377761636021227 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library("RUnit") library("GenABEL") } #test.empty <- function(){} ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### # common functions and data data_prefix = "big_data/KOM" ### --- Test functions --- test.impute2xxx_large <- function() { unlink("*.fv?") unlink("tmp*") geno <- paste(data_prefix,".geno",sep="") info <- paste(data_prefix,".info",sep="") samp <- paste(data_prefix,".sample",sep="") if (!(file.exists(geno) && file.exists(info) && file.exists(samp))) { warning(paste("big files are missing; stopping tests")) return(NULL) } out <- "KOM_test_out.geno" fvdose <- impute2databel(geno=geno, sample=samp, out=out, makeprob=TRUE, old=FALSE) checkIdentical("databel",class(fvdose)[1]) fvprob <- databel(paste(out,".prob",sep="")) checkIdentical("databel",class(fvprob)[1]) checkIdentical(get_dimnames(fvdose)[[1]],get_dimnames(fvprob)[[1]]) checkIdentical(dim(fvdose)[1],dim(fvprob)[1]) prD2 <- (dim(fvprob)[2])/2 checkEqualsNumeric(prD2,dim(fvdose)[2]) rm(list=ls());gc() unlink("*.fv?") unlink("tmp*") } GenABEL/inst/unitTests/runit.polygenic.R0000644000176000001440000000366112246051325017700 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression tests # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.polygenic.Bug1322 <- function() { require(GenABEL.data) data(ge03d2.clean) df <- ge03d2.clean[1:200,autosomal(ge03d2.clean)] gkin <- ibs(df,w="freq") # get a SNP which is informative + no missings s <- summary(gtdata(df)) maf <- pmin(s[,"Q.2"],1.-s[,"Q.2"]) misSnp <- (rownames(s)[which(maf>0.2 & s[,"CallRate"]<1)])[1] snpX <- as.numeric(gtdata(df[, misSnp])) print(table(snpX,exclude=NULL)) phdata(df)$snpX <- snpX pol1 <- polygenic(height~sex+age+snpX,df,kin=gkin,quiet=TRUE) print(pol1$esth2) nUsedIds1 <- sum(pol1$measuredIDs) # introduce missing indicator snpInd <- rep(1,length(snpX)) snpInd[is.na(snpX)] <- NA checkEquals(nUsedIds1,sum(!is.na(snpInd))) # this does did not work! phdata(df)$snpInd <- snpInd pol0 <- polygenic(height~sex+age+snpInd,df,kin=gkin,quiet=TRUE) # correct way to do comparison pol0 <- polygenic(height~sex+age,df[!is.na(snpX),],kin=gkin[!is.na(snpX),!is.na(snpX)],quiet=TRUE) nUsedIds0 <- sum(pol0$measuredIDs) checkEquals(nUsedIds1,nUsedIds0) } test.polygenic.eigenOfRel <- function() { require(GenABEL.data) data(ge03d2.clean) completeIds <- complete.cases(phdata(ge03d2.clean)[,c("height","sex","age")]) df <- ge03d2.clean[sample(which(completeIds),250),autosomal(ge03d2.clean)] gkin <- ibs(df,w="freq") pol1 <- polygenic(height~sex+age,df,kin=gkin,quiet=TRUE) gRel <- gkin gRel[upper.tri(gRel)] <- t(gkin)[upper.tri(gkin)] gRel <- gRel*2 eigRes <- eigen(gRel) pol2 <- polygenic(height~sex+age,df,kin=gkin,quiet=TRUE,eigenOfRel=eigRes) checkEquals(pol1[which(names(pol1)!="call")],pol2[which(names(pol2)!="call")]) } GenABEL/inst/unitTests/runit.iterator.R0000644000176000001440000000257012246051325017536 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) library(DatABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.summary_snp_data <- function() { require(GenABEL.data) data(ge03d2) srdta <- ge03d2 #[,autosomal(ge03d2)] t0 <- proc.time() smrOld <- summary.snp.data_old(gtdata(srdta)) tOld <- proc.time() - t0 #smrOld srdtaOLDT <- srdta #gtdata(srdta) t0 <- proc.time() smrNewOLDT <- summary(gtdata(srdtaOLDT)) tNewOLDT <- proc.time() - t0 #smrNewOLDT checkIdentical(smrOld,smrNewOLDT) srdtaMATRIX <- srdta srdtaMATRIX@gtdata@gtps <- as.numeric(srdta) #gtdata(srdtaMATRIX) t0 <- proc.time() smrNewMATRIX <- summary(gtdata(srdtaMATRIX)) tNewMATRIX <- proc.time() - t0 #smrNewMATRIX checkIdentical(smrOld,smrNewMATRIX) srdtaDA <- srdta srdtaDA@gtdata@gtps <- matrix2databel(as.numeric(gtdata(srdta)), file="tmp",cache=16,type="UNSIGNED_CHAR",readonly=TRUE) #gtdata(srdtaDA) t0 <- proc.time() smrNewDA <- summary(gtdata(srdtaDA)) tNewDA <- proc.time() - t0 #smrNewDA checkIdentical(smrOld,smrNewDA) print(tOld) print(tNewOLDT) print(tNewMATRIX) print(tNewDA) rm(list=ls()) gc() unlink("tmp.fv?") } GenABEL/inst/unitTests/runit.convert.snp.R0000644000176000001440000000331611610046525020163 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- # # regression test # if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) #source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.convert.snp <- function() { # library(GenABEL) # check equivalence of convertion dta <- read.table("gatest.tped",sep="\t",head=FALSE,strings=FALSE) dta <- dta[,-c(1:4)] dta <- t(dta) dta <- sub(" ","/",dta) dta <- sub("0/0",NA,dta) dimnames(dta) <- NULL convert.snp.tped(tped="gatest.tped", tfam="gatest.tfam", out="gatest.raw") data <- load.gwaa.data(gen="gatest.raw", phe="gatest.phe") dta1 <- as.character(data) dimnames(dta1) <- NULL checkEquals(dta,dta1) convert.snp.ped(pedfile="gatest.ped", mapfile="gatest.map", out="gatest.raw",mapHasHeaderLine=FALSE) data <- load.gwaa.data(gen="gatest.raw", phe="gatest.phe") dta1 <- as.character(data) dimnames(dta1) <- NULL checkEquals(dta,dta1) convert.snp.illumina(infile="gatest.illu", out="gatest.raw") data <- load.gwaa.data(gen="gatest.raw", phe="gatest.phe") dta1 <- as.character(data) dimnames(dta1) <- NULL checkEquals(dta,dta1) # check possibility of merge convert.snp.tped(tped="gatest1.tped", tfam="gatest1.tfam", out="gatest1.raw", strand="+") data1 <- load.gwaa.data(gen="gatest1.raw", phe="gatest1.phe") data1 <- data1[,sample(1:nsnps(data1),nsnps(data1))] coding(data1) mrg <- merge(gtdata(data),gtdata(data1)) mrg1 <- merge(data,data1) checkEquals(as.character(mrg$data),as.character(gtdata(mrg1))) # here evaluate merged SNP one by one? unlink("*.raw") }GenABEL/inst/unitTests/runit.mach2databel.R0000644000176000001440000000351311377761636020233 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library("RUnit") library("GenABEL") } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source("../inst/unitTests/shared_functions.R") source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.mach2databel <- function() { # library("RUnit") # library("GenABEL") unlink("test*.fv?") mli <- read.table("test.mlinfo",head=TRUE,strings=FALSE) snpnames <- mli$SNP snpnames2 <- rep(0,length(snpnames)*2) snpnames2[c(T,F)] <- paste(snpnames,"_11",sep="") snpnames2[c(F,T)] <- paste(snpnames,"_01",sep="") txtdose <- read.table("test.mldose",head=FALSE,strings=FALSE) txtdose <- txtdose[,-2] txtdose[,1] <- sub("[0-9]*->","",txtdose[,1]) idnames <- txtdose[,1] txtdose <- txtdose[,-1] rownames(txtdose) <- idnames colnames(txtdose) <- snpnames txtdose <- as.matrix(txtdose) txtprob <- read.table("test.mlprob",head=FALSE,strings=FALSE) txtprob <- txtprob[,-2] txtprob[,1] <- sub("[0-9]*->","",txtprob[,1]) idnames <- txtprob[,1] txtprob <- txtprob[,-1] rownames(txtprob) <- idnames colnames(txtprob) <- snpnames2 txtprob <- as.matrix(txtprob) fvdose <- mach2databel(imputedg="test.mldose",mlinfo="test.mlinfo",out="test.dose") checkIdentical(dim(txtdose),dim(fvdose)) print(fvdose) print(dim(txtdose)) print(txtdose[1:5,]) fvprob <- mach2databel(imputedg="test.mlprob",mlinfo="test.mlinfo",out="test.prob",isprob=TRUE) checkIdentical(dim(txtprob),dim(fvprob)) print(fvprob) print(dim(txtprob)) print(txtprob[1:5,]) checkNumEq(txtdose,fvdose) checkNumEq(txtprob,fvprob) rm(list=ls());gc() unlink("test*.fv?") } GenABEL/inst/unitTests/shared_functions.R0000644000176000001440000000225211355522737020112 0ustar ripleyusers make_random_matrix <- function(range_dim1 = c(200,1000), range_dim2 = c(200,1000), range_data = c(-1e16,1e16), type="double") #make_random_matrix <- function(range_dim1 = c(500,1919), range_dim2 = c(1000,5000), range_data = c(-1e16,1e16), type="double") #make_random_matrix <- function(range_dim1 = c(1000,3000), range_dim2 = c(1000,3000), range_data = c(-1e16,1e16), type="double") #make_random_matrix <- function(range_dim1 = c(100,300), range_dim2 = c(100,300), range_data = c(-1e16,1e16), type="double") { dim1 <- round(runif(1,range_dim1[1],range_dim1[2])) dim2 <- round(runif(1,range_dim2[1],range_dim2[2])) data <- runif(dim1*dim2,range_data[1],range_data[2]) data <- as(data,type) data <- matrix(data,nrow=dim1,ncol=dim2) namesCol <- paste("col",c(1:dim2),sep="_") namesRow <- paste("row",c(1:dim1),sep="_") dimnames(data) <- list(namesRow,namesCol) return(data) } checkNumEq <- function(testmatr,test_fv,tolmult=5) { checkIdentical(dim(testmatr),dim(test_fv)) checkEqualsNumeric(testmatr,as(test_fv,"matrix"),tolerance=tolmult*sqrt(.Machine$double.eps)) dmn <- dimnames(test_fv) if (is.null(dmn)) dmn <- get_dimnames(test_fv) checkIdentical(dimnames(testmatr),dmn) } GenABEL/inst/unitTests/runit.findRelatives.R0000644000176000001440000000427611544741237020521 0ustar ripleyusers### --- Test setup --- if(FALSE) { ## Not really needed, but can be handy when writing tests library(RUnit) library(GenABEL) library(DatABEL) } ### do not run #stop("SKIP THIS TEST") ### ### ---- common functions and data ----- #source(paste("../inst/unitTests/shared_functions.R")) source(paste(path,"/shared_functions.R",sep="")) ### --- Test functions --- test.findRelatives <- function() { nloci <- 2000 set.seed(1) q <- runif(nloci,min=0.05,max=0.95) # # g1---g2 # | # g3----g4 # __|__ # | | | # g5 g6 g7---g8 # _|_ # | | # g9 g10---g11 # __|_ # | /\ # g12 g13 g14 # nids <- 14 sex <- c(1,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,0,0,0) names(sex) <- 1:14 gt <- matrix(ncol=nloci,nrow=nids) gt[1,] <- rbinom(nloci,2,q) gt[2,] <- rbinom(nloci,2,q) gt[4,] <- rbinom(nloci,2,q) gt[8,] <- rbinom(nloci,2,q) gt[11,] <- rbinom(nloci,2,q) gt[3,] <- generateOffspring(gt[1,],gt[2,],q=q) gt[5,] <- generateOffspring(gt[3,],gt[4,],q=q) gt[6,] <- generateOffspring(gt[3,],gt[4,],q=q) gt[7,] <- generateOffspring(gt[3,],gt[4,],q=q) gt[9,] <- generateOffspring(gt[7,],gt[8,],q=q) gt[10,] <- generateOffspring(gt[7,],gt[8,],q=q) gt[12,] <- generateOffspring(gt[10,],gt[11,],q=q) gt[13,] <- generateOffspring(gt[10,],gt[11,],q=q) gt[14,] <- gt[13,] aa<-findRelatives(gt,q=q,nmei=c(1:2)) checkIdentical(aa$compressedGuess[1,3],"1") checkIdentical(aa$compressedGuess[2,3],"1") checkIdentical(aa$compressedGuess[1,5],"2") checkIdentical(aa$compressedGuess[1,6],"2") checkIdentical(aa$compressedGuess[2,5],"2") checkIdentical(aa$compressedGuess[2,6],"2") checkIdentical(aa$compressedGuess[5,6],"2+2") checkIdentical(aa$compressedGuess[9,10],"2+2") checkIdentical(aa$compressedGuess[13,14],"0") aaPed <- reconstructNPs(aa$guess,sex) realPed <- matrix(c(rep("1",14),1:14, 0,0,1,0,3,3,3,0,7,7,0,10,10,10, 0,0,2,0,4,4,4,0,8,8,0,11,11,11),ncol=4) rownames(realPed) <- c(1:nids) colnames(realPed) <- c("fid","id","father","mother") checkIdentical(aaPed[,colnames(realPed)],realPed) }GenABEL/tests/0000755000176000001440000000000012256740422012605 5ustar ripleyusersGenABEL/tests/gatest.illu0000644000176000001440000000024211625274267014771 0ustar ripleyusersName Chr Pos id1 id2 id3 idNA snp1 1 1 AA AA AA 00 snp2_2 1 5 AC AC AA -- snp3 1 30 TC TC TT TT snp4 1 40 GA GG GA 00 snp5 1 50 TT TT TT 00 snp7 1 70 AC AC AA -- GenABEL/tests/map.180000644000176000001440000001062112152074043013526 0ustar ripleyuserschrom name position 18 rs679153 2859916 18 rs9965482 2860891 18 rs16943926 2861667 18 rs16943929 2861811 18 rs612071 2862091 18 rs9950998 2862368 18 rs613796 2862449 18 rs623561 2862586 18 rs17629201 2862679 18 rs11663534 2862721 18 rs9960065 2862821 18 rs9951458 2863083 18 rs9962679 2863119 18 rs4797088 2863848 18 rs568289 2863900 18 rs17553620 2863939 18 rs583523 2864156 18 rs680173 2864364 18 rs642887 2864408 18 rs9955018 2864431 18 rs7226712 2864552 18 rs12454179 2865255 18 rs6506037 2865432 18 rs518378 2865893 18 rs16943962 2866438 18 rs16943963 2866875 18 rs8097282 2868613 18 rs8085419 2868647 18 rs637647 2871839 18 rs16943974 2874667 18 rs592120 2875118 18 rs4798040 2880942 18 rs3810067 2881478 18 rs16943981 2881490 18 rs3826638 2881847 18 rs3810066 2882201 18 rs551024 2883172 18 rs604050 2883413 18 rs16943997 2884164 18 rs7241203 2885903 18 rs11080994 2887993 18 rs659337 2888131 18 rs6506038 2888535 18 rs4371232 2888563 18 rs626936 2888677 18 rs12150778 2889184 18 rs16944003 2889324 18 rs12969432 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0ustar ripleyusers library("RUnit") library("GenABEL") data_prefix = "big_data/KOM" unlink("tmp*.fv?") makedose <- function(prob) { dose <- 2*prob[c(F,F,T)]+prob[c(F,T,F)] bp <- prob[c(T,F,F)] miss <- which(abs(bp)<1e-16 & abs(dose)<1e-16) if (length(miss) > 0 ) dose[miss] <- NA return(dose) } makeprob <- function(prob) { dose2 <- prob[c(F,F,T)] dose1 <- prob[c(F,T,F)] out <- matrix(c(dose2,dose1),ncol=2) out } tmp0 <- read.table("TEST10x15.geno",head=F,strings=F) snps <- tmp0[,2] tmp0 <- tmp0[,c(6:dim(tmp0)[2])] dose <- apply(tmp0,FUN="makedose",MAR=1) prb <- makeprob(tmp0[1,]) for (i in 2:dim(tmp0)[1]) prb <- cbind(prb,makeprob(tmp0[i,])) dm <- dim(prb) prb <- as.numeric(prb) prb <- matrix(prb,ncol=dm[2]) tmp1 <- impute2databel(geno="TEST10x15.geno", sample="impute.sample5", out="TEST10x15_T.geno", makeprob=FALSE, old=TRUE) tmp1 tmp1_m <- as(tmp1,"matrix") tmp1_m print(tmp0[1:5,1:6]) tmp2 <- impute2databel(geno="TEST10x15.geno", sample="impute.sample5", out="TEST10x15_F.geno", makeprob=TRUE, old=FALSE) print(tmp2) tmp2_m <- as(tmp2,"matrix") tmp3 <- databel("TEST10x15_F.geno.prob") tmp3_m <- as(tmp3,"matrix") checkIdentical(TRUE,all(abs(dose-tmp1_m)<1e-7)) checkIdentical(TRUE,all(abs(dose-tmp2_m)<1e-7)) checkIdentical(TRUE,all(abs(prb-tmp3_m)<1e-7)) checkIdentical(TRUE,all(abs(tmp1_m-tmp2_m)<1e-8)) checkIdentical(tmp1_m,tmp2_m) checkEqualsNumeric(tmp1_m,tmp2_m) smpl <- read.table("impute.sample5",head=F,skip=2,strings=F)[,1] rownames(dose) <- smpl rownames(prb) <- smpl checkEquals(dose,tmp1_m,tolerance=4*sqrt(.Machine$double.eps)) checkEquals(dose,tmp2_m,tolerance=4*sqrt(.Machine$double.eps)) checkEquals(prb,tmp3_m,tolerance=4*sqrt(.Machine$double.eps)) checkIdentical(tmp1_m,tmp2_m) checkEqualsNumeric(tmp1_m,tmp2_m) checkIdentical(rownames(tmp1),smpl) checkIdentical(rownames(tmp2),smpl) checkIdentical(rownames(tmp3),smpl) checkIdentical(dimnames(tmp1),dimnames(tmp1_m)) checkIdentical(dimnames(tmp2),dimnames(tmp2_m)) checkIdentical(dimnames(tmp3),dimnames(tmp3_m)) checkIdentical(get_dimnames(tmp1),list(smpl,snps)) checkIdentical(get_dimnames(tmp2),list(smpl,snps)) snps2 <- rep(0,2*length(snps)) snps2[c(T,F)] <- paste(snps,"_11",sep="") snps2[c(F,T)] <- paste(snps,"_01",sep="") checkIdentical(get_dimnames(tmp3),list(smpl,snps2)) unlink("tmp*.fv?") ######## unlink("*.fv?") unlink("tmp*") geno <- paste(data_prefix,".geno",sep="") info <- paste(data_prefix,".info",sep="") samp <- paste(data_prefix,".sample",sep="") if (!(file.exists(geno) && file.exists(info) && file.exists(samp))) { warning(paste("big files are missing; stopping tests")) return(NULL) } out <- "KOM_test_out.geno" fvdose <- impute2databel(geno=geno, sample=samp, out=out, makeprob=TRUE, old=FALSE) checkIdentical("databel",class(fvdose)[1]) fvprob <- databel(paste(out,".prob",sep="")) checkIdentical("databel",class(fvprob)[1]) checkIdentical(get_dimnames(fvdose)[[1]],get_dimnames(fvprob)[[1]]) checkIdentical(dim(fvdose)[1],dim(fvprob)[1]) prD2 <- (dim(fvprob)[2])/2 checkEqualsNumeric(prD2,dim(fvdose)[2]) unlink("*.fv?") unlink("tmp*") GenABEL/tests/big_data/0000755000176000001440000000000012256740100014330 5ustar ripleyusersGenABEL/tests/big_data/README0000644000176000001440000000006711371000605015207 0ustar ripleyusersbig data are in this dir; empty in distribution versionGenABEL/tests/gatest1.tfam0000644000176000001440000000005211625274267015033 0ustar ripleyusers1 id4 0 0 1 0 1 id5 0 0 1 0 1 id3 0 0 1 0 GenABEL/tests/pedin.180000644000176000001440000027746412152074043014074 0ustar ripleyusers1 NA06985 0 0 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2 2 0 0 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 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of the GNU General Public License as published by * the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or * (at your option) any later version. * * This program is distributed in the hope that it will be useful, * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the * GNU General Public License for more details. * * You should have received a copy of the GNU General Public License * along with this program; if not, a copy is available at * http://www.r-project.org/Licenses/ */ #ifndef R_CTEST_H #define R_CTEST_H #include //void myfun(void); void chisqsim(int *nrow, int *ncol, int *nrowt, int *ncolt, int *n, int *b, double *expected, int *observed, double *fact, int *jwork, double *results); void fisher_sim(int *nrow, int *ncol, int *nrowt, int *ncolt, int *n, int *b, int *observed, double *fact, int *jwork, double *results); void d2x2xk(Sint *k, double *m, double *n, double *t, double *d); void fexact(int *nrow, int *ncol, int *table, int *ldtabl, double *expect, double *percnt, double *emin, double *prt, double *pre, int *workspace, int *mult); void pansari(Sint *len, double *x, Sint *m, Sint *n); void dansari(Sint *len, double *x, Sint *m, Sint *n); void pkolmogorov2x(double *x, Sint *n); void pkendall(Sint *len, double *x, Sint *n); void pkstwo(Sint *n, double *x, double *tol) ; void prho(int *n, double *is, double *pv, int *ifault, int *lower_tail); void psmirnov2x(double *x, Sint *m, Sint *n); void qansari(Sint *len, double *x, Sint *m, Sint *n); void swilk(int *init, float *x, int *n, int *n1, int *n2, float *a, double *w, double *pw, int *ifault); #endif GenABEL/src/convert_snp_merlin.cpp0000644000176000001440000002524412256741430016653 0ustar ripleyusers/** * * 2007.07.20 by Yurii Aulchenko, EMCR * based on code conributed by Toby Johnson (convert_snp_tped.cpp) * * modified 2007.07.23 by YA * last modified 2008.01.10 by YA * **/ #include #include #include #include #include #include using namespace std; //STL #include #include #include #include #define MAXIDS 200000 string replace_mrl(string in); string replace_mach(string in); /** * * strand == 0 -> unknown ('u') * strand == 1 -> plus ('+') * strand == 2 -> minus ('-') * strand == 3 -> four columns (name,chr,pos,strand) expected at the beginning * **/ extern "C" { void convert_snp_merlin (char** pedfilename, char** mapfilename, char** outfilename, int* Strandid, int* bcast, char **allele_codes, int* Ncodes, int *Fmt, int *Tra, int *MapHasHeaderLine) { int verbose = *bcast ? 1 : 0; int ncodes = *Ncodes; int strandid = *Strandid; int format = *Fmt; int traits = *Tra; int mapHasHeaderLine = *MapHasHeaderLine; long int linecount=0; string data; string token; char gdata; vector iid; string tmp_iid; vector chrom; string tmp_chrom; vector snpnm; string tmp_snpnm; // vector genmap; double tmp_genmap; vector phymap; unsigned long tmp_phymap; vector gtype; unsigned char* tmp_gtype; vector coding; string tmp_coding,tmp_coding1; vector intcoding; vector strand; string tmp_strand; vector codeset(ncodes); char tmp_chcoding [10]; // char tmp_chcoding1 [10]; for (int i=0;i> tmp_chrom >> tmp_snpnm >> tmp_phymap >> tmp_strand >> tmp_coding) { if ( datas >> tmp_chrom >> tmp_snpnm >> tmp_phymap >> tmp_strand) { chrom.push_back(tmp_chrom); snpnm.push_back(tmp_snpnm); phymap.push_back(tmp_phymap); if (tmp_strand=="+") strand.push_back(1); else if (tmp_strand=="-") strand.push_back(2); else if (tmp_strand=="u") strand.push_back(0); else error ("Strand code not recognised at line %i !\n", mapline); // coding.push_back(tmp_coding); } else { Rprintf("%s\n",tmp_chrom.c_str()); Rprintf("%s\n",tmp_snpnm.c_str()); Rprintf("%lu\n",tmp_phymap); Rprintf("%s\n",tmp_strand.c_str()); error ("incomplete map record in line %i:\n%s\n",mapline,data.c_str()); } } } else { while (getline(mapfile,data)) { istringstream datas (data); mapline++; if ( datas >> tmp_chrom >> tmp_snpnm >> tmp_phymap) { chrom.push_back(tmp_chrom); snpnm.push_back(tmp_snpnm); phymap.push_back(tmp_phymap); if (strandid==0) strand.push_back(0); else if (strandid==1) strand.push_back(1); else if (strandid==2) strand.push_back(2); } else { error ("incomplete map record in line %i\n",mapline); } } } mapfile.close(); /////////////////////////// // reading pedigree file // /////////////////////////// int nsnps = chrom.size(); if (verbose) { Rprintf("... done. Read positions of %i markers from file '%s'\n",nsnps,mapfilename[0]); } char* chgt[2*MAXIDS]; ifstream pedfile (pedfilename[0]); if( !pedfile.is_open()) { error ("could not open file '%s' !",pedfilename[0]); } if (verbose) { Rprintf("Reading genotypes from file '%s' ...\n",pedfilename[0]); } linecount = 0; double lasti = 1; if (format==0) { while (getline(pedfile,data)) { data = replace_mrl(data); ++linecount; if (linecount >= MAXIDS) error ("Number of people is greater than MAXIDS allowed (%i).\nContact GenABEL supporter.\n",MAXIDS); istringstream datas (data); if (datas >> token >> tmp_iid >> token >> token >> token) { //char gdata; for (int i=0;i> token;} iid.push_back(tmp_iid); if (!(chgt[2*(linecount-1)] = new char [2*nsnps])) error ("ran out of memory ...\n"); if (!(chgt[2*(linecount-1)+1] = new char [2*nsnps])) error ("ran out of memory ...\n"); for (int snp = 0; snp < nsnps; snp++) { if (datas >> gdata) {chgt[2*(linecount-1)][snp] = gdata;} else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } if (datas >> gdata) {chgt[2*(linecount-1)+1][snp] = gdata;} else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } } } else { error("too few records at line %li of pedigree file '%s' !\n",linecount,pedfilename[0]); } if (verbose && (nsnps*linecount) > ((*bcast)*lasti)) { Rprintf(" ... read %li genotypes ...\n",(nsnps*linecount)); lasti += 1.; } } } else { while (getline(pedfile,data)) { data = replace_mach(data); data = replace_mrl(data); ++linecount; istringstream datas (data); //char gdata; if (datas >> token >> tmp_iid >> token) { iid.push_back(tmp_iid); if (!(chgt[2*(linecount-1)] = new char [2*nsnps])) error ("ran out of memory ...\n"); if (!(chgt[2*(linecount-1)+1] = new char [2*nsnps])) error ("ran out of memory ...\n"); for (int snp = 0; snp < nsnps; snp++) { if (datas >> gdata) {chgt[2*(linecount-1)][snp] = gdata;} else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } if (datas >> gdata) {chgt[2*(linecount-1)+1][snp] = gdata;} else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } } // Rprintf("%s ",tmp_iid.c_str()); } else { error("too few records at line %li of pedigree file '%s' !\n",linecount,pedfilename[0]); } if (verbose && (nsnps*linecount) > ((*bcast)*lasti)) { Rprintf(" ... read %li genotypes ...\n",(nsnps*linecount)); lasti += 1.; } } } pedfile.close(); if (verbose) { Rprintf("...done. Read information for %li people from file '%s'\n",iid.size(),pedfilename[0]); } if (verbose) { Rprintf("Analysing marker information ...\n"); } int nids = iid.size(); int nbytes = (int)ceil((double)nids/4.); int idx; // char gdata; int* gnum = new int [nids*2]; int byte; int ind; int offset[4] = {6,4,2,0}; lasti = 1.; for (int snp = 0; snp < nsnps; snp++) { char allele1 = 0; char allele2 = 0; unsigned long int ca1 = 0; unsigned long int ca2 = 0; for (idx = 0; idx < 2*nids; idx++) { gdata = chgt[idx][snp]; if (gdata == allele1) { gnum[idx] = 1; ca1++; } else if (gdata == allele2) { gnum[idx] = 3; ca2++; } else if (gdata == '0') { gnum[idx] = 0; } else { if (allele1 == 0) { allele1 = gdata; gnum[idx] = 1; ca1++; } else if (allele2 == 0) { allele2 = gdata; gnum[idx] = 3; ca2++; } else { error ("illegal genotype (three alleles) snp '%s' file '%s' line %li !", snpnm[snp].c_str(),pedfilename[0],linecount); } // } } } if (!allele1 && !allele2) tmp_coding="12"; // all genotypes missing else if (!allele1 && allele2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele2,allele2); // only one allele present else if (allele1 && !allele2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele1,allele1); // only one allele present else if (allele1 && allele2) { if (ca1 > ca2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele1,allele2); else sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele2,allele1); } //Rprintf("%s\n",tmp_chcoding); tmp_coding.assign(tmp_chcoding); int ccd = -1; for (int i = 0; i < ncodes; i++) { if (codeset[i].compare(tmp_coding)==0) { ccd = i + 1; intcoding.push_back(ccd); } } if (ccd<0) error ("coding '%s' for SNP not recognised !\n",tmp_coding.c_str()); try { tmp_gtype = new unsigned char [nbytes]; } catch (bad_alloc) { error ("ran out of memory reading file '%s' line %li !"); } if (tmp_gtype == NULL) { error ("ran out of memory reading file '%s' line %li !"); } idx = 0; for (byte = 0; byte < nbytes; ++byte) { tmp_gtype[byte] = 0; for (ind = 0; ind < 4; ++ind) { switch (gnum[idx]+gnum[idx+1]) { case 2: if (ca1 > ca2) tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)1 << offset[ind]); else tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)3 << offset[ind]); break; case 4: tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)2 << offset[ind]); break; case 6: if (ca1 > ca2) tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)3 << offset[ind]); else tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)1 << offset[ind]); break; case 0: tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | (0 << offset[ind]); // this does nothing break; default: error ("illegal genotype (half missing) snp '%s' file '%s' line %li !", snpnm[snp].c_str(),pedfilename[0],linecount); } idx += 2; if (idx >= 2*nids) break; } } gtype.push_back(tmp_gtype); if (verbose && ((1+snp)*nids) > ((*bcast)*lasti)) { Rprintf(" ... analysed %li genotypes ...\n",((1+snp)*nids)); lasti += 1.; } } const ios_base::fmtflags hex = ios_base::hex; ofstream outfile (outfilename[0]); if( !outfile.is_open()) { error ("could not open file '%s' !",outfilename[0]); } if (verbose) { Rprintf("Writing to file '%s' ...\n",outfilename[0]); } outfile << "#GenABEL raw data version 0.1"; outfile << endl; copy(iid.begin(), iid.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(snpnm.begin(), snpnm.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(chrom.begin(), chrom.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(phymap.begin(), phymap.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; outfile.flags(hex); for (int i=0;i #include #include #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif SEXP get_int_snp_matrix(SEXP Nids, SEXP Nsnps, SEXP data, SEXP Transposed) { int msk[4] = {192,48,12,3}; int ofs[4] = {6,4,2,0}; int i,j,m,idx=0; char str; int nsnps = INTEGER(Nsnps)[0]; int nids = INTEGER(Nids)[0]; int nbytes; bool transpose = (bool) LOGICAL(Transposed)[0]; SEXP outdata; // if ((nsnps % 4) == 0) nbytes = nsnps/4; else nbytes = ceil(1.*nsnps/4.); nbytes = unsigned(ceil(double(nids)/4.) + 0.5); if (transpose) PROTECT(outdata = allocMatrix(INTSXP, nsnps, nids)); else PROTECT(outdata = allocMatrix(INTSXP, nids, nsnps)); for (m=0;m>= ofs[j]; gt--; //Rprintf("%d (%d) ",idx,gt-1); if (transpose) { //Rprintf("m=%d nsnps=%d idx=%d (m+nsnps*idx)=%d gt=%d\n",m,nsnps,idx,m+nsnps*idx,gt); INTEGER(outdata)[m+nsnps*idx] = gt; if (gt<0) INTEGER(outdata)[m+idx*nsnps] = NA_INTEGER; } else { INTEGER(outdata)[m*nids+idx] = gt; if (gt<0) INTEGER(outdata)[m*nids+idx] = NA_INTEGER; } idx++; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } } UNPROTECT(1); return(outdata); } SEXP get_impute_snp_matrix(SEXP Nids, SEXP Nsnps, SEXP data) //, SEXP AlleleFreq) { int msk[4] = {192,48,12,3}; int ofs[4] = {6,4,2,0}; int i,j,m,idx=0; char str; int nsnps = INTEGER(Nsnps)[0]; int nids = INTEGER(Nids)[0]; int nbytes; SEXP outdata; // if ((nsnps % 4) == 0) nbytes = nsnps/4; else nbytes = ceil(1.*nsnps/4.); nbytes = unsigned(ceil(double(nids)/4.) + 0.5); PROTECT(outdata = allocMatrix(REALSXP, nsnps, (nids*3))); for (m=0;m>= ofs[j]; gt--; //Rprintf("%d (%d) ",idx,gt-1); //Rprintf("m=%d nsnps=%d idx=%d (m+nsnps*idx)=%d gt=%d\n",m,nsnps,idx,m+nsnps*idx,gt); REAL(outdata)[m+nsnps*(idx*3)] = 0.; REAL(outdata)[m+nsnps*(idx*3)+nsnps*1] = 0.; REAL(outdata)[m+nsnps*(idx*3)+nsnps*2] = 0.; /** if (gt<0) { double q = REAL(AlleleFreq)[m]; if (q<0.001) q=0.001; if (q>0.999) q=0.999; REAL(outdata)[m+nsnps*(idx*3)] = (1.-q)*(1.-q); REAL(outdata)[m+nsnps*(idx*3)+nsnps*1] = 2.*q*(1.-q); REAL(outdata)[m+nsnps*(idx*3)+nsnps*2] = q*q; } else { **/ if (gt == 0) REAL(outdata)[m+nsnps*(idx*3)] = 1.; if (gt == 1) REAL(outdata)[m+nsnps*(idx*3)+nsnps*1] = 1.; if (gt == 2) REAL(outdata)[m+nsnps*(idx*3)+nsnps*2] = 1.; // } idx++; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } } UNPROTECT(1); return(outdata); } #ifdef __cplusplus } #endif GenABEL/src/AbstractMatrix_R.cpp0000644000176000001440000004616212256741430016160 0ustar ripleyusers#include "Rstuff.h" #include "FilteredMatrix.h" #include "Logger.h" // must be included after c++ headers! #include #include #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif void checkPointer(SEXP s) { if (TYPEOF(s) != EXTPTRSXP) { errorLog << "Pointer is not EXTPTRSXP" << endl << errorExit; } if (R_ExternalPtrTag(s) != install("AbstractMatrix") && R_ExternalPtrTag(s) != install("FilteredMatrix")) { errorLog << "R_ExternalPtrTag(s) = " << (void*)R_ExternalPtrTag(s) << endl; errorLog << "Pointer is not AbstractMatrix nor FilteredMatrix" << endl << errorExit; } } AbstractMatrix *getAbstractMatrixFromSEXP(SEXP s){ checkPointer(s); if (TYPEOF(s) == EXTPTRSXP) { return ((AbstractMatrix*)R_ExternalPtrAddr(s))->castToAbstractMatrix(); } errorLog << "External pointer not valid!" << endl << errorExit ; return NULL; } SEXP get_nvars_R(SEXP s) { // cout << "get_nvars_R()" << endl; AbstractMatrix * p = getAbstractMatrixFromSEXP(s); if (p == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } SEXP out; PROTECT(out = allocVector(INTSXP, 1)); unsigned int nvars = 0; try { nvars = (unsigned int) p->getNumVariables(); } catch (int errcode) { nvars = 0; } if (nvars<=0) { out = R_NilValue; } else { INTEGER(out)[0] = nvars; } UNPROTECT(1); return out; } SEXP get_nobs_R(SEXP s) { AbstractMatrix * p = getAbstractMatrixFromSEXP(s); if (p == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } SEXP out; PROTECT(out = allocVector(INTSXP, 1)); unsigned int nobss = 0; try { nobss = (unsigned int) p->getNumObservations(); } catch (int errcode) { nobss = 0; } if (nobss<=0) { out = R_NilValue; } else { INTEGER(out)[0] = nobss; } UNPROTECT(1); return out; } SEXP setReadOnly_R(SEXP s, SEXP readOnly) { AbstractMatrix * p = getAbstractMatrixFromSEXP(s); if (p == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } bool readonly = LOGICAL(readOnly)[0]; bool result = p->setReadOnly(readonly); SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = result?TRUE:FALSE; UNPROTECT(1); return ret; } SEXP get_all_varnames_R(SEXP s) { // testDbg << "get_all_varnames_R" << endl; AbstractMatrix * p = getAbstractMatrixFromSEXP(s); if (p == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } //R_len_t nvars = (R_len_t) 0; unsigned long int nvars = 0; try { nvars = p->getNumVariables(); } catch (int errcode) { return R_NilValue; } FixedChar tmp; SEXP ret; //cout << "get_all_varnames.nvars=" << nvars << endl; PROTECT(ret = allocVector(STRSXP, (R_len_t) nvars)); //cout << "alloc done" << endl; try { for (unsigned long i = 0; i< nvars; i++) { tmp = p->readVariableName(i); SET_STRING_ELT(ret, i, mkChar(tmp.name)); } } catch (int errcode) { error_R("something went terribly wrong in get_all_varnames_R\n"); UNPROTECT(1); return ret; } UNPROTECT(1); return ret; } // !!! SEXP set_all_varnames_R(SEXP s, SEXP names) { // testDbg << "set_all_varnames_R"<getNumVariables(); } catch (int errcode) { error_R("can not p->getNumVariables()\n"); return R_NilValue; } // check that length of SEXP names is the same!!! for (unsigned long i = 0; i < nvars; i++) { string varname = CHAR(STRING_ELT(names,i)); try { p->writeVariableName(i,FixedChar(varname)); } catch (int errcode) { error_R("can not set variable name for variable %ul\n",i); return R_NilValue; } } SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = TRUE; UNPROTECT(1); return ret; } SEXP get_all_obsnames_R(SEXP s) { //testDbg << "get_all_obsnames_R"<getNumObservations(); } catch (int errcode) { return R_NilValue; } FixedChar tmp; SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(STRSXP, (R_len_t) nobss)); try { for (unsigned long i = 0; i< nobss; i++) { tmp = p->readObservationName(i); SET_STRING_ELT(ret, i, mkChar(tmp.name)); } } catch (int errcode) { error_R("something went terribly wrong in get_all_obsnames_R\n"); UNPROTECT(1); return ret; } UNPROTECT(1); return ret; } SEXP set_all_obsnames_R(SEXP s, SEXP names) { //testDbg << "set_all_obsnames_R"<getNumObservations(); } catch (int errcode) { error_R("can not p->getNumObservations()\n"); return R_NilValue; } // check that length of SEXP names is the same!!! for (unsigned long i = 0; i < nobss; i++) { string obsname = CHAR(STRING_ELT(names,i)); try { p->writeObservationName(i,FixedChar(obsname)); } catch (int errcode) { error_R("can not set observation name for observation %ul\n",i); return R_NilValue; } } SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = TRUE; UNPROTECT(1); return ret; } static void AbstractMatrixRFinalizer(SEXP x) { if (x == R_NilValue) return; AbstractMatrix* p = (AbstractMatrix *) EXTPTR_PTR(x); if (p == NULL) return; wrapperLog << "finalizing AbstractMatrix: " << (void*)p << endl; delete p; } SEXP disconnect_R(SEXP s) { AbstractMatrixRFinalizer(s); R_ClearExternalPtr(s); return R_NilValue; } SEXP externalptr_is_null(SEXP s) { checkPointer(s); AbstractMatrix * p = (AbstractMatrix*)R_ExternalPtrAddr(s); SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = FALSE; if (p == NULL) LOGICAL(ret)[0] = TRUE; UNPROTECT(1); return ret; } SEXP open_FileMatrix_R(SEXP fname, SEXP cacheMb, SEXP ReadOnly) { unsigned long cachesizeMb = (unsigned long) INTEGER(cacheMb)[0]; bool readonly = LOGICAL(ReadOnly)[0]; string filename = CHAR(STRING_ELT(fname,0)); // if (cachesizeMb<0) { // error_R("negative cache size\n"); // return R_NilValue; // } AbstractMatrix* p = NULL; try { p = new FileVector(filename,cachesizeMb,readonly); //cout << "open_FileMatrix_R, ptr = " << (void*)p << endl; } catch (int errcode) { return R_NilValue; } if (p == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } SEXP val = R_MakeExternalPtr(p, Rf_install("AbstractMatrix"), R_NilValue); R_RegisterCFinalizerEx(val, AbstractMatrixRFinalizer, (Rboolean) TRUE); return val; } SEXP read_variable_double_FileMatrix_R(SEXP nvar, SEXP s) { //testDbg << "read_variable_float_FileMatrix_R"<getNumObservations(); } catch (int errcode) { return R_NilValue; } double * internal_data = new (std::nothrow) double [nobs]; try { p->readVariableAs(nvariable, internal_data); } catch (int errcode) { return R_NilValue; } SEXP out; PROTECT(out = allocVector(REALSXP, (R_len_t) p->getNumObservations())); for (unsigned long i=0;i< nobs; i++) REAL(out)[i] = internal_data[i]; delete [] internal_data; UNPROTECT(1); return out; } /// magic number 9007199254740993, minimum value when (float)(x+1) != x SEXP write_variable_double_FileMatrix_R(SEXP nvar, SEXP data, SEXP s) { //testDbg << "write_variable_double_FileMatrix_R"<getNumVariables(); } catch (int errocode) { return R_NilValue; } if (nvariable >= nvars) { // if (nvariable <0 || nvariable >= nvars) { error_R("nvar (%lu) out of range!\n",nvariable); return R_NilValue; } try { nobss = p->getNumObservations(); } catch (int errcode) { return R_NilValue; } double * internal_data = new (std::nothrow) double [nobss]; if (internal_data == NULL) { error_R("internal_data pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } for (unsigned long i=0;i< nobss;i++) { internal_data[i] = REAL(data)[i]; } try { p->writeVariableAs(nvariable, internal_data); } catch (int errcode) { delete [] internal_data; error_R("can not write variable %ul\n",nvariable); return R_NilValue; } SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = TRUE; delete [] internal_data; UNPROTECT(1); return ret; } // !!! SEXP set_cachesizeMb_R(SEXP s, SEXP SizeMB) { //testDbg << "set_cachesizeMb_R"<setCacheSizeInMb( sizeMb ); } catch (int errcode) { error_R("cannot reset cache size\n"); return R_NilValue; } SEXP ret;PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1));LOGICAL(ret)[0] = TRUE;UNPROTECT(1); return ret; } SEXP get_cachesizeMb_R(SEXP s) { AbstractMatrix * p = getAbstractMatrixFromSEXP(s); if (p == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } unsigned long sizeMb = 0; try { sizeMb = p->getCacheSizeInMb(); } catch (int errcode) { return R_NilValue; } SEXP out; PROTECT(out = allocVector(INTSXP, 1)); INTEGER(out)[0] = (int) sizeMb; UNPROTECT(1); return(out); } SEXP text2fvf_R(SEXP Fnames, SEXP IntPars) { string program_name = "text2fvf_R"; string infilename = CHAR(STRING_ELT(Fnames,0)); string outfilename = CHAR(STRING_ELT(Fnames,1)); string rownamesfilename = CHAR(STRING_ELT(Fnames,2)); string colnamesfilename = CHAR(STRING_ELT(Fnames,3)); unsigned long rownames = (unsigned long) INTEGER(IntPars)[0]; unsigned long colnames = (unsigned long) INTEGER(IntPars)[1]; unsigned long skiprows = (unsigned long) INTEGER(IntPars)[2]; unsigned long skipcols = (unsigned long) INTEGER(IntPars)[3]; int transpose = (int) INTEGER(IntPars)[4]; int Rmatrix = (int) INTEGER(IntPars)[5]; unsigned short Type = (unsigned short ) INTEGER(IntPars)[6]; string nanString = CHAR(STRING_ELT(Fnames,4)); try { text2fvf(program_name, infilename, outfilename, rownamesfilename, colnamesfilename, rownames, colnames, skiprows, skipcols, transpose, Rmatrix, Type, false, nanString); } catch (int x) { error_R("failed in text2fvf_R\n"); return R_NilValue; } SEXP ret;PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1));LOGICAL(ret)[0] = TRUE;UNPROTECT(1); return ret; } SEXP ini_empty_FileMatrix_R(SEXP fname, SEXP nvars, SEXP nobs, SEXP Type) { unsigned long numVariables = (unsigned long) INTEGER(nvars)[0]; unsigned long nobservations = (unsigned long) INTEGER(nobs)[0]; string filename = CHAR(STRING_ELT(fname,0)); unsigned short int type = (unsigned short int) INTEGER(Type)[0]; if (type <=0 || type > 8) { error_R("Unknown data type %u\n",type); return R_NilValue; } try { // last flag -- override initializeEmptyFile(filename, numVariables, nobservations, type, false); } catch (int errcode) { error_R("failed in ini_empty_FileMatrix_R"); return R_NilValue; } SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = TRUE; UNPROTECT(1); return ret; } //virtual void save(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long nobss, unsigned long * varindexes, unsigned long * obsindexes) SEXP save_R(SEXP New_file_name, SEXP IntPars, SEXP s) { // dbg<<"save_R"<saveAs(newFilename,nvars,nobss,varindexes,obsindexes); } catch (int errcode) { error_R("can not save data to file %s\n",newFilename.c_str()); delete [] obsindexes; delete [] varindexes; return R_NilValue; } SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = TRUE; delete [] obsindexes; delete [] varindexes; UNPROTECT(1); return ret; } SEXP saveAsText(SEXP s, SEXP New_file_name, SEXP IntPars, SEXP NANString ) { AbstractMatrix * p = getAbstractMatrixFromSEXP(s); if (p == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } string newFilename = CHAR(STRING_ELT(New_file_name,0)); string nanString = CHAR(STRING_ELT(NANString,0)); bool showVarNames = LOGICAL(IntPars)[0]; bool showObsNames = LOGICAL(IntPars)[1]; bool transpose = LOGICAL(IntPars)[2]; AbstractMatrix *transposed = p; string tmpFileName,tmpFileName2; if (!transpose){ Transposer transposer; tmpFileName= p->getFileName() + string("_saveAsText_tmp"); tmpFileName2= p->getFileName() + string("_saveAsText_tmp2"); p->saveAs(tmpFileName); transposer.process(tmpFileName, tmpFileName2, true); transposed = new FileVector(tmpFileName2, p->getCacheSizeInMb()); } try { transposed->saveAsText(newFilename, showVarNames, showObsNames, nanString); } catch (int errcode) { error_R("can not save data to file %s\n",newFilename.c_str()); return R_NilValue; } if (!transpose){ delete transposed; unlink(tmpFileName.c_str()); unlink(tmpFileName2.c_str()); } SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = TRUE; UNPROTECT(1); return ret; } SEXP checkNumBits(){ if (sizeof(unsigned long) != 8) { errorLog << "YOU APPEAR TO WORK ON 32-BIT SYSTEM. LARGE FILES ARE NOT SUPPORTED."<getNumObservations(); unsigned long dir = (unsigned long) INTEGER(direction)[0]; double *currentValues = 0; if (!(coeff < WRITE_SPEED_PROPORTION)) { currentValues = new double[p->getNumObservations()]; } unsigned long varIndexesLength = length(varIndexes); unsigned long obsIndexesLength = length(obsIndexes); for(varIndexNum = 0; varIndexNum < varIndexesLength; varIndexNum ++){ varNum = (unsigned long)INTEGER(varIndexes)[varIndexNum]-1; if ( coeff < WRITE_SPEED_PROPORTION) { for(obsIndexNum = 0; obsIndexNum < obsIndexesLength; obsIndexNum ++){ obsNum = (unsigned long)INTEGER(obsIndexes)[obsIndexNum]-1; try { if (dir==0) { double value = REAL(values)[varIndexNum *obsIndexesLength + obsIndexNum]; p->writeElementAs(varNum, obsNum,value); } else { double value; p->readElementAs(varNum, obsNum,value); REAL(values)[varIndexNum *obsIndexesLength + obsIndexNum] = value; } } catch(int errorCode) { return R_NilValue; } } } else { try { if (dir==0) { p->readVariableAs(varNum, currentValues); for(obsIndexNum = 0; obsIndexNum < obsIndexesLength; obsIndexNum ++){ obsNum = (unsigned long)INTEGER(obsIndexes)[obsIndexNum] - 1; currentValues[obsNum] = REAL(values)[varIndexNum*obsIndexesLength+obsIndexNum]; } p->writeVariableAs(varNum, currentValues); } else { p->readVariableAs(varNum, currentValues); for(obsIndexNum = 0; obsIndexNum < obsIndexesLength; obsIndexNum ++){ obsNum = (unsigned long)INTEGER(obsIndexes)[obsIndexNum] - 1; REAL(values)[varIndexNum*obsIndexesLength+obsIndexNum] = currentValues[obsNum]; } } } catch(int errorCode){ delete [] currentValues; return R_NilValue; } } } if (!(coeff < WRITE_SPEED_PROPORTION)) { delete [] currentValues; } SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = TRUE; UNPROTECT(1); //flush(cout); return ret; } #ifdef __cplusplus } #endif // // OLD STRANGE STAFF // #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif // .Fortran("dqrls", // qr = x, n = n, p = p, // y = tra, ny = ny, // tol = as.double(tol), // coefficients = mat.or.vec(p, ny), // residuals = y, effects = y, rank = integer(1L), // pivot = 1L:p, qraux = double(p), work = double(2*p), // PACKAGE="base")$coefficients[2] void dqrls_( double*, int*, int*, double*, int*, double*, double*, double*, double*, int*, int*, double*, double* ); // .Fortran("ch2inv", x = x, nr, size, v = matrix(0, nrow = size, // ncol = size), info = integer(1L), DUP = FALSE, PACKAGE = "base") void ch2inv_( double*,int*,int*,double*,int* ); // subroutine dqrls(x,n,p,y,ny,tol,b,rsd,qty,k,jpvt,qraux,work) // integer n,p,ny,k,jpvt(p) // double precision x(n,p),y(n,ny),tol,b(p,ny),rsd(n,ny), // . qty(n,ny),qraux(p),work(p) void CPP_dqrls( double * x, int * n, int * p, double * y, int * ny, double * tol, double * b, double * rsd, double * qty, int * k, int * jpvt, double * qraux, double * work ) { dqrls_(x,n,p,y,ny,tol,b,rsd,qty,k,jpvt,qraux,work); } #ifdef __cplusplus } #endif GenABEL/src/merge.snp.data.cpp0000644000176000001440000004450712256741430015556 0ustar ripleyusers//#===================================================================================== //# //# Filename: merge.snp.data.cpp //# //# Description: Set of functions for merging two snp.data class objects. //# //# Version: 1.0 //# Created: 18-March-2008 //# Revision: none //# //# //# Author: Maksim V. Struchalin, Yurii S. Aulchenko //# Company: ErasmusMC, Epidemiology & Biostatistics Department, The Netherlands. //# Email: m.struchalin@@erasmusmc.nl, i.aoultchenko@erasmusmc.nl //# //#===================================================================================== #include "gtps_container.h" #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include // to include Rconfig.h #ifdef ENABLE_NLS #include #define _(String) dgettext ("pkg", String) // replace pkg as appropriate #else #define _(String) (String) #endif extern "C" { typedef std::map::const_iterator CI; //--------------------------------------------------------- class Search { public: Search(unsigned *snp_intersected, unsigned *ids_intersected, unsigned num_snps_intersected, unsigned num_ids_intersected); unsigned what_snp_is_in_set2(unsigned id_num_in_set1); bool is_it_snp_in_set1(unsigned); unsigned what_id_is_in_set1(unsigned); private: std::map array_snps_intersected_keys_from_set1; std::map array_snps_intersected_keys_from_set2; std::map array_ids_intersected_keys_from_set2; std::map array_snps_name_intersected_keys_from_set1; }; //--------------------------------------------------------- //--------------------------------------------------------- Search::Search(unsigned *snp_intersected, unsigned *ids_intersected, unsigned num_snps_intersected, unsigned num_ids_intersected) { for(unsigned i=0 ; i= *error_amount_) { Rprintf("ID:Error: Too many errors while merging sets (see error table). Change error_amount value to increase error-table size.\n"); *error_amount_=-1; } } //_______________________________________________________ //--------------------------------------------------------- char recoding_snp_data_under_coding_and_strand(char set2_val_, gtps_container *Set2, gtps_container *Set1, unsigned snp_in_set2, unsigned snp_in_set1, std::map* coding_polymorphism_map_, std::map *alleleID_reverse_, unsigned *snp_position_error, char* snp_set2_codding_error, char* snp_set1_codding_error, int *error_amount_, unsigned *found_error_amount_snp, unsigned *snp_error_counter, bool forcestrand, std::map *complemetntary) { //here is coding_polymorphism_map_->first = alleleID, coding_polymorphism_map_->second="name" unsigned set2_val = unsigned(set2_val_); char coding2_val=Set2->get_coding(snp_in_set2), coding1_val=Set1->get_coding(snp_in_set1); std::string coding2=(*coding_polymorphism_map_)[coding2_val], coding1=(*coding_polymorphism_map_)[coding1_val]; CI iter=complemetntary->find(coding2); bool two_nucl_is_complement=false; if(iter != complemetntary->end()) { two_nucl_is_complement=true; } //char coding2 = coding_set2_origin, // coding1 = coding_set1_origin; // //std::string coding1=(*coding_polymorphism_map_)[coding_set1_origin], // coding2=(*coding_polymorphism_map_)[coding_set2_origin]; char coding2_inverse_tmp[3] = {coding2[1], coding2[0], '\0'}; std::string coding2_inverse(coding2_inverse_tmp); std::string coding2_fliped = (*coding_polymorphism_map_)[alleleID_reverse_->find(coding2_val)->second]; char coding2_fliped_inverse_tmp[3] = {coding2_fliped[1], coding2_fliped[0], '\0'}; std::string coding2_fliped_inverse(coding2_fliped_inverse_tmp); char strand2 = Set2->get_strand(snp_in_set2); char strand1 = Set1->get_strand(snp_in_set1); //start if(forcestrand) { if(strand1!=0 && strand2!=0) { FORCESTRAND: if(strand1 != strand2) { coding2 = coding2_fliped; } if(coding1 == coding2) { return set2_val; } else { if(coding1 == coding2_inverse) { return inverse_genotype(set2_val); } else { coding_error(snp_in_set1, coding1_val, coding2_val, snp_error_counter, snp_position_error, snp_set2_codding_error, snp_set1_codding_error, found_error_amount_snp, error_amount_); return 0; } } } else { goto NOFORCESTRAND; //a komu seichas legko? } } else { if(two_nucl_is_complement) { if(strand1!=0 && strand2!=0) { goto FORCESTRAND; } else { coding_error(snp_in_set1, coding1_val, coding2_val, snp_error_counter, snp_position_error, snp_set2_codding_error, snp_set1_codding_error, found_error_amount_snp, error_amount_); return 0; } } else { // std::cout<<"NOFORCESTRAND\n"; NOFORCESTRAND: if(coding1 == coding2) { // std::cout<<"coding1 == coding2\n"; return set2_val; } else { if(coding1 == coding2_inverse) { // std::cout<<"coding1 == coding2_inverse\n"; return inverse_genotype(set2_val); } else { if(coding1 == coding2_fliped) { // std::cout<<"coding1 == coding2_fliped\n"; return set2_val; } else { if(coding1 == coding2_fliped_inverse) { // std::cout<<"coding1 == coding2_fliped_inverse\n"; return inverse_genotype(set2_val); } else { // std::cout<<"error\n"; coding_error(snp_in_set1, coding1_val, coding2_val, snp_error_counter, snp_position_error, snp_set2_codding_error, snp_set1_codding_error, found_error_amount_snp, error_amount_); return 0; } } } } } } //} //} //} //=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-= /* //recode in coding in accordance with strand if(strand1 != strand2 && (user_want_to_look_at_strand || two_nucl_is_complement) && strand1 != 0 && strand2 != 0) { made_strand_flip = true; coding_set2 = alleleID_reverse_->find(Set2->get_coding(snp_in_set2))->second; } else { coding_set2 = coding_set2_origin; } char *coding_set2_name; if(coding_set1 != coding_set2) { //check wether is coding really same. For example coding_set1="AG" and coding_set2="GA" <- realy it is same polymorphism. coding_set2_name = (*coding_polymorphism_map_)[coding_set2]; char coding_set2_name_new[3] = {coding_set2_name[1], coding_set2_name[0], '\0'}; if(std::string(coding_set1_name) == std::string(coding_set2_name_new)) { switch(set1_val) { case 1: set1_val=3; break; case 3: set1_val=1; break; default: break; } } else { if(!made_strand_flip && strand1 != strand2) { coding_set2 = alleleID_reverse_->find(Set2->get_coding(snp_in_set2))->second; } //flip strand if we have not done it yet if(coding_set1 == coding_set2) {return char(set1_val);} coding_set2_name = (*coding_polymorphism_map_)[coding_set2]; char coding_set2_name_new[3] = {coding_set2_name[1], coding_set2_name[0], '\0'}; if(std::string(coding_set1_name) == std::string(coding_set2_name_new)) { switch(set1_val) { case 1: set1_val=3; break; case 3: set1_val=1; break; default: break; } } else { std::ostringstream error_stream; if(*snp_error_counter == 0) { snp_position_error[*snp_error_counter] = snp_in_set1; snp_set1_codding_error[*snp_error_counter] = coding_set1_origin; snp_set2_codding_error[*snp_error_counter] = coding_set2_origin; (*snp_error_counter)++; *found_error_amount_snp = *snp_error_counter; } else if(snp_position_error[*snp_error_counter-1] != snp_in_set1) { snp_position_error[*snp_error_counter] = snp_in_set1; snp_set1_codding_error[*snp_error_counter] = coding_set1_origin; snp_set2_codding_error[*snp_error_counter] = coding_set2_origin; (*snp_error_counter)++; *found_error_amount_snp = *snp_error_counter; } if(*snp_error_counter >= *error_amount_) { Rprintf("ID:Error: Too many errors while merging sets (see error table). Change error_amount value to increase error-table size.\n"); *error_amount_=-1; return char(); } } } } return char(set1_val); */ } //------------------------------------------------------------ //------------------------------------------------------------ //Function merges two data sets fast. Storages it in "const char *set_mereged". This function is performed form R code. void fast_merge_C_(char *set1, int *num_ids1_, int *num_snps1_, char *set2, int *num_ids2_, int *num_snps2_, unsigned *num_ids_intersected, unsigned *num_snps_intersected, unsigned *snp_intersected, unsigned *ids_intersected, bool *replace_na_, char *strand_set1, char *strand_set2, char *coding_set1, char *coding_set2, char *alleleID, char **alleleID_names, unsigned *alleleID_amount, char *alleleID_reverse_array, unsigned *error_amount_, unsigned *found_error_amount_snp, unsigned *found_error_amount_id, unsigned *id_position_error, unsigned *id_snpposition_error, char *val_set1_error, char *val_set2_error, unsigned *snp_position_error, char* snp_set1_codding_error, char* snp_set2_codding_error, bool *user_want_to_look_at_strand_, char *set_mereged) { bool user_want_to_look_at_strand = *user_want_to_look_at_strand_; bool replace_na = *replace_na_; std::map complemetntary; complemetntary["AT"]; complemetntary["at"]; complemetntary["TA"]; complemetntary["ta"]; complemetntary["CG"]; complemetntary["cg"]; complemetntary["GC"]; complemetntary["gc"]; //--------------------------------- std::map coding_polymorphism_map; unsigned alleleID_amount_ = *alleleID_amount; unsigned error_amount = *error_amount_; int error_amount_tmp = *error_amount_; unsigned snp_error_counter=0; //this is counter for function recoding_snp_data_under_coding_and_strand for(unsigned i=0 ; i alleleID_reverse; for(unsigned i=0 ; i<*alleleID_amount ; i++) { alleleID_reverse[alleleID[i]] = alleleID_reverse_array[i]; } //--------------------------------- Search search(snp_intersected, ids_intersected, *num_snps_intersected, *num_ids_intersected); unsigned shift_i=0; unsigned num_ids1 = *num_ids1_, num_snps1 = *num_snps1_, num_ids2 = *num_ids2_, num_snps2 = *num_snps2_; const unsigned snps_sum = num_snps1 + num_snps2; unsigned num_ids_total_in_new_set = num_ids1 + num_ids2 - *num_ids_intersected; // total amount of IDs unsigned num_snps_total_in_new_set = snps_sum - *num_snps_intersected; // total amount of SNPs gtps_container Set1(set1, strand_set1, coding_set1, num_ids1, num_snps1); //creat object to facilitate working with set1 gtps_container Set2(set2, strand_set2, coding_set2, num_ids2, num_snps2); //creat object to facilitate working with set2 gtps_container Set_merged(set_mereged, num_ids_total_in_new_set, num_snps_total_in_new_set); //Here we will storage our merged set char set1_val, set2_val; unsigned errors_counter_id=0; //Start to merge. The mearged set will in the end for(unsigned i=1 ; i<=snps_sum ; i++) { if(i <= num_snps1) { for(unsigned k=1 ; k<=num_ids1 ; k++) { Set_merged.set(k, i, Set1.get(k, i)); }//all data from current snp of set1 is copied to new set. Congratulations!!! if(unsigned snp_in_set2=search.what_snp_is_in_set2(i)) //snp_in_set2 is number of snp in set2 which is intersected with snp with number i { //Variable snp_in_set2 storages snp number which corresponds with snp in set1. In other words snp with number snp_in_set2 in snp2 and current snp in set1 is similar. Not clear? //Now we need to copy data from set2. Without intersectioning IDs! unsigned int shift_k=0; for(unsigned k=1 ; k<=num_ids2 ; k++) { set2_val = Set2.get(k, snp_in_set2); set2_val = recoding_snp_data_under_coding_and_strand(set2_val, &Set2, &Set1, snp_in_set2, i, &coding_polymorphism_map, &alleleID_reverse , snp_position_error, snp_set1_codding_error, snp_set2_codding_error, &error_amount_tmp, found_error_amount_snp, &snp_error_counter, user_want_to_look_at_strand, &complemetntary); if(unsigned id_num_in_set1 = search.what_id_is_in_set1(k)) //This means that current id and current snp belong for both set { set1_val = Set1.get(id_num_in_set1, i); // set2_val = Set2.get(k, snp_in_set2); // set2_val = recoding_snp_data_under_coding_and_strand(set2_val, &Set2, &Set1, snp_in_set2, i, &coding_polymorphism_map, &alleleID_reverse , snp_position_error, snp_set1_codding_error, snp_set2_codding_error, &error_amount_tmp, found_error_amount_snp, &snp_error_counter, user_want_to_look_at_strand, &complemetntary); if(error_amount_tmp == -1) { //Function "recoding_snp_data_under_coding_and_strand" changed it to -1 because amount of errors a lot and we have to finish merging. return; } if(set1_val != set2_val) { // condition added by Yurii: avoid too many errors when // merging sets with largely different # of genotyped SNPs if (!(replace_na && (set1_val==0 || set2_val==0))) { id_position_error[errors_counter_id]=id_num_in_set1; id_snpposition_error[errors_counter_id]=i; val_set1_error[errors_counter_id]=set1_val; val_set2_error[errors_counter_id]=set2_val; errors_counter_id++; } if(errors_counter_id >= error_amount) { *found_error_amount_id = errors_counter_id; Rprintf("ID:Error: Too many errors while merging sets (see error table). Change error_amount value to increase error-table size.\n"); return; } //Replace NA if it is not forbiden by user if(replace_na) { if( int(set1_val) == 0 && int(set2_val) != 0 ) { //Set_merged.set(id_num_in_set1, i, Set2.get(k,snp_in_set2)); Set_merged.set(id_num_in_set1, i, set2_val); } } } shift_k++; continue; } //Set_merged.set(k - shift_k + num_ids1, i, Set2.get(k,snp_in_set2)); Set_merged.set(k - shift_k + num_ids1, i, set2_val); } } } else { unsigned shift_k=0; if(search.is_it_snp_in_set1(i-num_snps1)) { shift_i++; continue; } // This snp has storaged already for both sets. for(unsigned k=1 ; k<=num_ids2 ; k++) { if(unsigned num_id_in_set1 = search.what_id_is_in_set1(k)) { Set_merged.set(num_id_in_set1, i-shift_i, Set2.get(k, i-num_snps1)); shift_k++; } else { Set_merged.set(k-shift_k+num_ids1, i-shift_i, Set2.get(k, i-num_snps1)); } } } }//end of for cycle *found_error_amount_id = errors_counter_id; } //------------------------------------------------------------ } //end of extern "C" GenABEL/src/dometa.h0000644000176000001440000000151312256741430013654 0ustar ripleyusers//#===================================================================================== //# //# Filename: dometa.h //# //# Description: Function for meta analysis. //# //# Version: 1.0 //# Created: 06-July-2009 //# Revision: none //# //# //# Author: Maksim V. Struchalin //# Company: ErasmusMC, Epidemiology, The Netherlands. //# Email: m.struchalin@erasmusmc.nl //# //#===================================================================================== #ifndef SMV_DOMETA_C_H #define SMV_DOMETA_C_H extern "C" { void dometa_c(double *beta_set1, double *beta_set2, double *sebeta_set1, double *sebeta_set2, double *lambda_set1, double *lambda_set2, unsigned *num, double *mbeta, double *mse); } #endif GenABEL/src/Makevars0000644000176000001440000000006011524044465013723 0ustar ripleyusersPKG_CXXFLAGS=-DCOMPILE_WITH_R# -Wall -pedantic GenABEL/src/RealHandlerWrapper.cpp0000644000176000001440000000203012256741430016453 0ustar ripleyusers#include "FileVector.h" #include "RealHandlerWrapper.h" // returns true on success bool RealHandlerWrapper::open(const string &iFileName, bool iReadOnly) { fileName = iFileName; if (useCount > 0) { useCount++; return true; } if (iReadOnly) { stream.open(fileName.c_str(), ios::in | ios::binary); } else { stream.open(fileName.c_str(), ios::out | ios::in | ios::binary); } readOnly = iReadOnly; useCount = 1; return !!(stream); } void RealHandlerWrapper::close(){ if (useCount > 1) { useCount--; } else if (useCount == 1) { useCount = 0; stream.close(); } } void RealHandlerWrapper::blockWriteOrRead(unsigned long iLength, char* data, bool writeAction) { ::blockWriteOrRead(stream, iLength, data, writeAction); } void RealHandlerWrapper::fseek(unsigned long pos){ stream.seekg(pos, ios::beg); stream.seekp(pos, ios::beg); } void RealHandlerWrapper::flush(){ stream.flush(); } GenABEL/src/convert_snp_illumina.cpp0000644000176000001440000002006412256741430017172 0ustar ripleyusers/** * * 2007.07.26 by Yurii Aulchenko, EMCR * * last modified 2007.07.26 by YA * **/ #include #include #include #include #include #include using namespace std; //STL #include #include #include #include #include #define MAXSNPs 2000000 /** * * strand == 0 -> unknown ('u') * strand == 1 -> plus ('+') * strand == 2 -> minus ('-') * strand == 3 -> four columns (name,chr,pos,strand) expected at the beginning * **/ extern "C" { void convert_snp_illumina (char** filename, char** outfilename, int* Strandid, int* Bcast, char **allele_codes, int* Ncodes) { short unsigned int ncodes = *Ncodes; short unsigned int strandid = *Strandid; long unsigned int bcast = *Bcast; bool loud = TRUE; //if (bcast <= 0) loud = FALSE; long unsigned int nsnps=0; long unsigned int nids=0; unsigned long int nbytes=0; unsigned long int byte; string data; string tempstr; vector iid; vector chrom; string tmp_chrom; vector snpnam; string tmp_snpnam; vector map; unsigned long tmp_map; vector gtype; unsigned char* tmp_gtype; vector coding; string tmp_coding,tmp_coding1; vector intcoding; vector strand; string tmp_strand; vector codeset(ncodes); char tmp_chcoding [10]; for (int i=0;i> tempstr >> tempstr >> tempstr; if (strandid == 3) datas >> tempstr; while (datas >> tempstr) { iid.push_back(tempstr); nids++; } } else { error("Can not read the first line from file '%s'!\n",filename[0]); } char* chgt = new char [nids*2]; nbytes = (unsigned long int)ceil((double)nids/4.); // //Processing rest of the file // char gdata; while (getline(illfile,data)) { nsnps++; istringstream datas (data); if (!(datas >> tmp_snpnam >> tmp_chrom >> tmp_map)) error("First three fields are missing in line %i!\n",(nsnps+1)); else { chrom.push_back(tmp_chrom); snpnam.push_back(tmp_snpnam); map.push_back(tmp_map); if (strandid == 3) { if (!(datas >> tmp_strand)) error("Strand field is missing in line %i, SNP '%s'!\n",(nsnps+1),tmp_snpnam.c_str()); if (tmp_strand == "u") strand.push_back(0); else if (tmp_strand == "+") strand.push_back(1); else if (tmp_strand == "-") strand.push_back(2); else error("Bad strand coding ('%s'), only '+', '-' or 'u' is accepted!\n",tmp_strand.c_str()); } else strand.push_back(strandid); unsigned long int idx = 0; idx = 0; for (unsigned long int i = 0;i> tempstr)) error("Too few fields for SNP '%s', line %i (no. IDs = %li, no. fields = %li)!\n",snpnam[nsnps-1].c_str(),(nsnps+1),nids,(i+1)); char sd[10]; sprintf(sd,"%s",tempstr.c_str()); chgt[idx++] = sd[0]; chgt[idx++] = sd[1]; //std::cout<<"sd[0]="< ca2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele1,allele2); else sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele2,allele1); } //Rprintf("%s\n",tmp_chcoding); tmp_coding.assign(tmp_chcoding); int ccd = -1; for (int i = 0; i < ncodes; i++) { if (codeset[i].compare(tmp_coding)==0) { ccd = i + 1; intcoding.push_back(ccd); } } if (ccd<0) error ("coding '%s' for SNP not recognised !\n",tmp_coding.c_str()); try { tmp_gtype = new unsigned char [nbytes]; } catch (bad_alloc) { error ("ran out of memory reading file '%s' line %li !"); } if (tmp_gtype == NULL) { error ("ran out of memory reading file '%s' line %li !"); } idx = 0; for (byte = 0; byte < nbytes; ++byte) { tmp_gtype[byte] = 0; for (ind = 0; ind < 4; ++ind) { switch (gnum[idx]+gnum[idx+1]) { case 2: if (ca1 > ca2) tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)1 << offset[ind]); else tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)3 << offset[ind]); break; case 4: tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)2 << offset[ind]); break; case 6: if (ca1 > ca2) tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)3 << offset[ind]); else tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)1 << offset[ind]); break; case 0: tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | (0 << offset[ind]); // this does nothing break; default: error ("illegal genotype (half missing) SNP '%s' file '%s' line %li !", snpnam[nsnps-1].c_str(),filename[0],(nsnps-1)); } idx += 2; if (idx >= 2*nids) break; } //std::cout<<"tmp_gtype["< ((bcast)*lasti)) { Rprintf(" ... analysed %li genotypes ...\n",((nsnps)*nids)); lasti += 1; } delete [] gnum; // delete [] tmp_gtype; We should not delete it here because it stores our data. Delete it at the very end. } } const ios_base::fmtflags hex = ios_base::hex; ofstream outfile (outfilename[0]); if (!outfile.is_open()) { error ("could not open file '%s' !",outfilename[0]); } if (loud) { Rprintf("Writing to file '%s' ...\n",outfilename[0]); } outfile << "#GenABEL raw data version 0.1"; outfile << endl; copy(iid.begin(), iid.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(snpnam.begin(), snpnam.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(chrom.begin(), chrom.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(map.begin(), map.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; outfile.flags(hex); for (unsigned long int i=0;i //__________________________________________________________ affymetrix_chip_data::affymetrix_chip_data(std::string filename_, unsigned snp_position, unsigned polymorphism_position, unsigned skip_first_lines) { unsigned BUFSIZE=10000000; char * buf = new char[BUFSIZE]; std::vector polymorphism_vec; std::vector snp_name_vec; filename = filename_; std::ifstream file(filename.c_str()); if(!file.is_open()){error("Can not open file \"%s\"\n", filename.c_str());} for(unsigned i=0 ; i>val ; col++ ) { if(col==snp_position) {snp_name_vec.push_back(val);} if(col==polymorphism_position) { if(std::string(val) == std::string("AA") || val == std::string("1")) polymorphism_vec.push_back(1); else if(val == std::string("AB") || val == std::string("2")) polymorphism_vec.push_back(2); else if(val == std::string("BB") || val == std::string("3") ) polymorphism_vec.push_back(3); else polymorphism_vec.push_back(0); } if(col>=snp_position && col>=polymorphism_position) break; } } static unsigned polym_size; polym_size = polymorphism_vec.size(); polymorphism = new char[polym_size]; for(unsigned i=0 ; i= snp_amount) {error("file %s: input SNP amount %i is too big. Maximum is %i\n", filename.c_str(), snp_num, snp_amount-1);} return int(polymorphism[snp_num]); } //__________________________________________________________ //__________________________________________________________ const char * affymetrix_chip_data::get_snp_name(unsigned snp_num_) { if(snp_num_ >= snp_amount) {error("file %s: input SNP amount %i is too big. Maximum is %i\n", filename.c_str(), snp_num_, snp_amount-1);} return snp_name[snp_num_]; } //__________________________________________________________ //__________________________________________________________ std::string ChipMap::recode_snp(const char* snp_name) { return Map.find(snp_name)->second.recoded_snp_name; } //__________________________________________________________ //__________________________________________________________ std::string ChipMap::get_phisical_position(const char* snp_name) { return Map.find(snp_name)->second.phisical_position; } //__________________________________________________________ //__________________________________________________________ char ChipMap::get_strand(const char* snp_name) { return Map.find(snp_name)->second.strand; } //__________________________________________________________ //__________________________________________________________ std::string ChipMap::get_chromosome(const char* snp_name) { return Map.find(snp_name)->second.chromosome; } //__________________________________________________________ //__________________________________________________________ std::string ChipMap::get_allele_A(const char* snp_name) { return Map.find(snp_name)->second.allele_A; } //__________________________________________________________ //__________________________________________________________ std::string ChipMap::get_allele_B(const char* snp_name) { return Map.find(snp_name)->second.allele_B; } //__________________________________________________________ //__________________________________________________________ bool ChipMap::is_snp_in_map(std::string snp_name) { static std::map::iterator iter_map; iter_map=Map.find(snp_name.c_str()); if(iter_map==Map.end()) return false; else return true; } //__________________________________________________________ //__________________________________________________________ AffymetrixChipMap::AffymetrixChipMap(const char* filename, unsigned skip_first_lines, unsigned snp_name_position, unsigned recoded_snp_name_position, unsigned phisical_position_position, unsigned strand_position, unsigned chromosome_position, unsigned allele_A_position, unsigned allele_B_position, unsigned reg1_position, char delim) { unsigned BUFSIZE=10000000; char * buf = new char[BUFSIZE]; std::ifstream file(filename); if(!file.is_open()){error("Can not open file %s\n", filename);} for(unsigned i=0 ; i0) { matrix[i][i] = 1/matrix[i][i]; /*this line inverts D */ for (j= (i+1); j AbstractMatrix::fileNamesOpenForWriting; void AbstractMatrix::checkOpenForWriting(const string fileName){ deepDbg << "checkOpenForWriting(" << fileName << ")" << endl; if (AbstractMatrix::fileNamesOpenForWriting.find(fileName) != fileNamesOpenForWriting.end()) { errorLog << "File " << fileName << " is already opened." << endl; throw 1; } else { AbstractMatrix::fileNamesOpenForWriting.insert(fileName); } } void AbstractMatrix::closeForWriting(const string fileName){ fmDbg << "closeForWriting(" << fileName << ")" << endl; AbstractMatrix::fileNamesOpenForWriting.erase(fileName); } GenABEL/src/survS.h0000644000176000001440000000035012256741430013523 0ustar ripleyusers#include "R.h" #include "R_ext/Memory.h" #define ALLOC(a,b) S_alloc(a,b) #include "Rmath.h" #ifndef erf #define erf(x) (2*pnorm5((x)*M_SQRT2,0,1,1,0)-1) #endif #ifndef erfc #define erfc(x) (2*pnorm5(-(x)*M_SQRT2,0,1,1,0)) #endif GenABEL/src/survproto.h0000644000176000001440000003012012256741430014462 0ustar ripleyusers/** Main R changes *** long to int everywhere. Penalised functions get *** some extra arguments, init_callback functions not needed **/ /* ** SCCS @(#)survproto.h 5.2 10/28/98 ** prototypes of all the survival functions ** along with a few macros */ void agexact(int *maxiter, int *nusedx, int *nvarx, double *start, double *stop, int *event, double *covar2,double *offset, int *strata, double *means, double *beta, double *u, double *imat2, double loglik[2], int *flag, double *work, int *work2, double *eps, double *tol_chol, double *sctest); void agfit2( int *maxiter, int *nusedx, int *nvarx, double *start, double *stop, int *event, double *covar2, double *offset, double *weights, int *strata, double *means, double *beta, double *u, double *imat2, double loglik[2], int *flag, double *work, int *end, double *eps, double *tol_chol,double *sctest); void agfit3( int *maxiter, int *nusedx, int *nvarx, double *start, double *stop, int *event, double *covar2, double *offset, double *weights, int *nstrat, int *strata, int *sort1, int *sort2, double *means, double *beta, double *u, double *imat2, double loglik[2], int *flag, double *work, double *eps, double *tol_chol, double *sctest); void agfit5_a(int *nusedx, int *nvarx, double *yy, double *covar2, double *offset2, double *weights2, int *strata, int *sort, double *means, double *beta, double *u, double *loglik, int *methodx, int *ptype2, int *pdiag2, int *nfrail, int *frail2, void *fexpr1,void *fexpr2, void *rho); void agfit5_b(int *maxiter, int *nusedx, int *nvarx, int *strata, double *beta, double *u, double *imat2, double *jmat2, double *loglik, int *flag, double *eps, double *tolerch, int *methodx, int *nfrail, double *fbeta, double *fdiag, /* R callback information */ void *fexpr1, void *fexpr2, void *rho); void agfit5_c(int *nusedx, int *nvar, int *strata, int *methodx, double *expect); void agfit_null(int *n, int *method, double *start, double *stop, int *event, double * offset, double *weights, int *strata, double loglik[2]); /* void aghaz2(int *n, double *start, double *stop, int *event, double *score, int * strata, double *hazard, double * cumhaz); */ void agmart(int *n, int *method, double *start, double *stop, int *event, double *score, double *wt, int *strata, double *resid); void agmart2(int *n, int *method, double *start, double *stop, int *event, int *nstrat, int *strata, int *sort1, int *sort2, double *score, double *wt, double *resid, double *haz); void agres12(int *nx, int *nvarx, double *y, double *covar2, int *strata, double *score, int *method, double *resid2, double *a); void agscore(int *nx, int *nvarx, double *y, double *covar2, int *strata, double *score, double *weights, int *method, double *resid2, double *a); void agsurv1(int *sn, int *snvar, double *y, double *score, int *strata, double *surv, double *varh, int *snsurv, double *xmat, double *d, double *varcov, double *yy, int *shisn, double *hisy, double *hisxmat,double *hisrisk, int *hisstrat); void agsurv2(int *sn, int *snvar, double *y, double *score, int *strata, double *surv, double *varh, double *xmat, double *varcov, int *snsurv, double *d, int *sncurve, double *newx, double *newrisk); void agsurv3(int *sn, int *snvar, int *sncurve, int *snpt, int *sse, double *score, double *sy, double *r, double *coef, double *var, double *cmean, int *scn, double *cy, double *cx, double *ssurv, double *varh, double *sused, int *smethod); void chinv2 (double **matrix, int n); int cholesky2(double **matrix, int n, double toler); void chsolve2(double **matrix, int n, double *y); void chinv3(double **matrix , int n, int m, double *fdiag); int cholesky3(double **matrix, int n, int m, double *diag, double toler); void chsolve3(double **matrix, int n, int m, double *diag, double *y); void coxdetail(int *nusedx, int *nvarx, int *ndeadx, double *y, double *covar2, int *strata, double *score, double *weights, double *means2, double *u2, double *var, double *work); void coxfit2(int *maxiter, int *nusedx, int *nvarx, double *Time, int *status, double *covar2, double *offset, double *weights, int *strata, double *means, double *beta, double *u, double *imat2, double loglik[2], int *flag, double *work, double *eps, double *tol_chol, double *sctest); void coxfit5_a(int *nusedx, int *nvarx, double *yy, double *covar2, double *offset2, double *weights2, int *strata, int *sorted, double *means, double *beta, double *u, double *loglik, int *methodx, int *ptype2, int *pdiag2, int *nfrail, int *frail2, void *fexpr1, void *fexpr2, void *rho ) ; void coxfit5_b(int *maxiter, int *nusedx, int *nvarx, int *strata, double *beta, double *u, double *imat2, double *jmat2, double *loglik, int *flag, double *eps, double *tolerch, int *methodx, int *nfrail, double *fbeta, double *fdiag, void *fexpr1, void *fexpr2, void *rho); void coxfit5_c (int *nusedx, int *nvar, int *strata, int *methodx, double *expect); void coxfit_null(int *nusedx, int *method, double *Time, int *status, double *score, double *weights, int *strata, double *loglik, double *resid); void coxhaz2(int *n, double *score, int *mark, int *strata, double *hazard, double *cumhaz); void coxmart(int *sn, int *method, double *Time, int *status, int * strata, double *score, double *wt, double *expect); void coxph_wtest(int *nvar2, int *ntest, double *var, double *b, double *scratch, double *tolerch); void coxscho(int *nusedx, int *nvarx, double *y, double *covar2, double *score, int *strata, int *method2, double *work); void coxscore(int *nx, int *nvarx, double *y, double *covar2, int *strata, double *score, double *weights, int *method, double *resid2, double *scratch); double **dmatrix(double *array, int ncol, int nrow); void init_doloop(int min, int max); int doloop (int nloops, int *index); /* void init_coxcall1(long *ptr1, vector **ptr2); void init_coxcall2(long *ptr1, vector **ptr2); */ void cox_callback (int which, double *coef, double *first, double *second, double *penalty, int *flag, int p, void *fexpr, void *rho); void pyears1(int *sn, int *sny, int *sdoevent, double *sy, double *weight, int *sedim, int *efac, int *edims, double *secut, double *expect, double *sedata, int *sodim, int *ofac, int *odims, double *socut, int *smethod, double *sodata, double *pyears, double *pn, double *pcount, double *pexpect, double *offtable); void pyears2(int *sn, int *sny, int *sdoevent, double *sy, double *wt, int *sodim, int *ofac, int *odims, double *socut, double *sodata, double *pyears, double *pn, double *pcount, double *offtable); void pyears3(int *sdeath, int *sn, int *sedim, int *efac, int *edims, double *secut, double *expect, double *sx, double *y, int *sntime, int *sngrp, double *times, double *esurv, int *nsurv); double pystep(int nc, int *index, int *index2, double *wt, double *data, int *fac, int *dims, double **cuts, double step, int edge); /** This doesn't seem to exist, but since nothing calls it we probably don't care. Does this mean we could lose the space allocated to savediag? int rnewton(int *maxiter, int n, int nvar, double *beta, double *u, double **imat, double loglik[2], double eps, void (*dolk)(), void (*doimat)(), double *tol_chol, double *newbeta, double *savediag, int debug); */ void surv_callback(double *z, double *dist, int n, void *fn, void *rho); void survdiff2(int *nn, int *nngroup, int *nstrat, double *rho, double *Time, int *status, int *group, int *strata, double *obs, double *exp, double *var, double *risk, double *kaplan); void survfit2(int *sn, double *y, double *wt, int *strata, int *method, int *error, double *mark, double *surv, double *varh, double *risksum ); void survfit3(int *sn, double *y, double *wt, int *strata, int *method, int *error, int *nstrat, double *ntimes_strata, double *timelist, double *weighted_event, double *surv, double *varh, double *risksum, double *enter, double *exit_censored); /* void survindex2(int *n, double *stime, int *strata, */ /* int *ntime, double *time, int *nstrat, */ /* int *o_n_risk, int *o_n_event, double *o_surv, */ /* double *o_std_err, double *o_upper, double *o_lower, */ /* int *n_risk, int *n_event, double *surv, */ /* double *std_err, double *upper, double *lower, */ /* double *new_start, int *num_extend, int *times_strata, */ /* double *temp_times); */ void survindex2(int *n, double *stime, int *strata, int *ntime, double *time, int *nstrat, int *indx, int *indx2); void survreg2(int *maxiter, int *nx, int *nvarx, double *y, int *ny, double *covar2, double *wtx, double *offset2, double *beta, int *nstratx, int *stratax, double *ux, double *imatx, double *loglik, int *flag, double *eps, double *tol_chol, int *dist, int *ddebug, void *placeholder1, void *placeholder2); void survreg4(int *maxiter, int *nx, int *nvarx, double *y, int *ny, double *covar2, double *wt2, double *offset2, double *beta, int *nstratx, int *stratax, double *ux, double *imatx, double *jmatx, double *loglik, int *flag, double *eps, double *tol_chol, int *dist, int *ddebug, int *ptype2, int *pdiag2, int *nfrail2, int *frail2, double *fdiag2, void *fexpr1, void *fexpr2, void *placeholder, void *rho); void survreg3(int *maxiter, int *nx, int *nvarx, double *y, int *ny, double *covar2, double *wtx, double *offset2, double *beta, int *nstratx, int *stratax, double *ux, double *imatx, double *loglik, int *flag, double *eps, double *tol_chol, int *dist, int *ddebug, void* density, void *rho); void survreg5(int *maxiter, int *nx, int *nvarx, double *y, int *ny, double *covar2, double *wt2, double *offset2, double *beta, int *nstratx, int *stratax, double *ux, double *imatx, double *jmatx, double *loglik, int *flag, double *eps, double *tol_chol, int *dist, int *ddebug, int *ptype2, int *pdiag2, int *nfrail2, int *frail2, double *fdiag2, void *fexpr1, void *fexpr2, void *density, void *rho ); void char_date(int *n, int *order, char *cdate, int *month, int*day, int *year); GenABEL/src/Transposer.h0000644000176000001440000000350712256741430014550 0ustar ripleyusers#ifndef ___TRANSPOSE___ #define ___TRANSPOSE___ #include "FileVector.h" /* this class transposes FileVector files without reading them fully into memory. data copying is working as explained below: some square_size value is used for partial copy. the square window traverses source data, ( cycle with i/j ) the piece of data is read into memory, then it's being transposed and written to the destination file ( j/i ) */ class Transposer { public : Transposer(){ square_size =10000;}; Transposer(int opt_square_size){ square_size=opt_square_size;}; void process(string filename, string destFileName, bool forceOverwrite); void process(string filename); void write_var_obs_names(FileVector * src_fv, FileVector * dest_fv); void copy_data(string src_data_file_name, string dest_data_file_name, unsigned long src_nvars, unsigned long src_nobss, unsigned int data_size); void read_part(ifstream * src_stream, char * data_part, unsigned long obs_start, unsigned long obs_length, unsigned long var_start, unsigned long var_length , unsigned int data_size,unsigned long src_obs_length); void write_part(ofstream * src_stream, char * data_part_transposed, unsigned long obs_start, unsigned long obs_length, unsigned long var_start, unsigned long var_length, unsigned int data_size, unsigned long dest_obs_length); void transpose_part(void * data_part, void * data_part_transposed, unsigned long obs_length,unsigned long var_length, unsigned int data_size ); private: //number of elements in square side. square_size^2 elements will be processed at one time:read and write unsigned int square_size; }; #endif GenABEL/src/FileVector.cpp0000644000176000001440000007073612256741430015015 0ustar ripleyusers#include #include #include using namespace std; #include "FileVector.h" #include "frutil.h" void FileVector::saveIndexFile() { if (readOnly) return; indexFile.fseek(0); indexFile.blockWriteOrRead(sizeof(fileHeader), (char*)&fileHeader, true); indexFile.fseek(sizeof(fileHeader)); if (observationNames && variableNames) { indexFile.blockWriteOrRead(sizeof(FixedChar) * fileHeader.numObservations, (char*)observationNames, true); indexFile.fseek(sizeof(fileHeader) + sizeof(FixedChar) * fileHeader.numObservations); indexFile.blockWriteOrRead(sizeof(FixedChar) * fileHeader.numVariables, (char*)variableNames, true); } } void FileVector::deInitialize(){ saveIndexFile(); delete [] cacheBuffer; cacheBuffer = 0; delete [] observationNames; observationNames = 0; delete [] variableNames; variableNames = 0; indexFile.close(); dataFile.close(); AbstractMatrix::closeForWriting(filename); } FileVector::~FileVector() { deInitialize(); } void FileVector::initialize(unsigned long cachesizeMb) { //Rprintf("initialize, open file %s\n",filename.c_str()); dbg << "Opening FileVector '" << filename.c_str() <<"'."<< endl; if (!readOnly) { AbstractMatrix::checkOpenForWriting(filename); } indexFilename = extract_base_file_name(filename) + FILEVECTOR_INDEX_FILE_SUFFIX; dataFilename = extract_base_file_name(filename) + FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX; if (!file_exists(indexFilename)) { errorLog << "Index file not exists: " << indexFilename << endl << errorExit; } dataFilename = extract_base_file_name(filename) + FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX; if (!file_exists(dataFilename)) errorLog << "Data file not exists: " << dataFilename.c_str() << endl < fileHeader.numVariables) { cache_size_Mb = (unsigned long) ceil( (float) fileHeader.numVariables * fileHeader.numObservations * fileHeader.bytesPerRecord / (1024. * 1024.) ); cache_size_nvars = fileHeader.numVariables; } cache_size_bytes = cache_size_nvars * fileHeader.bytesPerRecord * fileHeader.numObservations * sizeof(char); //free previously allocated memory if(cacheBuffer !=0 ) delete[] cacheBuffer; // get memory for the cache cacheBuffer = new (nothrow) char [cache_size_bytes]; if (!cacheBuffer) errorLog << "failed to get memory for cache" << endl << errorExit; max_buffer_size_bytes = INT_MAX; //don't read cache after resizing, //it will be updated on next read operation from desired position cacheBegin = 1; cacheEnd = 0; } void FileVector::calcCachePos(unsigned long newCenterPos, unsigned long &cacheBeginRef, unsigned long &cacheEndRef){ if (cache_size_nvars == getNumVariables()) { cacheBeginRef = 0; cacheEndRef = getNumVariables(); return; } cacheBeginRef = newCenterPos - cache_size_nvars/2; cacheEndRef = cacheBeginRef + cache_size_nvars; //cacheBeginRef < 0 ? if (newCenterPos < cache_size_nvars / 2) { cacheBeginRef = 0; cacheEndRef = cacheBeginRef + cache_size_nvars; return; } if (cacheEndRef > getNumVariables()){ cacheEndRef = getNumVariables(); cacheBeginRef = cacheEndRef - cache_size_nvars; } } void FileVector::updateCache(unsigned long varIdx) { // first load ? if (cacheEnd == 0 && cacheBegin == 1){ calcCachePos(varIdx, cacheBegin, cacheEnd); dataFile.fseek(cacheBegin); dbg << "First time cache load." << endl; dataFile.blockWriteOrRead(cache_size_bytes, cacheBuffer, false); if (!dataFile){ errorLog << "Inner error reading file." << endl << errorExit; } return; } if (getNumObservations() == 0) { return; } unsigned long currentCenter = (cacheEnd + cacheBegin) / 2; unsigned long newCenter = varIdx; unsigned long diffBetweenCenters; if (currentCenter>newCenter){ diffBetweenCenters = currentCenter - newCenter; } else { diffBetweenCenters = newCenter - currentCenter; } if (diffBetweenCenters < cache_size_nvars/4 ){ // no need to update cache return; } unsigned long newCacheBegin; unsigned long newCacheEnd; calcCachePos(newCenter, newCacheBegin, newCacheEnd); // update cache ? if (newCacheBegin == cacheBegin) { return; } unsigned long oldPos; unsigned long newPos; unsigned long loadPos; unsigned long inMemLoadPos; unsigned long hddReadSize; unsigned long memMoveSize; if (newCacheBegin > cacheBegin){ oldPos = newCacheBegin - cacheBegin; newPos = 0; loadPos = max(newCacheBegin, cacheEnd); inMemLoadPos = max(newCacheBegin, cacheEnd) - newCacheBegin; hddReadSize = min(newCacheBegin, cacheEnd ) - cacheBegin; } else { oldPos = 0; newPos = cacheBegin - newCacheBegin; loadPos = newCacheBegin; inMemLoadPos = 0; hddReadSize = min(newCacheEnd, cacheBegin) - newCacheBegin; } memMoveSize = cache_size_nvars - hddReadSize; if (memMoveSize>0){ memmove(cacheBuffer + newPos * getElementSize() * getNumObservations(), cacheBuffer + oldPos * getElementSize() * getNumObservations(), memMoveSize * getElementSize() * getNumObservations()); } dataFile.fseek(loadPos * getElementSize() * getNumObservations()); dataFile.blockWriteOrRead(hddReadSize * getElementSize() * getNumObservations(), cacheBuffer + inMemLoadPos * getElementSize() * getNumObservations(), false); if (!dataFile){ errorLog << "Inner error reading file." << endl << errorExit; } cacheBegin = newCacheBegin; cacheEnd = newCacheEnd; } void FileVector::setUpdateNamesOnWrite(bool bUpdate) { updateNamesOnWrite = bUpdate; } void FileVector::cacheAllNames(bool doCache) { if (doCache) { if (variableNames || observationNames) { dbg << "FileVector.cacheAllNames(true) called while variable " << "names are already cached." << endl; return; } readNames(); } else { if (variableNames) { delete[] variableNames; variableNames = 0; } if (observationNames) { delete[] observationNames; observationNames = 0; } } } void FileVector::writeVariableName(unsigned long varIdx, FixedChar name) { if (varIdx >= fileHeader.numVariables) { errorLog << "Trying to set name of obs out of range (" << varIdx << ")\n\n" << endl << errorExit; } if ((updateNamesOnWrite || variableNames == 0) && !readOnly){ indexFile.fseek(sizeof(fileHeader) + sizeof(FixedChar) * (varIdx + fileHeader.numObservations)); indexFile.blockWriteOrRead(sizeof(FixedChar), (char*)&name, true); indexFile.flush(); } if (variableNames) { variableNames[varIdx] = name; } } void FileVector::writeObservationName(unsigned long obsIdx, FixedChar name) { if (obsIdx >= fileHeader.numObservations) { errorLog << "Trying to set name of vars out of range (" << obsIdx << ")\n\n" << endl << errorExit; } if ((updateNamesOnWrite || observationNames == 0) && !readOnly){ indexFile.fseek(sizeof(fileHeader) + sizeof(FixedChar) * (obsIdx)); indexFile.blockWriteOrRead(sizeof(FixedChar), (char*)&name, true); indexFile.flush(); } if (observationNames) { observationNames[obsIdx] = name; } } FixedChar FileVector::readVariableName(unsigned long varIdx) { if (varIdx >= fileHeader.numVariables) { errorLog << "trying to get name of var out of range" << errorExit; } if (!variableNames) { FixedChar ret; indexFile.fseek(sizeof(fileHeader) + sizeof(FixedChar) * (varIdx+fileHeader.numObservations)); indexFile.blockWriteOrRead(sizeof(FixedChar), (char*)&ret, false); return ret; } return variableNames[varIdx]; } FixedChar FileVector::readObservationName(unsigned long obsIdx) { if (obsIdx >= fileHeader.numObservations) { errorLog << "trying to get name of obs out of range" << errorExit; } if (!observationNames) { FixedChar ret; indexFile.fseek(sizeof(fileHeader) + sizeof(FixedChar)*(obsIdx)); indexFile.blockWriteOrRead(sizeof(FixedChar), (char*)&ret, false); return ret; } return observationNames[obsIdx]; } // can read single variable void FileVector::readVariable(unsigned long varIdx, void * outvec) { if (varIdx >= fileHeader.numVariables) { errorLog << "Variable number out of range (" << varIdx << " >= " << fileHeader.numVariables << ")" << endl << errorExit; } updateCache(varIdx); unsigned long offset = (varIdx - cacheBegin) * fileHeader.numObservations * getElementSize(); memcpy(outvec, cacheBuffer+offset, getElementSize() * (fileHeader.numObservations)); } void FileVector::readObservation(unsigned long obsIdx, void *outvec) { char * tmpdata = new (nothrow) char [getNumObservations()*getElementSize()]; if (!tmpdata) errorLog << "readObservation: cannot allocate tmpdata" << errorExit; for (unsigned long int i = 0; i< getNumVariables(); i++) { readVariable(i, tmpdata); memcpy((char*)outvec + i * getElementSize(), tmpdata + getElementSize() * obsIdx, getElementSize()); } delete[] tmpdata; } void FileVector::writeObservation(unsigned long obsIdx, void * invec) { if (readOnly) { errorLog << "Trying to write to the readonly file." << errorExit; } for (unsigned long int i = 0; i < getNumVariables(); i++) { writeElement(i, obsIdx, (char*)invec + i * getElementSize() ); } } // can write single variable void FileVector::writeVariable(unsigned long varIdx, void * datavec) { if (readOnly) { errorLog << "Trying to write to the readonly file." << errorExit; } unsigned long pos = nrnc_to_nelem(varIdx, 0); dataFile.fseek(pos * getElementSize()); dataFile.blockWriteOrRead(getElementSize() * fileHeader.numObservations, (char*)datavec, true); dataFile.flush(); if (!dataFile) { errorLog << "failed to write to data file\n" << errorExit; } if (varIdx >= cacheBegin && varIdx < cacheEnd) { unsigned long offset = (varIdx - cacheBegin) * fileHeader.numObservations * getElementSize(); memcpy(cacheBuffer + offset, datavec, getElementSize() * fileHeader.numObservations); } } unsigned long FileVector::nrnc_to_nelem(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx) { if (varIdx >= fileHeader.numVariables) { errorLog << "Variable number out of bounds (" << varIdx << " >= " << fileHeader.numVariables << ")" << endl << errorExit; } if (obsIdx >= fileHeader.numObservations) { errorLog << "Observation number out of bounds (" << obsIdx << " >= " << fileHeader.numVariables << ")" << endl << errorExit; } return( varIdx * fileHeader.numObservations + obsIdx ); } // should only be used for reading single random elements! void FileVector::readElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void* out) { unsigned long pos = nrnc_to_nelem(varIdx, obsIdx); deepDbg << "FileVector.readElement(" << varIdx << "," << obsIdx << "), pos = " << pos << ", "; dataFile.fseek(pos * getElementSize()); dataFile.blockWriteOrRead(getElementSize(), (char*)out, false); } void FileVector::writeElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void* data) { if (readOnly) { errorLog << "Trying to write to the readonly file." << errorExit; } deepDbg << "FileVector.writeElement(" << varIdx << "," << obsIdx << ");" << endl; unsigned long pos = nrnc_to_nelem(varIdx, obsIdx); dataFile.fseek(pos * getElementSize()); dataFile.blockWriteOrRead(getElementSize(), (char*)data, true); dataFile.flush(); if (varIdx >= cacheBegin && varIdx < cacheEnd) { unsigned long offset = (varIdx - cacheBegin) * fileHeader.numObservations * getElementSize() + obsIdx *getElementSize(); memcpy(cacheBuffer+offset, data, getElementSize() ); } } unsigned long FileVector::getNumVariables() { return fileHeader.numVariables; } unsigned long FileVector::getNumObservations() { return fileHeader.numObservations; } void FileVector::saveAs( string newFilename ) { initializeEmptyFile( (char *)newFilename.c_str(), getNumVariables(), getNumObservations(), fileHeader.type, true); FileVector *outdata = new FileVector( newFilename, 64 ); //todo which size for cache to use? // copy observation names from the first object for (unsigned long i = 0; i < getNumObservations(); i++) outdata->writeObservationName( i, readObservationName(i) ); char * tmpvariable = new (nothrow) char[getNumObservations() * getElementSize()]; if (!tmpvariable) errorLog << "can not allocate memory for tmpvariable" << endl << endl << errorExit; for (unsigned long i = 0; i < getNumVariables(); i++) { //write var names outdata->writeVariableName(i, readVariableName(i)); //write variables readVariable(i, tmpvariable); outdata->writeVariable(i, tmpvariable); } delete outdata; delete [] tmpvariable; } void FileVector::saveVariablesAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long *varindexes) { initializeEmptyFile( (char *)newFilename.c_str(), nvars, getNumObservations(), fileHeader.type, true); FileVector outdata( newFilename, 64 ); //todo which size for cache to use? // copy observation names from the first object for (unsigned long i = 0; i < getNumObservations(); i++) outdata.writeObservationName(i, readObservationName(i) ); char * tmpvariable = new (nothrow) char[getNumObservations() * getElementSize()]; if (!tmpvariable) errorLog << "can not allocate memory for tmpvariable" << endl << endl << errorExit; for (unsigned long i = 0; i < nvars; i++ ) { unsigned long selected_index = varindexes[i]; //write var names outdata.writeVariableName(i, readVariableName(selected_index)); //write variables readVariable(selected_index, tmpvariable); outdata.writeVariable(i, tmpvariable); } delete [] tmpvariable; } string FileVector::getFileName() { return filename; } void FileVector::saveObservationsAs( string newFilename, unsigned long nobss, unsigned long *obsindexes) { if (headerOrDataExists(newFilename)) { errorLog << "File " << newFilename <<" already exists" << endl << errorExit; } initializeEmptyFile( (char *)newFilename.c_str(), getNumVariables(), nobss, fileHeader.type, true); FileVector outdata( newFilename, 64 ); //todo which size for cache to use? // copy observation names from the first object for (unsigned long i = 0; i < nobss; i++ ) outdata.writeObservationName(i, readObservationName( obsindexes[i] ) ); char * in_variable = new (nothrow) char[getNumObservations() * getElementSize()]; if (!in_variable) errorLog << "can not allocate memory for tmpvariable" << endl << endl << errorExit; char * out_variable = new (nothrow) char[nobss*getElementSize()]; if (!out_variable) errorLog << "can not allocate memory for tmpvariable" << endl << endl << errorExit; for (unsigned long i = 0; i < getNumVariables(); i++) { //write var names outdata.writeVariableName(i, readVariableName(i)); //write variables readVariable(i, in_variable); copyVariable(out_variable, in_variable, nobss, obsindexes); outdata.writeVariable(i, out_variable); } delete [] in_variable; delete [] out_variable; } /* * copy elements from "from" array to "to" array, according to "n" and "indexes" parameters */ void FileVector::copyVariable(char* to, char* from, int n, unsigned long * indexes ) { for (int j = 0; j < n; j++ ) { //copy only selected observations to out_variable from in_variable unsigned long int read_offset = indexes[j] * getElementSize(); if(read_offset + getElementSize() > getNumObservations() * getElementSize()) { errorLog << "When saving selected observations: index in obsindexes(" << indexes[j]; errorLog << ") is out of range, source obsIdx is " << getNumObservations() << endl; errorLog << errorExit; } memcpy(to + j*getElementSize(),from + read_offset,getElementSize()); } } void FileVector::saveAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long nobss, unsigned long *varindexes, unsigned long *obsindexes) { if (headerOrDataExists(newFilename)) { errorLog << "File "<< newFilename <<" already exists." << endl << errorExit; } initializeEmptyFile( (char *)newFilename.c_str(), nvars, nobss, fileHeader.type, true); FileVector outdata(newFilename, 64); //todo which size for cache to use? // copy observation names from the first object for (unsigned long i = 0; i < nobss; i++) { //cout << nobss << " " << i << "-" << obsindexes[i] << ";"; outdata.writeObservationName(i, readObservationName(obsindexes[i]) ); } char * out_variable = new (nothrow) char[nobss*getElementSize()]; if (!out_variable) errorLog << "can not allocate memory for out_variable" << endl << errorExit; char * in_variable = new (nothrow) char[getNumObservations()*getElementSize()]; if (!in_variable) errorLog << "can not allocate memory for in_variable" << endl << errorExit; for (unsigned long i= 0; i < nvars; i++) { unsigned long selected_index = varindexes[i]; //write var names outdata.writeVariableName(i, readVariableName(selected_index)); //write variables readVariable(selected_index,in_variable); copyVariable(out_variable, in_variable, nobss, obsindexes); outdata.writeVariable(i,out_variable ); } delete[] in_variable; delete[] out_variable; } void FileVector::saveAsText(string newFilename, bool saveVarNames, bool saveObsNames, string nanString) { ofstream textfile(newFilename.c_str(), ios::out); // copy observation names from the first object if (saveObsNames) { for (unsigned long i = 0; i < getNumObservations(); i++ ) { FixedChar fc = readObservationName(i) ; textfile << fc.name << " "; } textfile << endl; } char * in_variable = new (nothrow) char[getNumObservations() * getElementSize()]; if (!in_variable) errorLog << "can not allocate memory for in_variable" << endl << endl << errorExit; for(unsigned long i = 0; i < getNumVariables(); i++) { dbg << "Writing var " << i << " of " << getNumVariables() << endl; //write var names FixedChar fc = readVariableName(i); if (saveVarNames) { textfile << fc.name << " "; } //write variables readVariable(i, in_variable); for (unsigned long j = 0; j < getNumObservations(); j++) { string s = bufToString(getElementType(), &in_variable[j * getElementSize()], nanString); textfile << s << " "; } textfile << endl; } delete[] in_variable; } short unsigned FileVector::getElementSize() { return calcDataSize(fileHeader.type); } short unsigned FileVector::getElementType() { return fileHeader.type; } void FileVector::addVariable(void *invec, string varName) { deepDbg << "addVariable(" << varName << ")" << endl; if (readOnly) { errorLog << "Trying to write to the readonly file." << errorExit; } fileHeader.numVariables++; //recalculate fileHeader.nelements = fileHeader.numVariables * fileHeader.numObservations; FixedChar _fc_varname(varName); // are names loaded from disk ? if (variableNames && observationNames) { FixedChar * newVariablesNames = new (nothrow)FixedChar[fileHeader.numVariables]; if (!newVariablesNames) { errorLog << "Can not allocate memory in addVariable()" << errorExit; } //reallocate greater array for var names memcpy(newVariablesNames, variableNames, sizeof(FixedChar)*(fileHeader.numVariables-1)); newVariablesNames[fileHeader.numVariables - 1] = _fc_varname; FixedChar *oldvar_names = variableNames; variableNames = newVariablesNames; delete[] oldvar_names; if (updateNamesOnWrite) { indexFile.fseek(sizeof(fileHeader) + sizeof(FixedChar) * (fileHeader.numVariables - 1 + fileHeader.numObservations)); indexFile.blockWriteOrRead(sizeof(FixedChar), (char*)&_fc_varname.name, true); } } else { // not loaded indexFile.fseek(sizeof(fileHeader) + sizeof(FixedChar) * (fileHeader.numVariables - 1 + fileHeader.numObservations)); indexFile.blockWriteOrRead(sizeof(FixedChar), (char*)&_fc_varname.name, true); } writeVariable(fileHeader.numVariables - 1, invec); } void FileVector::getPrivateCacheData(unsigned long* cacheSizeNVars, unsigned long *pCacheBegin, unsigned long *pCacheEnd ) { *cacheSizeNVars = cache_size_nvars; *pCacheBegin = cacheBegin; *pCacheEnd = cacheEnd; } bool FileVector::setReadOnly(bool iReadOnly){ if (iReadOnly) { if (!this->readOnly) { deInitialize(); this->readOnly = iReadOnly; initialize(this->cache_size_Mb); } } else { if (this->readOnly) { bool canOpen; { ofstream indexFileTest(indexFilename.c_str(), ios::out|ios::in|ios::binary); ofstream dataFileTest(dataFilename.c_str(), ios::out|ios::in|ios::binary); canOpen = indexFileTest.good() && dataFileTest.good(); } if (canOpen) { deInitialize(); this->readOnly = iReadOnly; initialize(this->cache_size_Mb); } else { errorLog << "Can't open " << filename << "for writing. " << endl; return false; } } } return true; } AbstractMatrix* FileVector::castToAbstractMatrix(){ return this; } GenABEL/src/fexact.c0000644000176000001440000014717512256741430013667 0ustar ripleyusers/* -*- mode: c; kept-new-versions: 25; kept-old-versions: 20 -*- Fisher's exact test for contingency tables -- usage see below fexact.f -- translated by f2c (version 19971204). Run through a slightly modified version of MM's f2c-clean. Heavily hand-edited by KH and MM. */ /* chars are handled as whole strings */ #include #include #include #include "ctest.h" static void f2xact(int nrow, int ncol, int *table, int ldtabl, double *expect, double *percnt, double *emin, double *prt, double *pre, double *fact, int *ico, int *iro, int *kyy, int *idif, int *irn, int *key, int *ldkey, int *ipoin, double *stp, int *ldstp, int *ifrq, double *LP, double *SP, double *tm, int *key2, int *iwk, double *rwk); static double f3xact(int nrow, int *irow, int ncol, int *icol, int ntot, double *fact, int *ico, int *iro, int *it, int *lb, int *nr, int *nt, int *nu, int *itc, int *ist, double *stv, double *alen, const double *tol); static double f4xact(int nrow, int *irow, int ncol, int *icol, double dspt, double *fact, int *icstk, int *ncstk, int *lstk, int *mstk, int *nstk, int *nrstk, int *irstk, double *ystk, const double *tol); static void f5xact(double *pastp, const double *tol, int *kval, int *key, int *ldkey, int *ipoin, double *stp, int *ldstp, int *ifrq, int *npoin, int *nr, int *nl, int *ifreq, int *itop, Rboolean psh); static Rboolean f6xact(int nrow, int *irow, int *kyy, int *key, int *ldkey, int *last, int *ipn); static void f7xact(int nrow, int *imax, int *idif, int *k, int *ks, int *iflag); static void f8xact(int *irow, int is, int i1, int izero, int *new); static double f9xact(int n, int ntot, int *ir, double *fact); static Rboolean f10act(int nrow, int *irow, int ncol, int *icol, double *val, double *fact, int *nd, int *ne, int *m); static void f11act(int *irow, int i1, int i2, int *new); static void prterr(int icode, const char *mes); static int iwork(int iwkmax, int *iwkpt, int number, int itype); #ifdef USING_R # define isort(n, ix) R_isort(ix, *n) # include /* -> pgamma() */ #else static void isort(int *n, int *ix); static double gammds(double *y, double *p, int *ifault); static double alogam(double *x, int *ifault); #endif /* The only public function : */ void fexact(int *nrow, int *ncol, int *table, int *ldtabl, double *expect, double *percnt, double *emin, double *prt, double *pre, /* new in C : */ int *workspace, /* new arg, was const = 30*/int *mult) { /* ALGORITHM 643, COLLECTED ALGORITHMS FROM ACM. THIS WORK PUBLISHED IN TRANSACTIONS ON MATHEMATICAL SOFTWARE, VOL. 19, NO. 4, DECEMBER, 1993, PP. 484-488. ----------------------------------------------------------------------- Name: FEXACT Purpose: Computes Fisher's exact test probabilities and a hybrid approximation to Fisher exact test probabilities for a contingency table using the network algorithm. Arguments: NROW - The number of rows in the table. (Input) NCOL - The number of columns in the table. (Input) TABLE - NROW by NCOL matrix containing the contingency table. (Input) LDTABL - Leading dimension of TABLE exactly as specified in the dimension statement in the calling program. (Input) EXPECT - Expected value used in the hybrid algorithm for deciding when to use asymptotic theory probabilities. (Input) If EXPECT <= 0.0 then asymptotic theory probabilities are not used and Fisher exact test probabilities are computed. Otherwise, if PERCNT or more of the cells in the remaining table have estimated expected values of EXPECT or more, with no remaining cell having expected value less than EMIN, then asymptotic chi-squared probabilities are used. See the algorithm section of the manual document for details. Use EXPECT = 5.0 to obtain the 'Cochran' condition. PERCNT - Percentage of remaining cells that must have estimated expected values greater than EXPECT before asymptotic probabilities can be used. (Input) See argument EXPECT for details. Use PERCNT = 80.0 to obtain the 'Cochran' condition. EMIN - Minimum cell estimated expected value allowed for asymptotic chi-squared probabilities to be used. (Input) See argument EXPECT for details. Use EMIN = 1.0 to obtain the 'Cochran' condition. PRT - Probability of the observed table for fixed marginal totals. (Output) PRE - Table p-value. (Output) PRE is the probability of a more extreme table, where `extreme' is in a probabilistic sense. If EXPECT < 0 then the Fisher exact probability is returned. Otherwise, an approximation to the Fisher exact probability is computed based upon asymptotic chi-squared probabilities for ``large'' table expected values. The user defines ``large'' through the arguments EXPECT, PERCNT, and EMIN. Remarks: 1. For many problems one megabyte or more of workspace can be required. If the environment supports it, the user should begin by increasing the workspace used to 200,000 units. 2. In FEXACT, LDSTP = MULT*LDKEY. The proportion of table space used by STP may be changed by changing the line MULT = 30 below to another value. --> MULT is now an __argument__ of the function 3. FEXACT may be converted to single precision by setting IREAL = 3, and converting all DOUBLE PRECISION specifications (except the specifications for RWRK, IWRK, and DWRK) to REAL. This will require changing the names and specifications of the intrinsic functions ALOG, AMAX1, AMIN1, EXP, and REAL. In addition, the machine specific constants will need to be changed, and the name DWRK will need to be changed to RWRK in the call to F2XACT. 4. Machine specific constants are specified and documented in F2XACT. A missing value code is specified in both FEXACT and F2XACT. 5. Although not a restriction, is is not generally practical to call this routine with large tables which are not sparse and in which the 'hybrid' algorithm has little effect. For example, although it is feasible to compute exact probabilities for the table 1 8 5 4 4 2 2 5 3 3 4 3 1 0 10 1 4 0 0 0 0, computing exact probabilities for a similar table which has been enlarged by the addition of an extra row (or column) may not be feasible. ----------------------------------------------------------------------- */ /* CONSTANT Parameters : */ /* To increase the length of the table of past path lengths relative to the length of the hash table, increase MULT. */ /* AMISS is a missing value indicator which is returned when the probability is not defined. */ const double amiss = -12345.; /* Set IREAL = 4 for DOUBLE PRECISION Set IREAL = 3 for SINGLE PRECISION */ #define i_real 4 #define i_int 2 /* System generated locals */ int ikh; /* Local variables */ int nco, nro, ntot, numb, iiwk, irwk; int i, j, k, kk, ldkey, ldstp, i1, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, i9, i10; int i3a, i3b, i3c, i9a, iwkmax, iwkpt; /* Workspace Allocation (freed when returning to R) */ double *equiv; iwkmax = 2 * (int) (*workspace / 2); //_________________________________ //Maksim Struchalin, 14-June-2010: // In case of use R_alloc memory is freed only when routine .C finishes. We have got memorry leak in case when we call fexat in a loop "inside" ".C" . // equiv = (double *) R_alloc(iwkmax / 2, sizeof(double)); equiv = (double *) Calloc(iwkmax / 2, double); // call Free(equiv) at the end. //_________________________________ #define dwrk (equiv) #define iwrk ((int *)equiv) #define rwrk ((float *)equiv) /* Function Body */ iwkpt = 0; if (*nrow > *ldtabl) prterr(1, "NROW must be less than or equal to LDTABL."); ntot = 0; for (i = 0; i < *nrow; ++i) { for (j = 0; j < *ncol; ++j) { if (table[i + j * *ldtabl] < 0) prterr(2, "All elements of TABLE may not be negative."); ntot += table[i + j * *ldtabl]; } } if (ntot == 0) { prterr(3, "All elements of TABLE are zero.\n" "PRT and PRE are set to missing values."); *pre = *prt = amiss; return; } /* nco := max(*nrow, *ncol) * nro := min(*nrow, *ncol) */ if(*ncol > *nrow) { nco = *ncol; nro = *nrow; } else { nco = *nrow; nro = *ncol; } k = *nrow + *ncol + 1; kk = k * nco; ikh = ntot + 1; i1 = iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_real); i2 = iwork(iwkmax, &iwkpt, nco, i_int); i3 = iwork(iwkmax, &iwkpt, nco, i_int); i3a = iwork(iwkmax, &iwkpt, nco, i_int); i3b = iwork(iwkmax, &iwkpt, nro, i_int); i3c = iwork(iwkmax, &iwkpt, nro, i_int); ikh = imax2(k * 5 + (kk << 1), nco * 7 + 800); iiwk= iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_int); ikh = imax2(nco + 401, k); irwk= iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_real); /* NOTE: What follows below splits the remaining amount iwkmax - iwkpt of (int) workspace into hash tables as follows. type size index INT 2 * ldkey i4 i5 i11 REAL 2 * ldkey i8 i9 i10 REAL 2 * ldstp i6 INT 6 * ldstp i7 Hence, we need ldkey times 3 * 2 + 3 * 2 * s + 2 * mult * s + 6 * mult chunks of integer memory, where s = sizeof(REAL) / sizeof(INT). If doubles are used and are twice as long as ints, this gives 18 + 10 * mult so that the value of ldkey can be obtained by dividing available (int) workspace by this number. In fact, because iwork() can actually s * n + s - 1 int chunks when allocating a REAL, we use ldkey = available / numb - 1. FIXME: Can we always assume that sizeof(double) / sizeof(int) is 2? */ if (i_real == 4) { /* Double precision reals */ numb = 18 + 10 * *mult; } else { /* Single precision reals */ numb = (*mult << 3) + 12; } ldkey = (iwkmax - iwkpt) / numb - 1; ldstp = *mult * ldkey; ikh = ldkey << 1; i4 = iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_int); ikh = ldkey << 1; i5 = iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_int); ikh = ldstp << 1; i6 = iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_real); ikh = ldstp * 6; i7 = iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_int); ikh = ldkey << 1; i8 = iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_real); ikh = ldkey << 1; i9 = iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_real); ikh = ldkey << 1; i9a = iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_real); ikh = ldkey << 1; i10 = iwork(iwkmax, &iwkpt, ikh, i_int); /* To convert to double precision, change RWRK to DWRK in the next CALL. */ f2xact(*nrow, *ncol, table, *ldtabl, expect, percnt, emin, prt, pre, dwrk + i1, iwrk + i2, iwrk + i3, iwrk + i3a, iwrk + i3b, iwrk + i3c, iwrk + i4, &ldkey, iwrk + i5, dwrk + i6, &ldstp, iwrk + i7, dwrk + i8, dwrk + i9, dwrk + i9a, iwrk + i10, iwrk + iiwk, dwrk + irwk); Free(equiv); return; } #undef rwrk #undef iwrk #undef dwrk void f2xact(int nrow, int ncol, int *table, int ldtabl, double *expect, double *percnt, double *emin, double *prt, double *pre, double *fact, int *ico, int *iro, int *kyy, int *idif, int *irn, int *key, int *ldkey, int *ipoin, double *stp, int *ldstp, int *ifrq, double *LP, double *SP, double *tm, int *key2, int *iwk, double *rwk) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F2XACT Purpose: Computes Fisher's exact test for a contingency table, routine with workspace variables specified. ----------------------------------------------------------------------- */ const int imax = INT_MAX;/* the largest representable int on the machine.*/ /* AMISS is a missing value indicator which is returned when the probability is not defined. */ const double amiss = -12345.; /* TOL is chosen as the square root of the smallest relative spacing. */ const static double tol = 3.45254e-7; const char* ch_err_5 = "The hash table key cannot be computed because the largest key\n" "is larger than the largest representable int.\n" "The algorithm cannot proceed.\n" "Reduce the workspace size or use another algorithm."; /* Local variables -- changed from "static" * (*does* change results very slightly on i386 linux) */ int i, ii, j, k, n, iflag,ifreq, ikkey, ikstp, ikstp2, ipn, ipo, itop, itp = 0, jkey, jstp, jstp2, jstp3, jstp4, k1, kb, kd, ks, kval = 0, kmax, last, ncell, ntot, nco, nro, nro2, nrb, i31, i32, i33, i34, i35, i36, i37, i38, i39, i41, i42, i43, i44, i45, i46, i47, i48, i310, i311; double dspt, d1,dd,df,ddf, drn,dro, obs, obs2, obs3, pastp,pv, tmp=0.; #ifndef USING_R double d2; int ifault; #endif Rboolean nr_gt_nc, maybe_chisq, chisq = FALSE/* -Wall */, psh; /* Parameter adjustments */ table -= ldtabl + 1; --ico; --iro; --kyy; --idif; --irn; --key; --ipoin; --stp; --ifrq; --LP; --SP; --tm; --key2; --iwk; --rwk; /* Check table dimensions */ if (nrow > ldtabl) prterr(1, "NROW must be less than or equal to LDTABL."); if (ncol <= 1) prterr(4, "NCOL must be at least 2"); /* Initialize KEY array */ for (i = 1; i <= *ldkey << 1; ++i) { key[i] = -9999; key2[i] = -9999; } nr_gt_nc = nrow > ncol; /* nco := max(nrow, ncol) : */ if(nr_gt_nc) nco = nrow; else nco = ncol; /* Compute row marginals and total */ ntot = 0; for (i = 1; i <= nrow; ++i) { iro[i] = 0; for (j = 1; j <= ncol; ++j) { if (table[i + j * ldtabl] < 0.) prterr(2, "All elements of TABLE may not be negative."); iro[i] += table[i + j * ldtabl]; } ntot += iro[i]; } if (ntot == 0) { prterr(3, "All elements of TABLE are zero.\n" "PRT and PRE are set to missing values."); *pre = *prt = amiss; return; } /* Column marginals */ for (i = 1; i <= ncol; ++i) { ico[i] = 0; for (j = 1; j <= nrow; ++j) ico[i] += table[j + i * ldtabl]; } /* sort marginals */ isort(&nrow, &iro[1]); isort(&ncol, &ico[1]); /* Determine row and column marginals. Define max(nrow,ncol) =: nco >= nro := min(nrow,ncol) nco is defined above Swap marginals if necessary to ico[1:nco] & iro[1:nro] */ if (nr_gt_nc) { nro = ncol; /* Swap marginals */ for (i = 1; i <= nco; ++i) { ii = iro[i]; if (i <= nro) iro[i] = ico[i]; ico[i] = ii; } } else nro = nrow; /* Get multiplers for stack */ kyy[1] = 1; for (i = 1; i < nro; ++i) { /* Hash table multipliers */ if (iro[i] + 1 <= imax / kyy[i]) { kyy[i + 1] = kyy[i] * (iro[i] + 1); j /= kyy[i]; } else { prterr(5, ch_err_5); return; } } /* Check for Maximum product : */ /* original code: if (iro[nro - 1] + 1 > imax / kyy[nro - 1]) */ if (iro[nro] + 1 > imax / kyy[nro]) { /* L_ERR_5: */ prterr(501, ch_err_5); return; } /* Compute log factorials */ fact[0] = 0.; fact[1] = 0.; if(ntot >= 2) fact[2] = log(2.); /* MM: old code assuming log() to be SLOW */ for (i = 3; i <= ntot; i += 2) { fact[i] = fact[i - 1] + log((double) i); j = i + 1; if (j <= ntot) fact[j] = fact[i] + fact[2] + fact[j / 2] - fact[j / 2 - 1]; } /* Compute obs := observed path length */ obs = tol; ntot = 0; for (j = 1; j <= nco; ++j) { dd = 0.; if (nr_gt_nc) { for (i = 1; i <= nro; ++i) { dd += fact[table[j + i * ldtabl]]; ntot += table[j + i * ldtabl]; } } else { for (i = 1, ii = j * ldtabl + 1; i <= nro; i++, ii++) { dd += fact[table[ii]]; ntot += table[ii]; } } obs += fact[ico[j]] - dd; } /* Denominator of observed table: DRO */ dro = f9xact(nro, ntot, &iro[1], fact); /* improve: the following "easily" underflows to zero -- return "log()" */ *prt = exp(obs - dro); *pre = 0.; itop = 0; maybe_chisq = (*expect > 0.); /* Initialize pointers for workspace */ /* f3xact */ i31 = 1; i32 = i31 + nco; i33 = i32 + nco; i34 = i33 + nco; i35 = i34 + nco; i36 = i35 + nco; i37 = i36 + nco; i38 = i37 + nco; i39 = i38 + 400; i310 = 1; i311 = 1 + 400; /* f4xact */ i = nrow + ncol + 1; i41 = 1; i42 = i41 + i; i43 = i42 + i; i44 = i43 + i; i45 = i44 + i; i46 = i45 + i; i47 = i46 + i * nco; i48 = 1; /* Initialize pointers */ k = nco; last = *ldkey + 1; jkey = *ldkey + 1; jstp = *ldstp + 1; jstp2 = *ldstp * 3 + 1; jstp3 = (*ldstp << 2) + 1; jstp4 = *ldstp * 5 + 1; ikkey = 0; ikstp = 0; ikstp2 = *ldstp << 1; ipo = 1; ipoin[1] = 1; stp[1] = 0.; ifrq[1] = 1; ifrq[ikstp2 + 1] = -1; Outer_Loop: kb = nco - k + 1; ks = 0; n = ico[kb]; kd = nro + 1; kmax = nro; /* IDIF is the difference in going to the daughter */ for (i = 1; i <= nro; ++i) idif[i] = 0; /* Generate the first daughter */ do { --kd; ntot = imin2(n, iro[kd]); idif[kd] = ntot; if (idif[kmax] == 0) --kmax; n -= ntot; } while (n > 0 && kd != 1); if (n != 0) /* i.e. kd == 1 */ goto L310; k1 = k - 1; n = ico[kb]; ntot = 0; for (i = kb + 1; i <= nco; ++i) ntot += ico[i]; L150: /* Arc to daughter length=ICO[KB] */ for (i = 1; i <= nro; ++i) irn[i] = iro[i] - idif[i]; if (k1 > 1) { /* Sort irn */ if (nro == 2) { if (irn[1] > irn[2]) { ii = irn[1]; irn[1] = irn[2]; irn[2] = ii; } } else isort(&nro, &irn[1]); /* Adjust start for zero */ for (i = 1; i <= nro; ++i) { if (irn[i] != 0) break; } nrb = i; } else { nrb = 1; } nro2 = nro - nrb + 1; /* Some table values */ ddf = f9xact(nro, n, &idif[1], fact); drn = f9xact(nro2, ntot, &irn[nrb], fact) - dro + ddf; /* Get hash value */ if (k1 > 1) { kval = irn[1]; /* Note that with the corrected check at error "502", * we won't have overflow in kval below : */ for (i = 2; i <= nro; ++i) kval += irn[i] * kyy[i]; /* Get hash table entry */ i = kval % (*ldkey << 1) + 1; /* Search for unused location */ for (itp = i; itp <= *ldkey << 1; ++itp) { ii = key2[itp]; if (ii == kval) { goto L240; } else if (ii < 0) { key2[itp] = kval; LP[itp] = 1.; SP[itp] = 1.; goto L240; } } for (itp = 1; itp <= i - 1; ++itp) { ii = key2[itp]; if (ii == kval) { goto L240; } else if (ii < 0) { key2[itp] = kval; LP[itp] = 1.; goto L240; } } /* KH prterr(6, "LDKEY is too small.\n" "It is not possible to give the value of LDKEY required,\n" "but you could try doubling LDKEY (and possibly LDSTP)."); */ prterr(6, "LDKEY is too small for this problem.\n" "Try increasing the size of the workspace."); } L240: psh = TRUE; /* Recover pastp */ ipn = ipoin[ipo + ikkey]; pastp = stp[ipn + ikstp]; ifreq = ifrq[ipn + ikstp]; /* Compute shortest and longest path */ if (k1 > 1) { obs2 = obs - fact[ico[kb + 1]] - fact[ico[kb + 2]] - ddf; for (i = 3; i <= k1; ++i) obs2 -= fact[ico[kb + i]]; if (LP[itp] > 0.) { dspt = obs - obs2 - ddf; /* Compute longest path */ LP[itp] = f3xact(nro2, &irn[nrb], k1, &ico[kb + 1], ntot, fact, &iwk[i31], &iwk[i32], &iwk[i33], &iwk[i34], &iwk[i35], &iwk[i36], &iwk[i37], &iwk[i38], &iwk[i39], &rwk[i310], &rwk[i311], &tol); if(LP[itp] > 0.) {/* can this happen? */ REprintf("___ LP[itp=%d] = %g > 0\n", itp, LP[itp]); LP[itp] = 0.; } /* Compute shortest path -- using dspt as offset */ SP[itp] = f4xact(nro2, &irn[nrb], k1, &ico[kb + 1], dspt, fact, &iwk[i47], &iwk[i41], &iwk[i42], &iwk[i43], &iwk[i44], &iwk[i45], &iwk[i46], &rwk[i48], &tol); /* SP[itp] = fmin2(0., SP[itp] - dspt);*/ if(SP[itp] > 0.) { /* can this happen? */ REprintf("___ SP[itp=%d] = %g > 0\n", itp, SP[itp]); SP[itp] = 0.; } /* Use chi-squared approximation? */ if (maybe_chisq && (irn[nrb] * ico[kb + 1]) > ntot * *emin) { ncell = 0.; for (i = 0; i < nro2; ++i) for (j = 1; j <= k1; ++j) if (irn[nrb + i] * ico[kb + j] >= ntot * *expect) ncell++; if (ncell * 100 >= k1 * nro2 * *percnt) { tmp = 0.; for (i = 0; i < nro2; ++i) tmp += (fact[irn[nrb + i]] - fact[irn[nrb + i] - 1]); tmp *= k1 - 1; for (j = 1; j <= k1; ++j) tmp += (nro2 - 1) * (fact[ico[kb + j]] - fact[ico[kb + j] - 1]); df = (double) ((nro2 - 1) * (k1 - 1)); tmp += df * 1.83787706640934548356065947281; tmp -= (nro2 * k1 - 1) * (fact[ntot] - fact[ntot - 1]); tm[itp] = (obs - dro) * -2. - tmp; } else { /* tm[itp] set to a flag value */ tm[itp] = -9876.; } } else { tm[itp] = -9876.; } } obs3 = obs2 - LP[itp]; obs2 -= SP[itp]; if (tm[itp] == -9876.) { chisq = FALSE; } else { chisq = TRUE; tmp = tm[itp]; } } else { obs2 = obs - drn - dro; obs3 = obs2; } L300: /* Process node with new PASTP */ if (pastp <= obs3) { /* Update pre */ *pre += (double) ifreq * exp(pastp + drn); } else if (pastp < obs2) { if (chisq) { df = (double) ((nro2 - 1) * (k1 - 1)); #ifdef USING_R pv = pgamma(fmax2(0., tmp + (pastp + drn) * 2.) / 2., df / 2., /*scale = */ 1., /*lower_tail = */FALSE, /*log_p = */ FALSE); #else d1 = fmax2(0., tmp + (pastp + drn) * 2.) / 2.; d2 = df / 2.; pv = 1. - gammds(&d1, &d2, &ifault); #endif *pre += (double) ifreq * exp(pastp + drn) * pv; } else { /* Put daughter on queue */ d1 = pastp + ddf; f5xact(&d1, &tol, &kval, &key[jkey], ldkey, &ipoin[jkey], &stp[jstp], ldstp, &ifrq[jstp], &ifrq[jstp2], &ifrq[jstp3], &ifrq[jstp4], &ifreq, &itop, psh); psh = FALSE; } } /* Get next PASTP on chain */ ipn = ifrq[ipn + ikstp2]; if (ipn > 0) { pastp = stp[ipn + ikstp]; ifreq = ifrq[ipn + ikstp]; goto L300; } /* Generate a new daughter node */ f7xact(kmax, &iro[1], &idif[1], &kd, &ks, &iflag); if (iflag != 1) goto L150; L310: /* Go get a new mother from stage K */ do { if(!f6xact(nro, &iro[1], &kyy[1], &key[ikkey + 1], ldkey, &last, &ipo)) /* Update pointers */ goto Outer_Loop; /* else : no additional nodes to process */ --k; itop = 0; ikkey = jkey - 1; ikstp = jstp - 1; ikstp2 = jstp2 - 1; jkey = *ldkey - jkey + 2; jstp = *ldstp - jstp + 2; jstp2 = (*ldstp << 1) + jstp; for (i = 1; i <= *ldkey << 1; ++i) key2[i] = -9999; } while (k >= 2); }/* f2xact() */ double f3xact(int nrow, int *irow, int ncol, int *icol, int ntot, double *fact, int *ico, int *iro, int *it, int *lb, int *nr, int *nt, int *nu, int *itc, int *ist, double *stv, double *alen, const double *tol) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F3XACT Purpose: Computes the longest path length for a given table. Arguments: NROW - The number of rows in the table. (Input) IROW - Vector of length NROW containing the row sums for the table. (Input) NCOL - The number of columns in the table. (Input) ICOL - Vector of length K containing the column sums for the table. (Input) NTOT - The total count in the table. (Input) FACT - Vector containing the logarithms of factorials. (Input) ICO - Work vector of length MAX(NROW,NCOL). IRO - Work vector of length MAX(NROW,NCOL). IT - Work vector of length MAX(NROW,NCOL). LB - Work vector of length MAX(NROW,NCOL). NR - Work vector of length MAX(NROW,NCOL). NT - Work vector of length MAX(NROW,NCOL). NU - Work vector of length MAX(NROW,NCOL). ITC - Work vector of length 400. IST - Work vector of length 400. STV - Work vector of length 400. ALEN - Work vector of length MAX(NROW,NCOL). TOL - Tolerance. (Input) Return Value : LP - The longest path for the table. (Output) ----------------------------------------------------------------------- */ const int ldst = 200;/* half stack size */ /* Initialized data */ static int nst = 0; static int nitc = 0; /* Local variables */ int i, k; int n11, n12, ii, nn, ks, ic1, ic2, nc1, nn1; int nr1, nco, nct, ipn, irl, key, lev, itp, nro, nrt, kyy, nc1s; double LP, v, val, vmn; Rboolean xmin; /* Parameter adjustments */ --stv; --ist; --itc; --nu; --nt; --nr; --lb; --it; --iro; --ico; --icol; --irow; if (nrow <= 1) { /* nrow is 1 */ LP = 0.; if (nrow > 0) { for (i = 1; i <= ncol; ++i) LP -= fact[icol[i]]; } return LP; } if (ncol <= 1) { /* ncol is 1 */ LP = 0.; if (ncol > 0) { for (i = 1; i <= nrow; ++i) LP -= fact[irow[i]]; } return LP; } /* 2 by 2 table */ if (nrow * ncol == 4) { n11 = (irow[1] + 1) * (icol[1] + 1) / (ntot + 2); n12 = irow[1] - n11; return -(fact[n11] + fact[n12] + fact[icol[1] - n11] + fact[icol[2] - n12]); } /* ELSE: larger than 2 x 2 : */ /* Test for optimal table */ val = 0.; if (irow[nrow] <= irow[1] + ncol) { xmin = f10act(nrow, &irow[1], ncol, &icol[1], &val, fact, &lb[1], &nu[1], &nr[1]); } else xmin = FALSE; if (! xmin && icol[ncol] <= icol[1] + nrow) { xmin = f10act(ncol, &icol[1], nrow, &irow[1], &val, fact, &lb[1], &nu[1], &nr[1]); } if (xmin) return - val; /* Setup for dynamic programming */ for (i = 0; i <= ncol; ++i) alen[i] = 0.; for (i = 1; i <= 2*ldst; ++i) ist[i] = -1; nn = ntot; /* Minimize ncol */ if (nrow >= ncol) { nro = nrow; nco = ncol; ico[1] = icol[1]; nt[1] = nn - ico[1]; for (i = 2; i <= ncol; ++i) { ico[i] = icol[i]; nt[i] = nt[i - 1] - ico[i]; } for (i = 1; i <= nrow; ++i) iro[i] = irow[i]; } else { nro = ncol; nco = nrow; ico[1] = irow[1]; nt[1] = nn - ico[1]; for (i = 2; i <= nrow; ++i) { ico[i] = irow[i]; nt[i] = nt[i - 1] - ico[i]; } for (i = 1; i <= ncol; ++i) iro[i] = icol[i]; } nc1s = nco - 1; kyy = ico[nco] + 1; /* Initialize pointers */ vmn = 1e100;/* to contain min(v..) */ irl = 1; ks = 0; k = ldst; LnewNode: /* Setup to generate new node */ lev = 1; nr1 = nro - 1; nrt = iro[irl]; nct = ico[1]; lb[1] = (int) ((((double) nrt + 1) * (nct + 1)) / (double) (nn + nr1 * nc1s + 1) - *tol) - 1; nu[1] = (int) ((((double) nrt + nc1s) * (nct + nr1)) / (double) (nn + nr1 + nc1s)) - lb[1] + 1; nr[1] = nrt - lb[1]; LoopNode: /* Generate a node */ --nu[lev]; if (nu[lev] == 0) { if (lev == 1) goto L200; --lev; goto LoopNode; } ++lb[lev]; --nr[lev]; while(1) { alen[lev] = alen[lev - 1] + fact[lb[lev]]; if (lev >= nc1s) break; nn1 = nt[lev]; nrt = nr[lev]; ++lev; nc1 = nco - lev; nct = ico[lev]; lb[lev] = (int) ((((double) nrt + 1) * (nct + 1)) / (double) (nn1 + nr1 * nc1 + 1) - *tol); nu[lev] = (int) ((((double) nrt + nc1) * (nct + nr1)) / (double) (nn1 + nr1 + nc1) - lb[lev] + 1); nr[lev] = nrt - lb[lev]; } alen[nco] = alen[lev] + fact[nr[lev]]; lb[nco] = nr[lev]; v = val + alen[nco]; if (nro == 2) { /* Only 1 row left */ v += fact[ico[1] - lb[1]] + fact[ico[2] - lb[2]]; for (i = 3; i <= nco; ++i) v += fact[ico[i] - lb[i]]; if (v < vmn) vmn = v; } else if (nro == 3 && nco == 2) { /* 3 rows and 2 columns */ nn1 = nn - iro[irl] + 2; ic1 = ico[1] - lb[1]; ic2 = ico[2] - lb[2]; n11 = (iro[irl + 1] + 1) * (ic1 + 1) / nn1; n12 = iro[irl + 1] - n11; v += fact[n11] + fact[n12] + fact[ic1 - n11] + fact[ic2 - n12]; if (v < vmn) vmn = v; } else { /* Column marginals are new node */ for (i = 1; i <= nco; ++i) it[i] = imax2(ico[i] - lb[i], 0); /* Sort column marginals it[] : */ if (nco == 2) { if (it[1] > it[2]) { /* swap */ ii = it[1]; it[1] = it[2]; it[2] = ii; } } else isort(&nco, &it[1]); /* Compute hash value */ key = it[1] * kyy + it[2]; for (i = 3; i <= nco; ++i) { key = it[i] + key * kyy; } if (key < -1) PROBLEM "Bug in FEXACT: gave negative key" RECOVER(NULL_ENTRY); /* Table index */ ipn = key % ldst + 1; /* Find empty position */ for (itp = ipn, ii = ks + ipn; itp <= ldst; ++itp, ++ii) { if (ist[ii] < 0) { goto L180; } else if (ist[ii] == key) { goto L190; } } for (itp = 1, ii = ks + 1; itp <= ipn - 1; ++itp, ++ii) { if (ist[ii] < 0) { goto L180; } else if (ist[ii] == key) { goto L190; } } /* this happens less, now that we check for negative key above: */ prterr(30, "Stack length exceeded in f3xact.\n" "This problem should not occur."); L180: /* Push onto stack */ ist[ii] = key; stv[ii] = v; ++nst; ii = nst + ks; itc[ii] = itp; goto LoopNode; L190: /* Marginals already on stack */ stv[ii] = fmin2(v, stv[ii]); } goto LoopNode; L200: /* Pop item from stack */ if (nitc > 0) { /* Stack index */ itp = itc[nitc + k] + k; --nitc; val = stv[itp]; key = ist[itp]; ist[itp] = -1; /* Compute marginals */ for (i = nco; i >= 2; --i) { ico[i] = key % kyy; key /= kyy; } ico[1] = key; /* Set up nt array */ nt[1] = nn - ico[1]; for (i = 2; i <= nco; ++i) nt[i] = nt[i - 1] - ico[i]; /* Test for optimality (L90) */ if (iro[nro] <= iro[irl] + nco) { xmin = f10act(nro, &iro[irl], nco, &ico[1], &val, fact, &lb[1], &nu[1], &nr[1]); } else xmin = FALSE; if (!xmin && ico[nco] <= ico[1] + nro) xmin = f10act(nco, &ico[1], nro, &iro[irl], &val, fact, &lb[1], &nu[1], &nr[1]); if (xmin) { if (vmn > val) vmn = val; goto L200; } else goto LnewNode; } else if (nro > 2 && nst > 0) { /* Go to next level */ nitc = nst; nst = 0; k = ks; ks = ldst - ks; nn -= iro[irl]; ++irl; --nro; goto L200; } return - vmn; } double f4xact(int nrow, int *irow, int ncol, int *icol, double dspt, double *fact, int *icstk, int *ncstk, int *lstk, int *mstk, int *nstk, int *nrstk, int *irstk, double *ystk, const double *tol) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F4XACT Purpose: Computes the shortest path length for a given table. Arguments: NROW - The number of rows in the table. (Input) IROW - Vector of length NROW containing the row sums for the table. (Input) NCOL - The number of columns in the table. (Input) ICOL - Vector of length K containing the column sums for the table. (Input) DSPT - "offset" for SP computation FACT - Vector containing the logarithms of factorials. (Input) ICSTK - NCOL by NROW+NCOL+1 work array. NCSTK - Work vector of length NROW+NCOL+1. LSTK - Work vector of length NROW+NCOL+1. MSTK - Work vector of length NROW+NCOL+1. NSTK - Work vector of length NROW+NCOL+1. NRSTK - Work vector of length NROW+NCOL+1. IRSTK - NROW by MAX(NROW,NCOL) work array. YSTK - Work vector of length NROW+NCOL+1. TOL - Tolerance. (Input) Return Value : SP - The shortest path for the table. (Output) ----------------------------------------------------------------------- */ /* Local variables */ int i, j, k, l, m, n, ic1, ir1, ict, irt, istk, nco, nro; double y, amx, SP; /* Take care of the easy cases first */ if (nrow == 1) { SP = 0.; for (i = 0; i < ncol; ++i) SP -= fact[icol[i]]; return SP; } if (ncol == 1) { SP = 0.; for (i = 0; i < nrow; ++i) SP -= fact[irow[i]]; return SP; } if (nrow * ncol == 4) { if (irow[1] <= icol[1]) return -(fact[irow[1]] + fact[icol[1]] + fact[icol[1] - irow[1]]); else return -(fact[icol[1]] + fact[irow[1]] + fact[irow[1] - icol[1]]); } /* Parameter adjustments */ irstk -= nrow + 1; icstk -= ncol + 1; --nrstk; --ncstk; --lstk; --mstk; --nstk; --ystk; /* initialization before loop */ for (i = 1; i <= nrow; ++i) irstk[i + nrow] = irow[nrow - i]; for (j = 1; j <= ncol; ++j) icstk[j + ncol] = icol[ncol - j]; nro = nrow; nco = ncol; nrstk[1] = nro; ncstk[1] = nco; ystk[1] = 0.; y = 0.; istk = 1; l = 1; amx = 0.; SP = dspt; /* First LOOP */ do { ir1 = irstk[istk * nrow + 1]; ic1 = icstk[istk * ncol + 1]; if (ir1 > ic1) { if (nro >= nco) { m = nco - 1; n = 2; } else { m = nro; n = 1; } } else if (ir1 < ic1) { if (nro <= nco) { m = nro - 1; n = 1; } else { m = nco; n = 2; } } else { if (nro <= nco) { m = nro - 1; n = 1; } else { m = nco - 1; n = 2; } } L60: if (n == 1) { i = l; j = 1; } else { i = 1; j = l; } irt = irstk[i + istk * nrow]; ict = icstk[j + istk * ncol]; y += fact[imin2(irt, ict)]; if (irt == ict) { --nro; --nco; f11act(&irstk[istk * nrow + 1], i, nro, &irstk[(istk + 1) * nrow + 1]); f11act(&icstk[istk * ncol + 1], j, nco, &icstk[(istk + 1) * ncol + 1]); } else if (irt > ict) { --nco; f11act(&icstk[istk * ncol + 1], j, nco, &icstk[(istk + 1) * ncol + 1]); f8xact(&irstk[istk * nrow + 1], irt - ict, i, nro, &irstk[(istk + 1) * nrow + 1]); } else { --nro; f11act(&irstk[istk * nrow + 1], i, nro, &irstk[(istk + 1) * nrow + 1]); f8xact(&icstk[istk * ncol + 1], ict - irt, j, nco, &icstk[(istk + 1) * ncol + 1]); } if (nro == 1) { for (k = 1; k <= nco; ++k) y += fact[icstk[k + (istk + 1) * ncol]]; break; } if (nco == 1) { for (k = 1; k <= nro; ++k) y += fact[irstk[k + (istk + 1) * nrow]]; break; } lstk[istk] = l; mstk[istk] = m; nstk[istk] = n; ++istk; nrstk[istk] = nro; ncstk[istk] = nco; ystk[istk] = y; l = 1; } while(1);/* end do */ /* L90:*/ if (y > amx) { amx = y; if (SP - amx <= *tol) return -dspt; } /* L100: */ do { --istk; if (istk == 0) { SP -= amx; if (SP - amx <= *tol) return -dspt; else return SP - dspt; } l = lstk[istk] + 1; /* L110: */ for(;; ++l) { if (l > mstk[istk]) break; n = nstk[istk]; nro = nrstk[istk]; nco = ncstk[istk]; y = ystk[istk]; if (n == 1) { if (irstk[l + istk * nrow] < irstk[l - 1 + istk * nrow]) goto L60; } else if (n == 2) { if (icstk[l + istk * ncol] < icstk[l - 1 + istk * ncol]) goto L60; } } } while(1); } void f5xact(double *pastp, const double *tol, int *kval, int *key, int *ldkey, int *ipoin, double *stp, int *ldstp, int *ifrq, int *npoin, int *nr, int *nl, int *ifreq, int *itop, Rboolean psh) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F5XACT aka "PUT" Purpose: Put node on stack in network algorithm. Arguments: PASTP - The past path length. (Input) TOL - Tolerance for equivalence of past path lengths. (Input) KVAL - Key value. (Input) KEY - Vector of length LDKEY containing the key values. (in/out) LDKEY - Length of vector KEY. (Input) IPOIN - Vector of length LDKEY pointing to the linked list of past path lengths. (in/out) STP - Vector of length LSDTP containing the linked lists of past path lengths. (in/out) LDSTP - Length of vector STP. (Input) IFRQ - Vector of length LDSTP containing the past path frequencies. (in/out) NPOIN - Vector of length LDSTP containing the pointers to the next past path length. (in/out) NR - Vector of length LDSTP containing the right object pointers in the tree of past path lengths. (in/out) NL - Vector of length LDSTP containing the left object pointers in the tree of past path lengths. (in/out) IFREQ - Frequency of the current path length. (Input) ITOP - Pointer to the top of STP. (Input) PSH - Logical. (Input) If PSH is true, the past path length is found in the table KEY. Otherwise the location of the past path length is assumed known and to have been found in a previous call. ==>>>>> USING "static" variables ----------------------------------------------------------------------- */ /* Local variables */ static int itmp, ird, ipn, itp; /* << *need* static, see PSH above */ double test1, test2; /* Parameter adjustments */ --nl; --nr; --npoin; --ifrq; --stp; /* Function Body */ if (psh) { /* Convert KVAL to int in range 1, ..., LDKEY. */ ird = *kval % *ldkey; /* Search for an unused location */ for (itp = ird; itp < *ldkey; ++itp) { if (key[itp] == *kval) goto L40; if (key[itp] < 0) goto L30; } for (itp = 0; itp < ird; ++itp) { if (key[itp] == *kval) goto L40; if (key[itp] < 0) goto L30; } /* Return if KEY array is full */ /* KH prterr(6, "LDKEY is too small for this problem.\n" "It is not possible to estimate the value of LDKEY " "required,\n" "but twice the current value may be sufficient."); */ prterr(6, "LDKEY is too small for this problem.\n" "Try increasing the size of the workspace."); L30: /* Update KEY */ key[itp] = *kval; ++(*itop); ipoin[itp] = *itop; /* Return if STP array full */ if (*itop > *ldstp) { /* KH prterr(7, "LDSTP is too small for this problem.\n" "It is not possible to estimate the value of LDSTP " "required,\n" "but twice the current value may be sufficient."); */ prterr(7, "LDSTP is too small for this problem.\n" "Try increasing the size of the workspace."); } /* Update STP, etc. */ npoin[*itop] = -1; nr [*itop] = -1; nl [*itop] = -1; stp [*itop] = *pastp; ifrq [*itop] = *ifreq; return; } L40: /* Find location, if any, of pastp */ ipn = ipoin[itp]; test1 = *pastp - *tol; test2 = *pastp + *tol; do { if (stp[ipn] < test1) ipn = nl[ipn]; else if (stp[ipn] > test2) ipn = nr[ipn]; else { ifrq[ipn] += *ifreq; return; } } while (ipn > 0); /* Return if STP array full */ ++(*itop); if (*itop > *ldstp) { /* prterr(7, "LDSTP is too small for this problem.\n" "It is not possible to estimate the value of LDSTP " "required,\n" "but twice the current value may be sufficient."); */ prterr(7, "LDSTP is too small for this problem.\n" "Try increasing the size of the workspace."); return; } /* Find location to add value */ ipn = ipoin[itp]; itmp = ipn; L60: if (stp[ipn] < test1) { itmp = ipn; ipn = nl[ipn]; if (ipn > 0) goto L60; /* else */ nl[itmp] = *itop; } else if (stp[ipn] > test2) { itmp = ipn; ipn = nr[ipn]; if (ipn > 0) goto L60; /* else */ nr[itmp] = *itop; } /* Update STP, etc. */ npoin[*itop] = npoin[itmp]; npoin[itmp] = *itop; stp [*itop] = *pastp; ifrq [*itop] = *ifreq; nl [*itop] = -1; nr [*itop] = -1; } Rboolean f6xact(int nrow, int *irow, int *kyy, int *key, int *ldkey, int *last, int *ipn) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F6XACT aka "GET" Purpose: Pop a node off the stack. Arguments: NROW - The number of rows in the table. (Input) IROW - Vector of length nrow containing the row sums on output. (Output) KYY - Constant mutlipliers used in forming the hash table key. (Input) KEY - Vector of length LDKEY containing the hash table keys. (In/out) LDKEY - Length of vector KEY. (Input) LAST - Index of the last key popped off the stack. (In/out) IPN - Pointer to the linked list of past path lengths. (Output) Return value : TRUE if there are no additional nodes to process. (Output) ----------------------------------------------------------------------- */ int kval, j; --key; L10: ++(*last); if (*last <= *ldkey) { if (key[*last] < 0) goto L10; /* Get KVAL from the stack */ kval = key[*last]; key[*last] = -9999; for (j = nrow-1; j > 0; j--) { irow[j] = kval / kyy[j]; kval -= irow[j] * kyy[j]; } irow[0] = kval; *ipn = *last; return FALSE; } else { *last = 0; return TRUE; } } void f7xact(int nrow, int *imax, int *idif, int *k, int *ks, int *iflag) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F7XACT Purpose: Generate the new nodes for given marginal totals. Arguments: NROW - The number of rows in the table. (Input) IMAX - The row marginal totals. (Input) IDIF - The column counts for the new column. (in/out) K - Indicator for the row to decrement. (in/out) KS - Indicator for the row to increment. (in/out) IFLAG - Status indicator. (Output) If IFLAG is zero, a new table was generated. For IFLAG = 1, no additional tables could be generated. ----------------------------------------------------------------------- */ int i, m, kk, mm; /* Parameter adjustments */ --idif; --imax; /* Function Body */ *iflag = 0; /* Find node which can be incremented, ks */ if (*ks == 0) do { ++(*ks); } while (idif[*ks] == imax[*ks]); /* Find node to decrement (>ks) */ if (idif[*k] > 0 && *k > *ks) { --idif[*k]; do { --(*k); } while(imax[*k] == 0); m = *k; /* Find node to increment (>=ks) */ while (idif[m] >= imax[m]) { --m; } ++idif[m]; /* Change ks */ if (m == *ks && idif[m] == imax[m]) *ks = *k; } else { Loop: /* Check for finish */ for (kk = *k + 1; kk <= nrow; ++kk) { if (idif[kk] > 0) { goto L70; } } *iflag = 1; return; L70: /* Reallocate counts */ mm = 1; for (i = 1; i <= *k; ++i) { mm += idif[i]; idif[i] = 0; } *k = kk; do { --(*k); m = imin2(mm, imax[*k]); idif[*k] = m; mm -= m; } while (mm > 0 && *k != 1); /* Check that all counts reallocated */ if (mm > 0) { if (kk != nrow) { *k = kk; goto Loop; } *iflag = 1; return; } /* Get ks */ --idif[kk]; *ks = 0; do { ++(*ks); if (*ks > *k) { return; } } while (idif[*ks] >= imax[*ks]); } } void f8xact(int *irow, int is, int i1, int izero, int *new) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F8XACT Purpose: Routine for reducing a vector when there is a zero element. Arguments: IROW - Vector containing the row counts. (Input) IS - Indicator. (Input) I1 - Indicator. (Input) IZERO - Position of the zero. (Input) NEW - Vector of new row counts. (Output) ----------------------------------------------------------------------- */ int i; /* Parameter adjustments */ --new; --irow; /* Function Body */ for (i = 1; i < i1; ++i) new[i] = irow[i]; for (i = i1; i <= izero - 1; ++i) { if (is >= irow[i + 1]) break; new[i] = irow[i + 1]; } new[i] = is; for(;;) { ++i; if (i > izero) return; new[i] = irow[i]; } } double f9xact(int n, int ntot, int *ir, double *fact) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F9XACT Purpose: Computes the log of a multinomial coefficient. Arguments: N - Length of IR. (Input) NTOT - Number for factorial in numerator. (Input) IR - Vector of length N containing the numbers for the denominator of the factorial. (Input) FACT - Table of log factorials. (Input) Returns: - The log of the multinomal coefficient. (Output) ----------------------------------------------------------------------- */ double d; int k; d = fact[ntot]; for (k = 0; k < n; k++) d -= fact[ir[k]]; return d; } Rboolean f10act(int nrow, int *irow, int ncol, int *icol, double *val, double *fact, int *nd, int *ne, int *m) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F10ACT Purpose: Computes the shortest path length for special tables. Arguments: NROW - The number of rows in the table. (Input) IROW - Vector of length NROW containing the row totals. (Input) NCOL - The number of columns in the table. (Input) ICO - Vector of length NCOL containing the column totals.(Input) VAL - The shortest path. (Input/Output) FACT - Vector containing the logarithms of factorials. (Input) ND - Workspace vector of length NROW. (Input) NE - Workspace vector of length NCOL. (Input) M - Workspace vector of length NCOL. (Input) Returns (VAL and): XMIN - Set to true if shortest path obtained. (Output) ----------------------------------------------------------------------- */ /* Local variables */ int i, is, ix; /* Function Body */ for (i = 0; i < nrow - 1; ++i) nd[i] = 0; is = icol[0] / nrow; ix = icol[0] - nrow * is; ne[0] = is; m[0] = ix; if (ix != 0) ++nd[ix-1]; for (i = 1; i < ncol; ++i) { ix = icol[i] / nrow; ne[i] = ix; is += ix; ix = icol[i] - nrow * ix; m[i] = ix; if (ix != 0) ++nd[ix-1]; } for (i = nrow - 3; i >= 0; --i) nd[i] += nd[i + 1]; ix = 0; for (i = nrow; i >= 2; --i) { ix += is + nd[nrow - i] - irow[i-1]; if (ix < 0) return FALSE; } for (i = 0; i < ncol; ++i) { ix = ne[i]; is = m[i]; *val += is * fact[ix + 1] + (nrow - is) * fact[ix]; } return TRUE; } void f11act(int *irow, int i1, int i2, int *new) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: F11ACT Purpose: Routine for revising row totals. Arguments: IROW - Vector containing the row totals. (Input) I1 - Indicator. (Input) I2 - Indicator. (Input) NEW - Vector containing the row totals. (Output) ----------------------------------------------------------------------- */ int i; for (i = 0; i < (i1 - 1); ++i) new[i] = irow[i]; for (i = i1; i <= i2; ++i) new[i-1] = irow[i]; return; } void prterr(int icode, const char *mes) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: prterr Purpose: Print an error message and stop. Arguments: icode - Integer code for the error message. (Input) mes - Character string containing the error message. (Input) ----------------------------------------------------------------------- */ PROBLEM "FEXACT error %d.\n%s", icode, mes RECOVER(NULL_ENTRY); return; } int iwork(int iwkmax, int *iwkpt, int number, int itype) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: iwork Purpose: Routine for allocating workspace. Arguments: iwkmax - Maximum (int) amount of workspace. (Input) iwkpt - Amount of (int) workspace currently allocated. (in/out) number - Number of elements of workspace desired. (Input) itype - Workspace type. (Input) ITYPE TYPE 2 integer 3 float 4 double iwork(): Index in rwrk, dwrk, or iwrk of the beginning of the first free element in the workspace array. (Output) ----------------------------------------------------------------------- */ int i; i = *iwkpt; if (itype == 2 || itype == 3) *iwkpt += number; else { /* double */ if (i % 2 != 0) ++i; *iwkpt += (number << 1); i /= 2; } if (*iwkpt > iwkmax) prterr(40, "Out of workspace."); return i; } #ifndef USING_R void isort(int *n, int *ix) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: ISORT Purpose: Shell sort for an int vector. Arguments: N - Lenth of vector IX. (Input) IX - Vector to be sorted. (in/out) ----------------------------------------------------------------------- */ static int ikey, i, j, m, il[10], kl, it, iu[10], ku; /* Parameter adjustments */ --ix; /* Function Body */ m = 1; i = 1; j = *n; L10: if (i >= j) { goto L40; } kl = i; ku = j; ikey = i; ++j; /* Find element in first half */ L20: ++i; if (i < j) { if (ix[ikey] > ix[i]) { goto L20; } } /* Find element in second half */ L30: --j; if (ix[j] > ix[ikey]) { goto L30; } /* Interchange */ if (i < j) { it = ix[i]; ix[i] = ix[j]; ix[j] = it; goto L20; } it = ix[ikey]; ix[ikey] = ix[j]; ix[j] = it; /* Save upper and lower subscripts of the array yet to be sorted */ if (m < 11) { if (j - kl < ku - j) { il[m - 1] = j + 1; iu[m - 1] = ku; i = kl; --j; } else { il[m - 1] = kl; iu[m - 1] = j - 1; i = j + 1; j = ku; } ++m; goto L10; } else { prterr(20, "This should never occur."); } /* Use another segment */ L40: --m; if (m == 0) { return; } i = il[m - 1]; j = iu[m - 1]; goto L10; } double gammds(double *y, double *p, int *ifault) { /* ----------------------------------------------------------------------- Name: GAMMDS Purpose: Cumulative distribution for the gamma distribution. Usage: PGAMMA (Q, ALPHA,IFAULT) Arguments: Q - Value at which the distribution is desired. (Input) ALPHA - Parameter in the gamma distribution. (Input) IFAULT - Error indicator. (Output) IFAULT DEFINITION 0 No error 1 An argument is misspecified. 2 A numerical error has occurred. PGAMMA - The cdf for the gamma distribution with parameter alpha evaluated at Q. (Output) ----------------------------------------------------------------------- Algorithm AS 147 APPL. Statist. (1980) VOL. 29, P. 113 Computes the incomplete gamma integral for positive parameters Y, P using and infinite series. */ static double a, c, f, g; static int ifail; /* Checks for the admissibility of arguments and value of F */ *ifault = 1; g = 0.; if (*y <= 0. || *p <= 0.) { return g; } *ifault = 2; /* ALOGAM is natural log of gamma function no need to test ifail as an error is impossible */ a = *p + 1.; f = exp(*p * log(*y) - alogam(&a, &ifail) - *y); if (f == 0.) { return g; } *ifault = 0; /* Series begins */ c = 1.; g = 1.; a = *p; L10: do { a += 1.; c *= (*y / a); g += c; } while (c > 1e-6 * g); g *= f; return g; } /* ----------------------------------------------------------------------- Name: ALOGAM Purpose: Value of the log-gamma function. Usage: ALOGAM (X, IFAULT) Arguments: X - Value at which the log-gamma function is to be evaluated. (Input) IFAULT - Error indicator. (Output) IFAULT DEFINITION 0 No error 1 X < 0 ALGAMA - The value of the log-gamma function at XX. (Output) ----------------------------------------------------------------------- Algorithm ACM 291, Comm. ACM. (1966) Vol. 9, P. 684 Evaluates natural logarithm of gamma(x) for X greater than zero. */ double alogam(double *x, int *ifault) { /* Initialized data */ static double a1 = .918938533204673; static double a2 = 5.95238095238e-4; static double a3 = 7.93650793651e-4; static double a4 = .002777777777778; static double a5 = .083333333333333; /* Local variables */ static double f, y, z; *ifault = 1; if (*x < 0.) { return(0.); } *ifault = 0; y = *x; f = 0.; if (y >= 7.) { goto L30; } f = y; L10: y += 1.; if (y >= 7.) { goto L20; } f *= y; goto L10; L20: f = -log(f); L30: z = 1. / (y * y); return(f + (y - .5) * log(y) - y + a1 + (((-a2 * z + a3) * z - a4) * z + a5) / y); } #endif /* not USING_R */ GenABEL/src/mematriR.h0000644000176000001440000000044412256741430014165 0ustar ripleyusersvoid Rprint(mematrix matrix) { Rprintf("nrow=%d; ncol=%d; nelements=%d\n",matrix.nrow,matrix.ncol,matrix.nelements); for (int i=0;i #include "RealHandlerWrapper.h" #include "ReusableFileHandle.h" map ReusableFileHandle::openHandles; int ReusableFileHandle::testGetNumHandles(){ return ReusableFileHandle::openHandles.size(); } ReusableFileHandle ReusableFileHandle::getHandle(string fileName, bool readOnly){ string key = string((readOnly ? "R" : "*")) + fileName; if (ReusableFileHandle::openHandles.find(key) != ReusableFileHandle::openHandles.end()) { RealHandlerWrapper *rhw = ReusableFileHandle::openHandles[key]; rhw->open(fileName, readOnly); ReusableFileHandle ret(rhw, true, fileName, readOnly); return ret; } else { RealHandlerWrapper *newHandleWrapper = new RealHandlerWrapper(); bool success = newHandleWrapper->open(fileName, readOnly); if (success) { ReusableFileHandle::openHandles[key] = newHandleWrapper; } else { delete newHandleWrapper; newHandleWrapper = 0; } ReusableFileHandle ret(newHandleWrapper, success, fileName, readOnly); return ret; } } void ReusableFileHandle::close() { string key = string((readOnly ? "R" : "*")) + fileName; if (ReusableFileHandle::openHandles.find(key) == ReusableFileHandle::openHandles.end()) return; RealHandlerWrapper *rhw = ReusableFileHandle::openHandles[key]; rhw->close(); if (rhw->getUseCount() == 0) { delete rhw; ReusableFileHandle::openHandles.erase(key); } } void ReusableFileHandle::blockWriteOrRead(unsigned long length, char* data, bool writeAction){ realHandlerWrapper->fseek(curPos); realHandlerWrapper->blockWriteOrRead(length, data, writeAction); curPos += length; } void ReusableFileHandle::flush(){ realHandlerWrapper->flush(); } void ReusableFileHandle::fseek(unsigned long pos){ curPos = pos; } GenABEL/src/convert_snp_merlin_wslash.cpp0000644000176000001440000002705312256741430020234 0ustar ripleyusers/** * * 2007.07.20 by Yurii Aulchenko, EMCR * based on code conributed by Toby Johnson (convert_snp_tped.cpp) * * modified 2008.01.11 by YA * last modified 2007.07.23 by YA * **/ #include #include #include #include #include #include using namespace std; //STL #include #include #include #include #include #define MAXIDS 200000 string replace_mach(string in); /** * * strand == 0 -> unknown ('u') * strand == 1 -> plus ('+') * strand == 2 -> minus ('-') * strand == 3 -> four columns (name,chr,pos,strand) expected at the beginning * **/ extern "C" { void convert_snp_merlin_wslash (char** pedfilename, char** mapfilename, char** outfilename, int* Strandid, int* bcast, char **allele_codes, int* Ncodes, int *Fmt, int *Tra, int *MapHasHeaderLine) { int verbose = *bcast ? 1 : 0; int ncodes = *Ncodes; int strandid = *Strandid; int format = *Fmt; int traits = *Tra; int mapHasHeaderLine = *MapHasHeaderLine; long int linecount=0; string data; string token; vector iid; string tmp_iid; vector chrom; string tmp_chrom; vector snpnm; string tmp_snpnm; // vector genmap; double tmp_genmap; vector phymap; unsigned long tmp_phymap; vector gtype; unsigned char* tmp_gtype; vector coding; string tmp_coding,tmp_coding1; vector intcoding; vector strand; string tmp_strand; vector codeset(ncodes); char tmp_chcoding [10]; // char tmp_chcoding1 [10]; for (int i=0;i> tmp_chrom >> tmp_snpnm >> tmp_phymap >> tmp_strand >> tmp_coding) { if ( datas >> tmp_chrom >> tmp_snpnm >> tmp_phymap >> tmp_strand) { chrom.push_back(tmp_chrom); snpnm.push_back(tmp_snpnm); phymap.push_back(tmp_phymap); if (tmp_strand=="+") strand.push_back(1); else if (tmp_strand=="-") strand.push_back(2); else if (tmp_strand=="u") strand.push_back(0); else error ("Strand code not recognized at line %i !\n", mapline); // coding.push_back(tmp_coding); } else { error ("incomplete map record in line %i !\n",mapline); } } } else { while (getline(mapfile,data)) { istringstream datas (data); mapline++; if ( datas >> tmp_chrom >> tmp_snpnm >> tmp_phymap) { chrom.push_back(tmp_chrom); snpnm.push_back(tmp_snpnm); phymap.push_back(tmp_phymap); if (strandid==0) strand.push_back(0); else if (strandid==1) strand.push_back(1); else if (strandid==2) strand.push_back(2); } else { error ("incomplete map record in line %i\n",mapline); } } } mapfile.close(); /////////////////////////// // reading pedigree file // /////////////////////////// int nsnps = chrom.size(); if (verbose) { Rprintf("... done. Read positions of %i markers from file '%s'\n",nsnps,mapfilename[0]); } char* chgt[2*MAXIDS]; ifstream pedfile (pedfilename[0]); if( !pedfile.is_open()) { error ("could not open file '%s' !",pedfilename[0]); } if (verbose) { Rprintf("Reading genotypes from file '%s' ...\n",pedfilename[0]); } linecount = 0; double lasti = 1; char merlgdata[3]; if (format==0) { while (getline(pedfile,data)) { // data = replace_mrl(data); ++linecount; if (linecount >= MAXIDS) error ("Number of people is greater than MAXIDS allowed (%i).\nContact GenABEL supporter.\n",MAXIDS); istringstream datas (data); // char gdata; if (datas >> token >> tmp_iid >> token >> token >> token) { for (int i=0;i> token;} iid.push_back(tmp_iid); if (!(chgt[2*(linecount-1)] = new char [2*nsnps])) error ("ran out of memory ...\n"); if (!(chgt[2*(linecount-1)+1] = new char [2*nsnps])) error ("ran out of memory ...\n"); for (int snp = 0; snp < nsnps; snp++) { if (datas >> merlgdata) { chgt[2*(linecount-1)][snp] = merlgdata[0]; chgt[2*(linecount-1)+1][snp] = merlgdata[2]; } else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } /** if (datas >> gdata) {chgt[2*(linecount-1)][snp] = gdata;} else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } if (datas >> gdata) {chgt[2*(linecount-1)+1][snp] = gdata;} else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } **/ } } else { error("too few records at line %li of pedigree file '%s' !\n",linecount,pedfilename[0]); } if (verbose && (nsnps*linecount) > ((*bcast)*lasti)) { Rprintf(" ... read %li genotypes ...\n",(nsnps*linecount)); lasti += 1.; } } } else { while (getline(pedfile,data)) { data = replace_mach(data); // data = replace_mrl(data); ++linecount; istringstream datas (data); // char gdata; if (datas >> token >> tmp_iid >> token) { iid.push_back(tmp_iid); if (!(chgt[2*(linecount-1)] = new char [2*nsnps])) error ("ran out of memory ...\n"); if (!(chgt[2*(linecount-1)+1] = new char [2*nsnps])) error ("ran out of memory ...\n"); for (int snp = 0; snp < nsnps; snp++) { if (datas >> merlgdata) { chgt[2*(linecount-1)][snp] = merlgdata[0]; chgt[2*(linecount-1)+1][snp] = merlgdata[2]; } else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } /** if (datas >> gdata) {chgt[2*(linecount-1)][snp] = gdata;} else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } if (datas >> gdata) {chgt[2*(linecount-1)+1][snp] = gdata;} else { error ("too few genotypes for person '%s' ('%s', line %li) !\n",tmp_iid.c_str(),pedfilename[0],linecount); } **/ } // Rprintf("%s ",tmp_iid.c_str()); } else { error("too few records at line %li of pedigree file '%s' !\n",linecount,pedfilename[0]); } if (verbose && (nsnps*linecount) > ((*bcast)*lasti)) { Rprintf(" ... read %li genotypes ...\n",(nsnps*linecount)); lasti += 1.; } } } pedfile.close(); if (verbose) { Rprintf("...done. Read information for %li people from file '%s'\n",iid.size(),pedfilename[0]); } if (verbose) { Rprintf("Analysing marker information ...\n"); } int nids = iid.size(); int nbytes = (int)ceil((double)nids/4.); int idx; char gdata; int* gnum = new int [nids*2]; int byte; int ind; int offset[4] = {6,4,2,0}; lasti = 1.; for (int snp = 0; snp < nsnps; snp++) { char allele1 = 0; char allele2 = 0; /** if (strandid==3) { char at[10]; sprintf(at,"%s",coding[snp].c_str()); allele1 = at[0]; allele2 = at[1]; } **/ unsigned long int ca1 = 0; unsigned long int ca2 = 0; for (idx = 0; idx < 2*nids; idx++) { gdata = chgt[idx][snp]; if (gdata == allele1) { gnum[idx] = 1; ca1++; } else if (gdata == allele2) { gnum[idx] = 3; ca2++; } else if (gdata == '0') { gnum[idx] = 0; } else { /** if (strandid==3) { error ("Annotation ('%s') and pedigree ('%c%c') coding contradicts in snp '%s' file '%s' line %li !", coding[snp].c_str(),allele1,allele2,snpnm[snp].c_str(),pedfilename[0],linecount); } else { **/ if (allele1 == 0) { allele1 = gdata; gnum[idx] = 1; ca1++; } else if (allele2 == 0) { allele2 = gdata; gnum[idx] = 3; ca2++; } else { error ("illegal genotype (three alleles) snp '%s' file '%s' line %li !", snpnm[snp].c_str(),pedfilename[0],linecount); } // } } } // if (strandid!=3) { if (!allele1 && !allele2) tmp_coding="12"; // all genotypes missing else if (!allele1 && allele2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele2,allele2); // only one allele present else if (allele1 && !allele2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele1,allele1); // only one allele present else if (allele1 && allele2) { if (ca1 > ca2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele1,allele2); else sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele2,allele1); } //Rprintf("%s\n",tmp_chcoding); tmp_coding.assign(tmp_chcoding); int ccd = -1; for (int i = 0; i < ncodes; i++) { if (codeset[i].compare(tmp_coding)==0) { ccd = i + 1; intcoding.push_back(ccd); } } if (ccd<0) error ("coding '%s' for SNP not recognised !\n",tmp_coding.c_str()); try { tmp_gtype = new unsigned char [nbytes]; } catch (bad_alloc) { error ("ran out of memory reading file '%s' line %li !"); } if (tmp_gtype == NULL) { error ("ran out of memory reading file '%s' line %li !"); } idx = 0; for (byte = 0; byte < nbytes; ++byte) { tmp_gtype[byte] = 0; for (ind = 0; ind < 4; ++ind) { switch (gnum[idx]+gnum[idx+1]) { case 2: if (ca1 > ca2) tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)1 << offset[ind]); else tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)3 << offset[ind]); break; case 4: tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)2 << offset[ind]); break; case 6: if (ca1 > ca2) tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)3 << offset[ind]); else tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)1 << offset[ind]); break; case 0: tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | (0 << offset[ind]); // this does nothing break; default: error ("illegal genotype (half missing) snp '%s' file '%s' line %li !", snpnm[snp].c_str(),pedfilename[0],linecount); } idx += 2; if (idx >= 2*nids) break; } } gtype.push_back(tmp_gtype); if (verbose && ((1+snp)*nids) > ((*bcast)*lasti)) { Rprintf(" ... analysed %li genotypes ...\n",((1+snp)*nids)); lasti += 1.; } } const ios_base::fmtflags hex = ios_base::hex; ofstream outfile (outfilename[0]); if( !outfile.is_open()) { error ("could not open file '%s' !",outfilename[0]); } if (verbose) { Rprintf("Writing to file '%s' ...\n",outfilename[0]); } outfile << "#GenABEL raw data version 0.1"; outfile << endl; copy(iid.begin(), iid.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(snpnm.begin(), snpnm.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(chrom.begin(), chrom.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(phymap.begin(), phymap.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; outfile.flags(hex); for (int i=0;i #include #include #include #include #include using namespace std; //STL #include #include #include #include #include string replace_mrl(string in) { int pos = 0; while ( (pos=in.find("/")) != -1 ) { in.erase(pos,1); in.insert(pos," "); } return in; } string replace_mach(string in) { int pos = 0; if ( (pos=in.find("->")) != -1 ) { in.erase(pos,2); in.insert(pos," "); } return in; } GenABEL/src/frutil.cpp0000644000176000001440000001334212256741430014246 0ustar ripleyusers#include #include #include #include "frutil.h" #include "const.h" #include "FileVector.h" FileHeader get_file_type(char * filename) { FileHeader out; ifstream myfile(filename, ios::binary | ios::in); if (!myfile) { errorLog << "can not open file for reading" << endl << errorExit; } myfile.read((char*)&out, sizeof(out)); return(out); } string extract_base_file_name(string filename) { unsigned int idxExtPos = filename.find(FILEVECTOR_INDEX_FILE_SUFFIX); unsigned int dataExtPos = filename.find(FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX); if (idxExtPos == filename.size() - FILEVECTOR_INDEX_FILE_SUFFIX.size() ) { return filename.substr(0, idxExtPos); } else if (dataExtPos == filename.size() - FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX.size() ) { return filename.substr(0, dataExtPos ); } else { return filename; } } unsigned short calcDataSize(unsigned short int type){ unsigned short desize; switch (type) { case UNSIGNED_SHORT_INT: desize = sizeof(unsigned short int); break; case SHORT_INT: desize = sizeof(short int); break; case UNSIGNED_INT: desize = sizeof(unsigned int); break; case INT: desize = sizeof(int); break; case FLOAT: desize = sizeof(float); break; case DOUBLE: desize = sizeof(double); break; case SIGNED_CHAR: desize = sizeof(char); break; case UNSIGNED_CHAR: desize = sizeof(unsigned char); break; default: desize = 0; errorLog << "file contains data of unknown type " << type << endl << errorExit; } return desize; } void initializeEmptyFile(string filename, unsigned long numVariables, unsigned long nobservations, unsigned short type, bool override) { dbg << "Initializing empty file '" << filename << "', type " << type << "." << endl; string indexFilename = filename + FILEVECTOR_INDEX_FILE_SUFFIX; string dataFilename = filename + FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX; FileHeader fileHeader; unsigned long desize = calcDataSize(type); fileHeader.type = type; fileHeader.numVariables = numVariables; fileHeader.numObservations = nobservations; fileHeader.nelements = numVariables * nobservations; fileHeader.bytesPerRecord = desize; fileHeader.bitsPerRecord = desize*8; bool bHeaderOrDataExists = headerOrDataExists( filename ); if (override && bHeaderOrDataExists) { dbg << "Deleting existing file" << indexFilename << endl; unlink(indexFilename.c_str()); unlink(dataFilename.c_str()); } if (!override && bHeaderOrDataExists) { errorLog << "File '" << filename << "' already exists." << endl << errorExit; } ofstream indexFile(indexFilename.c_str(), ios::binary | ios::out); ofstream dataFile(dataFilename.c_str(), ios::binary | ios::out); deepDbg << "Writing FileVector header." << endl; fileHeader.print(); indexFile.seekp(0,ios::beg); indexFile.write((char*)&fileHeader, sizeof(fileHeader)); deepDbg << "Writing " << nobservations << " observations." << endl; FixedChar name; for (unsigned long i = 0; i < nobservations; i++) { sprintf(name.name, "%lu", i+1); indexFile.seekp(sizeof(FileHeader) + i * sizeof(FixedChar), ios::beg); indexFile.write((char*)&name.name, sizeof(name.name)); } deepDbg << "Writing " << numVariables << " variables." << endl; for (unsigned long j = 0; j < numVariables; j++) { sprintf(name.name, "%lu", j+1); indexFile.seekp(sizeof(FileHeader) + (j + fileHeader.numObservations) * sizeof(FixedChar), ios::beg); indexFile.write((char*)&name.name, sizeof(name.name)); } indexFile.close(); deepDbg << "Writing data file." << endl; unsigned long estimated_data_size = (unsigned long) fileHeader.bytesPerRecord * (unsigned long) fileHeader.numVariables * (unsigned long) fileHeader.numObservations; //unsigned long i; dataFile.seekp(estimated_data_size-1, ios::beg); char c = 0; dataFile.write(&c, 1); deepDbg << "Closing data file" << endl; dataFile.close(); dbg << "File '" << filename << "' initialized." << endl; } bool headerOrDataExists(string fileName) { return file_exists(fileName + FILEVECTOR_INDEX_FILE_SUFFIX) || file_exists(fileName + FILEVECTOR_INDEX_FILE_SUFFIX); } bool file_exists(string fileName) { struct stat buf; int i = stat( fileName.c_str(), &buf ); /* File found */ if (i == 0) { return true; } return false; } void tokenize(const string& str, vector& tokens, const string& delimiters) { string::size_type lastPos = str.find_first_not_of(delimiters, 0); string::size_type pos = str.find_first_of(delimiters, lastPos); while (string::npos != pos || string::npos != lastPos) { tokens.push_back(str.substr(lastPos, pos - lastPos)); lastPos = str.find_first_not_of(delimiters, pos); pos = str.find_first_of(delimiters, lastPos); } } #define PART_SIZE INT_MAX void blockWriteOrRead(fstream& file, unsigned long length, char* data, bool writeAction){ unsigned long i; unsigned long numParts = length/PART_SIZE; for(i = 0; i <= numParts; i++){ unsigned long subLength = (numParts > 0 && i < numParts ) ? PART_SIZE:(length % PART_SIZE); if (writeAction){ file.write(data+i*PART_SIZE, subLength); } else { file.read(data+i*PART_SIZE, subLength); } } } GenABEL/src/dautil.cpp0000644000176000001440000000254012256741430014221 0ustar ripleyusers//#include "Rstuff.h" #include #include #include #include #include #include "dautil.h" #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif SEXP extract_text_file_column_cpp(SEXP Filename, SEXP Whichcol) { std::string filename = CHAR(STRING_ELT(Filename,0)); int ncols = (int) LENGTH(Whichcol); std::vector whichcol(ncols); int maxcol = 0; for (int i=0;imaxcol) maxcol=whichcol[i]; } std::vector outstrings; std::ifstream filetoread (filename.c_str()); if (!filetoread) { error_R("can not open file '%s'\n\n",filename.c_str()); return R_NilValue; } std::string tmpstr; while (getline(filetoread,tmpstr)) { std::istringstream datas (tmpstr); std::string substr; std::vector tmpvec; for (int i=0;i<=maxcol;i++) { datas >> substr; tmpvec.push_back(substr); } for (int i=0;i #include #include #include #include #include "Chip.h" #include // to include Rconfig.h #ifdef ENABLE_NLS #include #define _(String) dgettext ("pkg", String) // replace pkg as appropriate #else #define _(String) (String) #endif extern "C" { void convert_snp_affymetrix_C(char **dirname_, char **filelist, unsigned *files_amount_, char **map_filename_, char **outfilename_, unsigned *skipaffym, char **alleleID_names, char *alleleID, unsigned *alleleID_amount) { char *outfilename = *outfilename_; char *dirname = *dirname_; char *map_filename = *map_filename_; unsigned files_amount=*files_amount_; std::map coding; for(unsigned i=0 ; i<*alleleID_amount ; i++) { coding[alleleID_names[i]] = alleleID[i]; } Rprintf("reading map...\n"); //std::cout<<"reading map...\n"; AffymetrixChipMap Map(map_filename, 2, 0, 2, 4, 5, 3, 9, 10, 6); //std::cout<<"map is read...\n"; Rprintf("map is read...\n"); if(Map.get_exclude_amount() != 0) { Rprintf("%i SNPs excluded from annotation because of absent enough information annotation file\n", Map.get_exclude_amount()); } std::vector ids_chip; for(unsigned i=0 ; iget_snp_amount(); for(unsigned snp=0 ; snpget_snp_name(snp); if(Map.is_snp_in_map(snpname)){outfile<get_snp_name(snp); if(Map.is_snp_in_map(snpname)){outfile<get_snp_name(snp); if(Map.is_snp_in_map(snpname)){outfile<get_snp_name(snp); if(Map.is_snp_in_map(snpname)) { outfile.width(2); outfile.fill('0'); static std::string allele_A, allele_B; allele_A = Map.get_allele_A(snpname.c_str()); allele_B = Map.get_allele_B(snpname.c_str()); outfile< strand_recode; strand_recode['u']=0; strand_recode['+']=1; strand_recode['-']=2; for(unsigned snp=0 ; snpget_snp_name(snp); if(Map.is_snp_in_map(snpname)) { outfile.width(2); outfile.fill('0'); static char strand; strand = Map.get_strand(snpname.c_str()); outfile<get_snp_name(snp))) {continue;} // skip SNP if it doesn't exsist in our MAP for(unsigned i=0 ; iget_polymorphism(snp) << rearrangement_array[counter1]; counter1++; if(counter1==4) {counter1=0; counter2++;} } for(unsigned id=0 ; id #include #include #include "convert_util.h" #include "AbstractMatrix.h" #include "FilteredMatrix.h" #include "Transposer.h" #include "dautil.h" // maximal number of file-matrices allowed // #define MAX_FM_OBJECTS 10 #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif AbstractMatrix *getAbstractMatrixFromSEXP(SEXP s); //check if ptr valid void checkPointer(SEXP s); #ifdef __cplusplus } #endif #endif GenABEL/src/lm_gwaa.cpp0000644000176000001440000000744412256741430014356 0ustar ripleyusers/** * * 2008.05.05 by Yurii Aulchenko, EMCR * **/ #include #include #include #include #include #include using namespace std; #include #include "mematrix.h" #include "mematri1.h" #include "reg1data.h" #include "reg1.h" #include "mematriR.h" void getgtvec(char *gtdata, int *gtint, int nids, int nbytes, int whichsnp) { int msk[4] = {192,48,12,3}; int ofs[4] = {6,4,2,0}; int i,j,idx=0; char str; for (i=0;i>= ofs[j]; gtint[idx++]--; if (idx>=nids) {break;} } } } // gtmode: 1=additive, 2=dominant 3=recessive 4=overdominant void convert_gt(int *gtint, int nids, int gtmode) { if (gtmode==2) { for (int i=0;i1) convert_gt(igt,nids,gtmode); regdata cdata(Y,X,igt,nids,nxcol,1); if (cdata.nids <= 1 || cdata.ismono) { out[snp] = cdata.nids; out[nsnps+snp] = -999.9; out[2*nsnps+snp] = -999.9; } else { linear_reg creg(cdata,0); out[snp] = cdata.nids; out[nsnps+snp] = creg.beta[(creg.beta).nrow-1]; out[2*nsnps+snp] = creg.sebeta[(creg.beta).nrow-1]; } } delete [] igt; return; } } extern "C" { void logreg_gwaa(double *Y, double *X, char *gtdata, int *Nids, int *NXcol, int *Nsnps, int *GTMode, double *out) { int nids = (*Nids); int nsnps = (*Nsnps); int nxcol = (*NXcol); int gtmode = (*GTMode); int * igt = new (nothrow) int[nids]; int nbytes; // if ((nsnps % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = int(ceil(1.*double(nids)/4.)); nbytes = int(ceil(1.*double(nids)/4.)); for (int snp=0;snp1) convert_gt(igt,nids,gtmode); regdata cdata(Y,X,igt,nids,nxcol,1); if (cdata.nids <= 1 || cdata.ismono) { out[snp] = cdata.nids; out[nsnps+snp] = -999.9; out[2*nsnps+snp] = -999.9; } else { logistic_reg creg(cdata,0,7); out[snp] = cdata.nids; out[nsnps+snp] = creg.beta[(creg.beta).nrow-1]; out[2*nsnps+snp] = creg.sebeta[(creg.beta).nrow-1]; } } delete [] igt; return; } } extern "C" { void coxph_gwaa(double *Y, double *X, char *gtdata, int *Nids, int *NXcol, int *Nsnps, int *GTMode, double *out) { int nids = (*Nids); int nsnps = (*Nsnps); int nxcol = (*NXcol); int gtmode = (*GTMode); int * igt = new (nothrow) int[nids]; int nbytes; // if ((nsnps % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = int(ceil(1.*double(nids)/4.)); nbytes = int(ceil(1.*double(nids)/4.)); for (int snp=0;snp1) convert_gt(igt,nids,gtmode); regdata cregdata(Y,X,igt,nids,nxcol,2); (cregdata.X).delete_column(0); if (cregdata.nids <= 1 || cregdata.ismono) { out[snp] = cregdata.nids; out[nsnps+snp] = -999.9; out[2*nsnps+snp] = -999.9; } else { coxph_data cdata(cregdata); coxph_reg creg(cdata,20,1.e-9,1.5e-12); out[snp] = cdata.nids; out[nsnps+snp] = creg.beta[(creg.beta).nrow-1]; out[2*nsnps+snp] = creg.sebeta[(creg.beta).nrow-1]; } } delete [] igt; return; } } GenABEL/src/Chip.h0000644000176000001440000000452712256741430013276 0ustar ripleyusers#ifndef SMV_CHIP #define SMV_CHIP #include #include #include #include #include #include class ChipData { public: // virtual ~ChipData()=0; virtual const unsigned get_snp_amount(void)=0; virtual const int get_polymorphism(unsigned snp_num)=0; virtual const char * get_snp_name(unsigned snp_num)=0; }; class affymetrix_chip_data : public ChipData { public: affymetrix_chip_data(std::string filename, unsigned snp_positionm, unsigned polymorphism_position, unsigned skip_first_line); ~affymetrix_chip_data(); const unsigned get_snp_amount(void); const int get_polymorphism(unsigned snp_num); //0->NA, 1->AA, 2->AB, 3->BB const char * get_snp_name(unsigned snp_num); //rsp12345678 private: std::string filename; unsigned snp_amount; // std::vector polymorphism; //0,1,2,3 char * polymorphism; //0,1,2,3 // std::vector snp_name; char ** snp_name; }; //__________________________________________________________ struct map_values { std::string snp_name; //affymetrix SNP name std::string recoded_snp_name; //rs12345678 std::string phisical_position; //12345678 char strand; //+ or - or u or another std::string chromosome; std::string allele_A; //A, T, G, C std::string allele_B; //A, T, G, C }; class ChipMap { public: // virtual ~ChipMap()=0; virtual std::string recode_snp(const char*); //recode "SNP_A-1780619" -> "rs17106009" virtual std::string get_phisical_position(const char*); virtual char get_strand(const char*); virtual std::string get_chromosome(const char*); virtual std::string get_allele_A(const char*); virtual std::string get_allele_B(const char*); virtual bool is_snp_in_map(std::string); protected: std::map Map; }; class AffymetrixChipMap : public ChipMap { public: AffymetrixChipMap(const char* filename, unsigned skip_first_lines, unsigned snp_name_position, unsigned recoded_snp_name_position, unsigned phisical_position_position, unsigned strand_position, unsigned chromosome_position, unsigned allele_A_position, unsigned allele_B_position, unsigned reg1_position, char delim=','); ~AffymetrixChipMap(); unsigned get_exclude_amount(void); private: unsigned exclude_amount; }; std::string cut_quotes(std::string str); #endif //SMV_CHIP GenABEL/src/frversion.h0000644000176000001440000000023412256741430014417 0ustar ripleyusers#ifndef __FRVERSION__ #define __FRVERSION__ #define FV_VERSION "0.0-7" #define FV_RELEASEDATE "July 26, 2009" #define FV_AUTHORS "Yurii Aulchenko" #endif GenABEL/src/frutil.h0000644000176000001440000000445312256741430013716 0ustar ripleyusers#ifndef __FRUTIL__ #define __FRUTIL__ #include #include #include #include #include #include "const.h" #include "Logger.h" #include "CastUtils.h" using namespace std; class FixedChar { public: FixedChar(){ memset(name,0xab,NAMELENGTH); }; FixedChar(string s){ if (s.length() >= NAMELENGTH){ errorLog << "Overflow of FixedChar (length of name > NAMELENGTH (" << NAMELENGTH << "): " << s.c_str() << "." << endl; } strncpy(name, s.c_str(), NAMELENGTH-1); name[NAMELENGTH-1] = '\0'; }; char name[NAMELENGTH]; }; class FileHeader { public: unsigned short int type; // should change that to long!!! unsigned int nelements; unsigned int numObservations; unsigned int numVariables; unsigned int bytesPerRecord; unsigned int bitsPerRecord; unsigned int namelength; unsigned int reserved[RESERVEDSPACE]; FileHeader () { type = 0; nelements = 0; numObservations = 0; bitsPerRecord = 0; bytesPerRecord = 0; numVariables = 0; namelength = NAMELENGTH; for (int i = 0; i < RESERVEDSPACE; i++) reserved[i] = 0; } ~FileHeader() {} void print() { dbg << "type = " << type << "("<< dataTypeToString(type) << ")" << endl; dbg << "nelements = " << nelements << endl; dbg << "numObservations = " << numObservations << endl; dbg << "numVariables = " << numVariables << ";" << endl; dbg << "bytesPerRecord = " << bytesPerRecord << ";" << endl; dbg << "bitsPerRecord = " << bitsPerRecord << ";" << endl; } }; FileHeader get_file_type(char * filename); void initializeEmptyFile(string filename, unsigned long numVariables, unsigned long nobservations, unsigned short int type, bool override); string extract_base_file_name(string filename); bool file_exists(string fileName); bool headerOrDataExists(string fileName); unsigned short calcDataSize(unsigned short int type); void tokenize(const string& str, vector& tokens, const string& delimiters = " \t"); void blockWriteOrRead(fstream& file, unsigned long length, char* data, bool writeAction); #endif GenABEL/src/coxfit2.cpp0000644000176000001440000003040212256741430014313 0ustar ripleyusers/* #include void print_dmatrix(double **matr, int nrow, int ncol) { for (int j=0;j #include "survS.h" #include "survproto.h" void coxfit2(int *maxiter, int *nusedx, int *nvarx, double *time, int *status, double *covar2, double *offset, double *weights, int *strata, double *means, double *beta, double *u, double *imat2, double loglik[2], int *flag, double *work, double *eps, double *tol_chol, double *sctest) { int i,j,k, person; int iter; int nused, nvar; double **covar, **cmat, **imat; /*ragged array versions*/ double *mark, *wtave; double *a, *newbeta; double *a2, **cmat2; double denom=0/*-Wall*/, zbeta, risk; double temp, temp2; double ndead; double newlk=0;/*-Wall*/ double d2, efron_wt; int halving; /*are we doing step halving at the moment? */ double method; nused = *nusedx; nvar = *nvarx; method= *sctest; /* ** Set up the ragged arrays */ // std::cout << nused << " " << nvar << "\n"; covar= dmatrix(covar2, nused, nvar); // print_dmatrix(covar,nused,nvar); imat = dmatrix(imat2, nvar, nvar); // print_dmatrix(imat,nvar,nvar); cmat = dmatrix(work, nvar, nvar); // print_dmatrix(cmat,nvar,nvar); cmat2= dmatrix(work+nvar*nvar, nvar, nvar); // print_dmatrix(cmat2,nvar,nvar); a = work + 2*nvar*nvar; newbeta = a + nvar; a2 = newbeta + nvar; mark = a2 + nvar; wtave= mark + nused; // print_prematrix(time,1,nused); // test print 1 // print_prematrix(u,1,nvar); /* ** Mark(i) contains the number of tied deaths at this point, ** for the first person of several tied times. It is zero for ** the second and etc of a group of tied times. ** Wtave contains the average weight for the deaths */ temp=0; j=0; for (i=nused-1; i>0; i--) { if ((time[i]==time[i-1]) & (strata[i-1] != 1)) { j += status[i]; temp += status[i]* weights[i]; mark[i]=0; } else { mark[i] = j + status[i]; if (mark[i] >0) wtave[i]= (temp+ status[i]*weights[i])/ mark[i]; temp=0; j=0; } } // test print 2 // print_prematrix(mark,nused,1); // print_prematrix(u,1,nvar); mark[0] = j + status[0]; if (mark[0]>0) wtave[0] = (temp +status[0]*weights[0])/ mark[0]; /* ** Subtract the mean from each covar, as this makes the regression ** much more stable */ for (i=0; i0) { /* once per unique death time */ /* ** Trick: when 'method==0' then temp=0, giving Breslow's method */ ndead = mark[person]; // std::cout << "has mark > 0 : " << person << "\n"; // print_prematrix(u,1,nvar); // print_prematrix(a,1,nvar); // print_prematrix(a2,1,nvar); // std::cout << "ndead=" << ndead << "\n"; for (k=0; k=0; person--) { if (strata[person] == 1) { efron_wt =0; denom = 0; for (i=0; i0) { /* once per unique death time */ for (k=0; k #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include "Logger.h" #include "frutil.h" #include "ReusableFileHandle.h" #include "AbstractMatrix.h" using namespace std; #define DB_CREATE 1 #define DB_EXCL 2 #define DB_RDONLY 4 class FileVector: public AbstractMatrix { private: const string filename; string dataFilename; string indexFilename; ReusableFileHandle dataFile; ReusableFileHandle indexFile; FileHeader fileHeader; // row and column names FixedChar *variableNames; FixedChar *observationNames; // size of header (descriptives + var/obs names) unsigned long headerSize; // cache size (Mb) requested by user unsigned long cache_size_Mb; // cache size internal; these ones are exact and used internaly unsigned long cache_size_nvars; unsigned long cache_size_bytes; unsigned long max_buffer_size_bytes; // which variables are now in cache unsigned long cacheBegin; unsigned long cacheEnd; char * cacheBuffer; bool readOnly; bool updateNamesOnWrite; public: FileVector(); ~FileVector(); FileVector(string iFilename, unsigned long cachesizeMb) : filename (iFilename) { readOnly = false; updateNamesOnWrite = false; cacheBuffer = 0; initialize(cachesizeMb); getWarningIsShown() = false; } FileVector(string iFilename, unsigned long cachesizeMb, bool iReadOnly) : filename(iFilename), readOnly(iReadOnly) { updateNamesOnWrite = false; cacheBuffer = 0; initialize(cachesizeMb); getWarningIsShown() = false; } FileVector(char *iFilename, unsigned long cachesizeMb) : filename(string(iFilename)){ updateNamesOnWrite = false; readOnly = false; cacheBuffer = 0; initialize(cachesizeMb); getWarningIsShown() = false; } FileVector(char *iFilename, unsigned long cachesizeMb, bool iReadOnly) : filename(string(iFilename)), readOnly(iReadOnly) { updateNamesOnWrite = false; cacheBuffer = 0; initialize(cachesizeMb); getWarningIsShown() = false; } // for testing purposes void getPrivateCacheData(unsigned long* cacheSizeNVars, unsigned long *inCachFrom, unsigned long *cacheEnd); // these ones are the actual used to initialize and free up void initialize(unsigned long cachesizeMb); void deInitialize(); // this one updates cache void updateCache(unsigned long from_var); // gives element number from varIdx & obsIdx unsigned long nrnc_to_nelem(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx); // getting and setting var/col names void writeVariableName(unsigned long varIdx, FixedChar name); void writeObservationName(unsigned long obsIdx, FixedChar name); virtual string getFileName(); virtual unsigned long getNumVariables(); virtual unsigned long getNumObservations(); FixedChar readVariableName(unsigned long varIdx); FixedChar readObservationName(unsigned long obsIdx); // USER FUNCTIONS // can read single variable void readVariable(unsigned long varIdx, void * outvec); void addVariable(void * invec, string varname); // should only be used for reading single random elements! void readElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void * data); void writeVariable(unsigned long varIdx, void * datavec); void writeElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void * data); void readObservation(unsigned long obsIdx, void * outvec); void writeObservation(unsigned long obsIdx, void * outvec); void cacheAllNames(bool); void readNames(); void saveAs( string newFilename ); void saveVariablesAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long * varindexes); void saveObservationsAs(string newFilename, unsigned long nobss, unsigned long * obsindexes); void saveAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long nobss, unsigned long * varindexes, unsigned long * obsindexes); void saveAsText(string newFilename, bool saveVarNames, bool saveObsNames, string nanString); unsigned long getCacheSizeInMb(); void setCacheSizeInMb( unsigned long cachesizeMb ); virtual short unsigned getElementSize(); virtual short unsigned getElementType(); void saveIndexFile(); virtual void setUpdateNamesOnWrite(bool bUpdate); virtual AbstractMatrix* castToAbstractMatrix(); virtual bool setReadOnly(bool readOnly); // FOR FUTURE: // very slow one! // DT * readObservation(unsigned long obsIdx); // should only be used for reading single random elements! // DT readElement(unsigned long nelment); private : void copyVariable(char * to, char * from, int n, unsigned long * indexes ); void calcCachePos(unsigned long newPos, unsigned long &cacheBegin, unsigned long &cacheEnd); }; //global variables const string FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX = ".fvd"; const string FILEVECTOR_INDEX_FILE_SUFFIX = ".fvi"; #endif GenABEL/src/Logger.h0000644000176000001440000000437212256741430013630 0ustar ripleyusers#ifndef __LOGGER__ #define __LOGGER__ #if COMPILE_WITH_R #include #endif #include #include #include #include #include using namespace std; #define MESSAGE_LEVEL 0 #define DEBUG_LEVEL 1 #define ERROR_LEVEL 2 class ErrorExit {}; class Logger { public: // enum ErrorLevel {Message, Debug, Error}; int errorLevel; bool enabled; Logger(int iErrorLevel) : errorLevel(iErrorLevel), enabled(true) {} Logger(int iErrorLevel, bool iEnabled) : errorLevel(iErrorLevel), enabled(iEnabled) {} Logger &operator << (const char* s){ sendString(s); return *this; } Logger &operator << (int x){ stringstream ss; string s; ss << x; ss >> s; sendString(s); return *this; } Logger &operator << (unsigned int x) { stringstream ss; string s; ss << x; ss >> s; sendString(s); return *this; } Logger &operator << (long x) { stringstream ss; string s; ss << x; ss >> s; sendString(s); return *this; } Logger &operator << (void*x) { stringstream ss; string s; ss << x; ss >> s; sendString(s); return *this; } Logger &operator << (unsigned long x) { stringstream ss; string s; ss << x; ss >> s; sendString(s); return *this; } Logger &operator << (float x) { stringstream ss; string s; ss << x; ss >> s; sendString(s); return *this; } Logger &operator << (double x) { stringstream ss; string s; ss << x; ss >> s; sendString(s); return *this; } Logger &operator << (string x) { stringstream ss; string s; ss << x; ss >> s; sendString(s); return *this; } Logger &operator << (ostream&(*f)(ostream&)){ // endl support sendString("\n"); return *this; } Logger &operator << (ErrorExit&) { #ifdef R_R_H throw 1; #else exit(EXIT_FAILURE); #endif return *this; } private: void sendString(string s){ if (!enabled) return; #ifdef R_R_H Rprintf("%s",s.c_str()); #else if (errorLevel == ERROR_LEVEL) { cerr << s; } else { cout << s; } #endif } }; extern ErrorExit errorExit; extern Logger inf; extern Logger dbg; extern Logger msg; extern Logger errorLog; extern Logger testDbg; extern Logger deepDbg; extern Logger fmDbg; extern Logger wrapperLog; #endif GenABEL/src/mematrix.h0000644000176000001440000000170612256741430014235 0ustar ripleyusers#ifndef __MEMATRIX_H__ #define __MEMATRIX_H__ #include using namespace std; template class mematrix { public: int nrow; int ncol; int nelements; DT * data; mematrix() {nrow=ncol=nelements=0;data=NULL;} mematrix(int nr, int nc); mematrix(const mematrix &M); ~mematrix() {if (nelements>0) delete [] data;} mematrix & operator=(const mematrix &M); DT & operator[](int i); mematrix operator+(DT toadd); mematrix operator+(mematrix &M); mematrix operator-(DT toadd); mematrix operator-(mematrix &M); mematrix operator*(DT toadd); mematrix operator*(mematrix &M); void reinit(int nr, int nc); unsigned int getnrow(void) {return nrow;} unsigned int getncol(void) {return ncol;} DT get(int nr, int nc); void put(DT value, int nr, int nc); DT column_mean(int nc); void print(void); void delete_column(int delcol); void delete_row(int delrow); }; // mematrix transpose(mematrix M); // mematrix invert(mematrix M); #endif GenABEL/src/chsolve2.cpp0000644000176000001440000000155612256741430014472 0ustar ripleyusers/* SCCS @(#)chsolve2.c 5.2 10/27/98 ** Solve the equation Ab = y, where the cholesky decomposition of A and y ** are the inputs. ** ** Input **matrix, which contains the chol decomp of an n by n ** matrix in its lower triangle. ** y[n] contains the right hand side ** ** y is overwriten with b ** ** Terry Therneau */ #include "survS.h" #include "survproto.h" void chsolve2(double **matrix, int n, double *y) { int i,j; double temp; /* ** solve Fb =y */ for (i=0; i=0; i--) { if (matrix[i][i]==0) y[i] =0; else { temp = y[i]/matrix[i][i]; for (j= i+1; j #include #include #include using namespace std; #ifndef _NOT_R_FILEVECTOR #include #endif #include "frutil.h" #include "CastUtils.h" unsigned short int UNSIGNED_SHORT_INT_NAN; short int SHORT_INT_NAN; unsigned int UNSIGNED_INT_NAN; int INT_NAN; char CHAR_NAN; unsigned char UNSIGNED_CHAR_NAN; char const* parseFormats[9]; int initConsts(){ int i; unsigned int ui; sscanf("32767", "%hi", &SHORT_INT_NAN); sscanf("65535", "%hu", &UNSIGNED_SHORT_INT_NAN); sscanf("2147483647", "%i", &INT_NAN); sscanf("4294967295", "%u", &UNSIGNED_INT_NAN); sscanf("127", "%i", &i); CHAR_NAN = i; sscanf("255", "%u", &ui); UNSIGNED_CHAR_NAN = ui; parseFormats[UNSIGNED_SHORT_INT] = "%hu"; parseFormats[SHORT_INT] = "%hd"; parseFormats[UNSIGNED_INT] = "%u"; parseFormats[INT] = "%d"; parseFormats[FLOAT] = "%f"; parseFormats[DOUBLE] = "%lf"; parseFormats[SIGNED_CHAR] = "%i"; parseFormats[UNSIGNED_CHAR] = "%i"; return 0; } int dummy = initConsts(); void parseStringToArbType(string s, int destType, void *destData, string nanString) { char const *format = parseFormats[destType]; int result; // no proper format specifier exists for char if (destType == SIGNED_CHAR || destType == UNSIGNED_CHAR) { int i; result = sscanf(s.c_str(), format, &i); if (nanString == s || result !=1){ setNan(destData, destType); return; } else { if (destType == SIGNED_CHAR) *(char*) destData = i; if (destType == UNSIGNED_CHAR) *(unsigned char*) destData = i; } } else { result = sscanf(s.c_str(), format, destData); if (nanString == s || result !=1){ setNan(destData, destType); return; } } } unsigned short int dataTypeFromString(string type){ if (type == "UNSIGNED_SHORT_INT") return 1; if (type == "SHORT_INT") return 2; if (type == "UNSIGNED_INT") return 3; if (type == "INT") return 4; if (type == "FLOAT") return 5; if (type == "DOUBLE") return 6; if (type == "CHAR") return 7; if (type == "UNSIGNED_CHAR") return 8; return 0; } string dataTypeToString(int type){ if (type == 1) return "UNSIGNED_SHORT_INT"; if (type == 2) return "SHORT_INT"; if (type == 3) return "UNSIGNED_INT"; if (type == 4) return "INT"; if (type == 5) return "FLOAT"; if (type == 6) return "DOUBLE"; if (type == 7) return "CHAR"; if (type == 8) return "UNSIGNED_CHAR"; return 0; } string bufToString(short int dataType, char *data, string nanString){ char ret[500]; switch(dataType){ case UNSIGNED_SHORT_INT: sprintf(ret, "%hu", *(unsigned short int*)data); break; case SHORT_INT: sprintf(ret, "%hd", *(short int*)data); break; case UNSIGNED_INT: sprintf(ret, "%u", *(unsigned int*)data); break; case INT: sprintf(ret, "%d", *(int*)data); break; case FLOAT: sprintf(ret, "%f", *(float*)data); break; case DOUBLE: // changed to "%f" from %lf [not ISO C++] sprintf(ret, "%f", *(double*)data); break; case SIGNED_CHAR: // changed to "%f" from %lf [not ISO C++] sprintf(ret, "%d", (int)*(char*)data); break; case UNSIGNED_CHAR: // changed to "%f" from %lf [not ISO C++] sprintf(ret, "%d", (int)*(unsigned char*)data); break; } if (checkNan(data,dataType)) { return nanString; } return string(ret); } void setNan(unsigned short int &i){setNan(&i, UNSIGNED_SHORT_INT);} void setNan(short int &i){setNan(&i, SHORT_INT);} void setNan(unsigned int &i){setNan(&i, UNSIGNED_INT);} void setNan(int &i){setNan(&i, INT);} void setNan(float &i){setNan(&i, FLOAT);} void setNan(double &i){setNan(&i, DOUBLE);} void setNan(char &i){setNan(&i, SIGNED_CHAR);} void setNan(unsigned char &i){setNan(&i, UNSIGNED_CHAR);} bool checkNan(unsigned short int i){return checkNan(&i, UNSIGNED_SHORT_INT);} bool checkNan(short int i){return checkNan(&i, SHORT_INT);} bool checkNan(unsigned int i){return checkNan(&i, UNSIGNED_INT);} bool checkNan(int i){return checkNan(&i, INT);} bool checkNan(float i){return checkNan(&i, FLOAT);} bool checkNan(double i){return checkNan(&i, DOUBLE);} bool checkNan(char i){return checkNan(&i, SIGNED_CHAR);} bool checkNan(unsigned char i){return checkNan(&i, UNSIGNED_CHAR);} void setNan(void *data, int dataType){ double dZero = 0.; float fZero = 0.; switch (dataType) { case UNSIGNED_SHORT_INT: (*(unsigned short int*) data) = UNSIGNED_SHORT_INT_NAN; break; case SHORT_INT: (*(short int*) data) = SHORT_INT_NAN; break; case UNSIGNED_INT: (*(unsigned int*) data) = UNSIGNED_INT_NAN; break; case INT: (*(int*) data) = INT_NAN; break; case FLOAT: (*(float*) data) = fZero/fZero; break; case DOUBLE: (*(double*) data) = dZero/dZero; break; case SIGNED_CHAR: (*(char*) data) = CHAR_NAN; break; case UNSIGNED_CHAR: (*(unsigned char*) data) = UNSIGNED_CHAR_NAN; break; default: errorLog << "file contains data of unknown type " << dataType << endl << errorExit; } } bool checkNan(void *data, int dataType){ switch (dataType) { case UNSIGNED_SHORT_INT: return (*(unsigned short int*) data) == UNSIGNED_SHORT_INT_NAN; case SHORT_INT: return (*(short int*) data) == SHORT_INT_NAN; case UNSIGNED_INT: return (*(unsigned int*) data) == UNSIGNED_INT_NAN; case INT: return (*(int*) data) == INT_NAN; case FLOAT: #ifdef _NOT_R_FILEVECTOR return std::isnan(*(float*) data); #else return ISNAN(*(float*) data); #endif case DOUBLE: #ifdef _NOT_R_FILEVECTOR return std::isnan(*(double*)data); #else return ISNAN(*(double*)data); #endif case UNSIGNED_CHAR: return (*(unsigned char*) data) == UNSIGNED_CHAR_NAN; case SIGNED_CHAR: return (*(char*) data) == CHAR_NAN; default: errorLog << "file contains data of unknown type " << dataType << endl << errorExit; return false; } } int getDataType(unsigned short int){return UNSIGNED_SHORT_INT;} int getDataType(short int){return SHORT_INT;} int getDataType(unsigned int){return UNSIGNED_INT;} int getDataType(int){return INT;} int getDataType(float){return FLOAT;} int getDataType(double){return DOUBLE;} int getDataType(char){return SIGNED_CHAR;} int getDataType(unsigned char){return UNSIGNED_CHAR;} GenABEL/src/interactions_rare_recesive_alleles.cpp0000644000176000001440000004655012256741430022051 0ustar ripleyusers//===================================================================================== // // Filename: interactions_rare_recesive_alleles.cpp // // Description: Functions for performing chi2 test for Detecting Rare Recessive Alleles. // // Version: 1.0 // Created: 19-May-2010 // Revision: none // // // Author: Maksim V. Struchalin // Company: ErasmusMC, Epidemiology, The Netherlands. // Email: m.struchalin@@erasmusmc.nl // //===================================================================================== #include "gtps_container.h" #include "interactions_rare_recesive_alleles.h" #include #include #include #include #include #include #include // to include Rconfig.h #ifdef ENABLE_NLS #include #define _(String) dgettext ("pkg", String) // replace pkg as appropriate #else #define _(String) (String) #endif //#define VARIABLE_TYPE float extern "C" { #include "ctest.h" } using namespace std; //void //fexact(int *nrow, int *ncol, int *table, int *ldtabl, // double *expect, double *percnt, double *emin, double *prt, // double *pre, /* new in C : */ int *workspace, // /* new arg, was const = 30*/int *mult); //__________________________________________________________________________________________ snp_snp_interaction_results::snp_snp_interaction_results(unsigned window_, unsigned snp_number_) { window = window_; snp_number = snp_number_; chi2_results = new float*[snp_number-1]; unsigned window_current=window; for(unsigned i=0 ; i window) window_current=window; if(central_snp_position >= snp_number) {Rprintf("snp_snp_interaction_results::push_chi2: error: central_snp_position is out of bound"); return -1;} if(window_snp_position > window_current) {Rprintf("snp_snp_interaction_results::push_chi2: error: window is out of bound"); return -1;} chi2_results[central_snp_position][window_snp_position] = chi2; //std::cout<<"snp_snp_interaction_results::push_chi2 end\n"; return 0; } //__________________________________________________________________________________________ //__________________________________________________________________________________________ float * snp_snp_interaction_results::get_chi2_all_window(unsigned central_snp_position) { if(central_snp_position > snp_number) {Rprintf("snp_snp_interaction_results::push_chi2: error: central_snp_position is out of bound"); return NULL;} return chi2_results[central_snp_position]; } //__________________________________________________________________________________________ //__________________________________________________________________________________________ float snp_snp_interaction_results::get_max_chi2(unsigned central_snp_position) { if(central_snp_position > snp_number) {Rprintf("snp_snp_interaction_results::push_chi2: error: central_snp_position is out of bound"); return -1;} return maximumValue(chi2_results[central_snp_position], get_current_window(central_snp_position)); } //__________________________________________________________________________________________ //__________________________________________________________________________________________ unsigned snp_snp_interaction_results::get_current_window(unsigned central_snp_position) { static unsigned int window_current; window_current = snp_number - central_snp_position - 1; if(window_current > window) window_current=window; return window_current; } //__________________________________________________________________________________________ //__________________________________________________________________________________________ //Find maximim element float maximumValue(float *array, unsigned number) { static float max; max = NA_REAL; //find first ellement which is not NA. If there is only NAs then return NA //_____________________________________________ for(unsigned i = 0 ; i max) max = array[i]; } return max; // return highest value in array } //__________________________________________________________________________________________ //__________________________________________________________________________________________ //The function returns an array (vector) where each ellement stays for maximum value of chi2 test between a snp and the snps from left part of a window. float * snp_snp_interaction_results::get_maximim_chi_for_each_central_snp(void) { for(unsigned i=0 ; i= 0) { sum = m[0][0] + m[0][1] + m[1][0] + m[1][1]; expected_a = (m[0][0] + m[0][1]) * (m[0][0] + m[1][0]) / sum; //(a+b)(a+c)/n expected_b = (m[0][0] + m[0][1]) * (m[0][1] + m[1][1]) / sum; //(a+b)(b+d)/n expected_c = (m[1][0] + m[1][1]) * (m[0][0] + m[1][0]) / sum; //(c+d)(a+c)/n expected_d = (m[1][0] + m[1][1]) * (m[0][1] + m[1][1]) / sum; //(c+d)(b+d)/n // std::cout<<"expected_a="< 1) pval = 1; if(pval < 0) pval = 0; return qchisq(pval, 1, 0, 0); } } double independence_test_2x2(int *x1, int *x2, int* y, unsigned int N, unsigned snp1_position, unsigned snp2_position, INDEPENDENCE_TEST_NAME_ENUM test_name, int min_expected_cut_off) { static double matrix[2][2]; matrix[0][0]=0; matrix[0][1]=0; matrix[1][0]=0; matrix[1][1]=0; for(unsigned i=0 ; i= 0 && test_name == CHI2) { Rprintf("warning: Parameter min_expected_cut_off is %d and Pearson's chi-square test is chosen. Ignore min_expected_cut_off.\n", min_expected_cut_off); min_expected_cut_off = -1; } else if(min_expected_cut_off >= 0 && test_name == YATES) { Rprintf("Running Pearson's chi-square test. Perform Yates correction in case when the expected value in contingency table below %d.\n", min_expected_cut_off ); } else if(min_expected_cut_off >= 0 && test_name == FISHER) { Rprintf("Running Pearson's chi-square test. Perform Fisher exact test in case when the expected value in contingency table below %d.\n", min_expected_cut_off ); } else if(min_expected_cut_off < 0 && test_name == YATES) { Rprintf("Running Pearson's chi-square test with yates corretion.\n"); } else if(min_expected_cut_off < 0 && test_name == FISHER) { Rprintf("Running Fisher exact test.\n"); } else if(min_expected_cut_off < 0 && test_name == CHI2) { Rprintf("Running Pearson's chi-square test.\n"); } if( num_ids > 100000 && test_name == FISHER) { Rprintf("Number of subjects is %d that exeeds the maximum posiible value 100000. Fisher exact test can not be applied. Perform chi2 test.\n", num_ids); test_name=CHI2; } Rprintf("Starting analysis...\n"); //Rbyte *set = RAW(set_); char *set = (char*)(RAW(set_)); //char* set; //PROTECT(set_ = AS_CHARACTER(set_)); //set = R_alloc(strlen(CHAR(STRING_ELT(set_, 0))), sizeof(char)); //strcpy(set, CHAR(STRING_ELT(set_, 0))); //UNPROTECT(1); //std::cout<<"window="<= step*5) step *= 5; } } Rprintf("All %d snps are done.\n", num_snps); float *results = results_all.get_maximim_chi_for_each_central_snp(); SEXP results_R; if(!return_all_result) { PROTECT(results_R = allocVector(REALSXP, num_snps-1)); double *rresults_R = REAL(results_R); for(unsigned i = 0; i < num_snps-1; i++) { rresults_R[i] = results[i]; } } else { PROTECT(results_R = allocVector(REALSXP, num_snps-1 + (num_snps-1)*window )); double *rresults_R = REAL(results_R); for(unsigned i = 0; i < num_snps-1; i++) { if(ISNAN(results[i])) {rresults_R[i] = NA_REAL; continue;} rresults_R[i] = results[i]; } unsigned current_window, counter=num_snps-1; float *result_window; for(unsigned snp=0 ; snp < num_snps-1 ; snp++) { current_window = results_all.get_current_window(snp); result_window = results_all.get_chi2_all_window(snp); for(unsigned window_snp=0 ; window_snp < current_window; window_snp++) { if(ISNAN(result_window[window_snp])) {rresults_R[counter] = NA_REAL; counter++; continue;}; rresults_R[counter] = result_window[window_snp]; counter++; } if(current_window != window) { for(unsigned window_snp=current_window ; window_snp (argList[0]); // outdata[0] = sumpower(indata, indataSize, power); // } // outdataNcol = 1; // outdataNrow = 1; //} } //end of extern "C" GenABEL/src/reg1.h0000644000176000001440000001227712256741430013252 0ustar ripleyusers#include class linear_reg { public: mematrix beta; mematrix sebeta; double sigma2; linear_reg(regdata rdata,int verbose) { int length_beta = (rdata.X).ncol; // beta = new mematrix (length_beta,1); beta.reinit(length_beta,1); // sebeta = new mematrix (length_beta,1); sebeta.reinit(length_beta,1); mematrix tX = transpose(rdata.X); mematrix tXX = tX*(rdata.X); double N = tXX.get(0,0); if (verbose) {Rprintf("tXX:\n");tXX.print();} mematrix tXX_i = invert(tXX); if (verbose) {Rprintf("tXX-1:\n");tXX_i.print();} mematrix tXY = tX*(rdata.Y); if (verbose) {Rprintf("tXY:\n");tXY.print();} beta = tXX_i*tXY; if (verbose) {Rprintf("beta:\n");(beta).print();} // now compute residual variance sigma2 = 0.; for (int i =0;i<(rdata.Y).nrow;i++) sigma2 += ((rdata.Y).get(i,0))*((rdata.Y).get(i,0)); for (int i=0;i beta; mematrix sebeta; double sigma2; logistic_reg(regdata rdata, int verbose, int maxiter) { int length_beta = (rdata.X).ncol; // beta = new mematrix (length_beta,1); beta.reinit(length_beta,1); // sebeta = new mematrix (length_beta,1); sebeta.reinit(length_beta,1); mematrix W((rdata.X).nrow,1); mematrix z((rdata.X).nrow,1); // mematrix eMu(rdata.X->nrow,1); mematrix tXWX(length_beta,length_beta); mematrix tXWX_i(length_beta,length_beta); mematrix tXWz(length_beta,1); double prev = (rdata.Y).column_mean(0); if (prev>=1. || prev <=0.) { //fprintf(stderr,"prevalence not within (0,1)\n"); error("prevalence not within (0,1)"); } for (int i = 0;i tX = transpose(rdata.X); //double N; for (int iter=0;iter eMu = (rdata.X)*beta; for (int i=0;i tmp = productMatrDiag(tX,W); if (verbose) {Rprintf("tXW:\n");tmp.print();} mematrix tXWX = tmp*(rdata.X); //N = tXWX.get(0,0); if (verbose) {Rprintf("tXWX:\n");tXWX.print();} tXWX_i=invert(tXWX); if (verbose) {Rprintf("tXWX-1:\n");tXWX_i.print();} mematrix tmp1 = productMatrDiag(tX,W); mematrix tXWz = tmp1*z; if (verbose) {Rprintf("tXWz:\n");tXWz.print();} beta = tXWX_i*tXWz; if (verbose) {Rprintf("beta:\n");beta.print();} } sigma2 = 0.; for (int i=0;i<(length_beta);i++) { double value = sqrt(tXWX_i.get(i,i)); sebeta.put(value,i,0); } if (verbose) {Rprintf("sebeta (%d):\n",sebeta.nrow);sebeta.print();} } ~logistic_reg() { // delete beta; // delete sebeta; } }; void coxfit2(int *maxiter, int *nusedx, int *nvarx, double *time, int *status, double *covar2, double *offset, double *weights, int *strata, double *means, double *beta, double *u, double *imat2, double loglik[2], int *flag, double *work, double *eps, double *tol_chol, double *sctest); class coxph_reg { public: mematrix beta; mematrix sebeta; double sigma2; coxph_reg(coxph_data cdata, int maxiter, double eps, double tol_chol) { sigma2 = 0; beta.reinit(cdata.X.nrow,1); sebeta.reinit(cdata.X.nrow,1); mematrix newoffset = cdata.offset; newoffset = cdata.offset - (cdata.offset).column_mean(0); mematrix means(cdata.X.nrow,1); beta.reinit(cdata.X.nrow,1); for (int i=0;i u(cdata.X.nrow,1); mematrix imat(cdata.X.nrow,cdata.X.nrow); double * work = new (nothrow) double[cdata.X.ncol*2+2*(cdata.X.nrow)*(cdata.X.nrow)+3*(cdata.X.nrow)]; if (!work) { //perror("can not allocate work matrix");exit(1); error("can not allocate work matrix"); } double loglik[2]; int flag; double sctest=1.0; coxfit2(&maxiter,&cdata.nids,&(cdata.X).nrow, cdata.stime.data,cdata.sstat.data,cdata.X.data, newoffset.data,cdata.weights.data,cdata.strata.data, means.data,beta.data,u.data, imat.data,loglik,&flag, work,&eps,&tol_chol, &sctest); delete [] work; for (int i=0;i //#include #include #include // to include Rconfig.h #ifdef ENABLE_NLS #include #define _(String) dgettext ("pkg", String) // replace pkg as appropriate #else #define _(String) (String) #endif extern "C" { #include "dometa.h" void dometa_c(double *beta_set1, double *beta_set2, double *sebeta_set1, double *sebeta_set2, double *lambda_set1_, double *lambda_set2_, unsigned *num, //number of betas for current cohort double *mbeta, double *mse) // double *mp) { unsigned num_el = *num; double wt2_set1, wt2_set2, invsumwt2; double *lambda_set1, *lambda_set2; if(lambda_set1_ == NULL) { lambda_set1 = new double[*num]; for(unsigned i=0 ; i<*num ; i++) {lambda_set1[i]=1;} } else { lambda_set1 = lambda_set1_; } if(lambda_set2_ == NULL) { lambda_set2 = new double[*num]; for(unsigned i=0 ; i<*num ; i++) {lambda_set2[i]=1;} } else { lambda_set2 = lambda_set2_; } for(unsigned i=0 ; i #include gtps_container::gtps_container(char * gtps_array_, char * strand_array_, char * coding_array_, unsigned id_numbers_, unsigned snp_numbers_) { do_we_have_strand_and_codding_arrays = true; //of course rearrangement_array = new unsigned[4]; rearrangement_array[0] = 6; rearrangement_array[1] = 4; rearrangement_array[2] = 2; rearrangement_array[3] = 0; local_person_number = 0; // Mr. Jenkins likes when everything is initilized in constructor our_byte_number = 1; gtps_array = gtps_array_; strand_array = strand_array_; coding_array = coding_array_; id_numbers = id_numbers_; snp_numbers = snp_numbers_; nbytes_for_one_snp = unsigned(ceil(double(id_numbers)/4.) + 0.5); //std::cout<<"gtps_container::gtps_container: nbytes_for_one_snp="<> rearrangement_array[local_person_number-1]) & 3); } //------------------------------------------------------------------ //------------------------------------------------------------------ //Attention! This class does not carry about allocated in this function memory. //In order to avoid memory leak "delete" must be performed for every array created in this function. char* gtps_container::get_gtps_array_for_snp(unsigned snp_position) { char* gtps_for_one_snp = new char(nbytes_for_one_snp); get_our_byte_number_and_local_person_number(1, snp_position); //calculate our_byte_number value //std::cout<<"gtps_container::get_gtps_array_for_snp: our_byte_number="< id_numbers || id_position<0) { std::cerr<<"Bad ID number. ID_number="< snp_position || snp_position <0) { std::cerr<<"Bad ID number. ID_number="< #define error_R Rprintf("ERROR in Rstuff:"); Rprintf #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif SEXP extract_text_file_column_cpp(SEXP, SEXP); #ifdef __cplusplus } #endif #endif ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������GenABEL/src/ReusableFileHandle.h��������������������������������������������������������������������0000644�0001760�0000144�00000002737�12256741430�016072� 0����������������������������������������������������������������������������������������������������ustar �ripley��������������������������users������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������#ifndef __ReusableFileHandle__ #define __ReusableFileHandle__ #include "RealHandlerWrapper.h" #include #include using namespace std; class ReusableFileHandle { private: bool isOk; unsigned long curPos; string fileName; bool readOnly; RealHandlerWrapper *realHandlerWrapper; static map openHandles; public: ReusableFileHandle(RealHandlerWrapper *iRealHandlerWrapper, bool iIsOk, const string& iFileName, bool iReadOnly ): isOk(iIsOk), curPos(0), fileName(iFileName), readOnly(iReadOnly), realHandlerWrapper(iRealHandlerWrapper){ } ReusableFileHandle(const ReusableFileHandle &rfh) : isOk(rfh.isOk), curPos(rfh.curPos),fileName(rfh.fileName), readOnly(rfh.readOnly), realHandlerWrapper(rfh.realHandlerWrapper) { } void operator = (const ReusableFileHandle &rfh){ isOk = rfh.isOk; curPos = rfh.curPos; fileName = rfh.fileName; readOnly = rfh.readOnly; realHandlerWrapper = rfh.realHandlerWrapper; } ReusableFileHandle() : isOk(false),curPos(0), fileName(), readOnly(false) { } operator bool(){ return isOk; } void blockWriteOrRead(unsigned long length, char* data, bool writeAction); void fseek(unsigned long pos); void flush(); static ReusableFileHandle getHandle(string fileName, bool readOnly); static int testGetNumHandles(); void close(); }; #endif ���������������������������������GenABEL/src/FilteredMatrix.cpp����������������������������������������������������������������������0000644�0001760�0000144�00000016421�12256741430�015665� 0����������������������������������������������������������������������������������������������������ustar �ripley��������������������������users������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������#include #include #include #include #include using namespace std; #include "FilteredMatrix.h" #include "CastUtils.h" #include "frutil.h" unsigned long FilteredMatrix::getCacheSizeInMb() { return nestedMatrix->getCacheSizeInMb(); } void FilteredMatrix::setCacheSizeInMb( unsigned long cachesizeMb ) { nestedMatrix->setCacheSizeInMb(cachesizeMb); } void FilteredMatrix::setUpdateNamesOnWrite(bool bUpdate) { nestedMatrix->setUpdateNamesOnWrite(bUpdate); } void FilteredMatrix::writeVariableName(unsigned long varIdx, FixedChar name) { nestedMatrix->writeVariableName(filteredToRealRowIdx[varIdx], name); } void FilteredMatrix::writeObservationName(unsigned long obsIdx, FixedChar name) { nestedMatrix->writeObservationName(filteredToRealColIdx[obsIdx], name); } FixedChar FilteredMatrix::readVariableName(unsigned long varIdx) { return nestedMatrix->readVariableName(filteredToRealRowIdx[varIdx]); } FixedChar FilteredMatrix::readObservationName(unsigned long obsIdx) { return nestedMatrix->readObservationName(filteredToRealColIdx[obsIdx]); } void FilteredMatrix::readVariable(unsigned long varIdx, void * outvec) { unsigned long i; fmDbg << "readVariable(" << varIdx << "), numObservations=" << getNumObservations() <<";" << endl; char* data = new (nothrow) char[getElementSize() * nestedMatrix->getNumObservations()]; nestedMatrix->readVariable(this->filteredToRealRowIdx[varIdx], data); for (i = 0; i < this->filteredToRealColIdx.size(); i++){ memcpy(&((char*)outvec)[i * getElementSize()], &data[this->filteredToRealColIdx[i] * getElementSize()], getElementSize()); } delete [] data; } void FilteredMatrix::readObservation(unsigned long obsIdx, void * outvec) { unsigned long i; fmDbg << "readObservation(" << obsIdx << ");" << endl; for (i = 0; i < getNumVariables(); i++){ readElement(i, obsIdx, (char*)outvec + i * getElementSize()); } } void FilteredMatrix::writeObservation(unsigned long obsIdx, void * invec) { unsigned long i; for (i = 0; i < getNumObservations(); i++){ writeElement(i, obsIdx, (char*)invec + i * getElementSize()); } } void FilteredMatrix::writeVariable(unsigned long varIdx, void *datavec) { unsigned long i; fmDbg << "FilteredMatrix.writeVariable(" << varIdx << ")" << endl; double p = (double)getNumObservations() / nestedMatrix->getNumObservations(); if (p > WRITE_SPEED_PROPORTION) { char *ptr = new char[getElementSize() * nestedMatrix->getNumObservations()]; // no filter if (getNumObservations() != nestedMatrix->getNumObservations()) { nestedMatrix->readVariable(this->filteredToRealRowIdx[varIdx], ptr); } for (i = 0; i < getNumObservations(); i++){ memcpy(&ptr[getElementSize() * this->filteredToRealColIdx[i]], &((char*)datavec)[getElementSize() * i], getElementSize()); } nestedMatrix->writeVariable(this->filteredToRealRowIdx[varIdx], ptr); delete[] ptr; }else { for (i = 0; i < getNumObservations(); i++){ this->writeElement(varIdx, i, (char*)datavec + i * getElementSize()); } } } void FilteredMatrix::readElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void * out) { fmDbg << "FilteredMatrix::readElement(" << varIdx << "," << obsIdx<<") = "; nestedMatrix->readElement(filteredToRealRowIdx[varIdx], filteredToRealColIdx[obsIdx], out); fmDbg << bufToString(getElementType(), (char*)out, string("NAN")) << endl; } void FilteredMatrix::writeElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void* data) { fmDbg << "FilteredMatrix.writeElement (" << varIdx << "," << obsIdx << ")" << endl; nestedMatrix->writeElement(filteredToRealRowIdx[varIdx], filteredToRealColIdx[obsIdx], data); } string FilteredMatrix::getFileName(){ return nestedMatrix->getFileName(); } unsigned long FilteredMatrix::getNumVariables(){ return filteredToRealRowIdx.size(); } unsigned long FilteredMatrix::getNumObservations() { return filteredToRealColIdx.size(); } void FilteredMatrix::saveAs(string newFilename) { nestedMatrix->saveAs(newFilename, this->filteredToRealRowIdx.size(), this->filteredToRealColIdx.size(), &this->filteredToRealRowIdx[0], &this->filteredToRealColIdx[0]); } void FilteredMatrix::saveVariablesAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long *varIndexes) { vector recodedColIndexes; vector recodedRowIndexes; unsigned long *obsIndexes = new unsigned long[this->getNumObservations()]; unsigned long i; for (i = 0; i < this->getNumObservations(); i++){ obsIndexes[i]=i; } filterIdxList(obsIndexes, this->getNumObservations(), recodedColIndexes, filteredToRealColIdx); filterIdxList(varIndexes, nvars, recodedRowIndexes, filteredToRealRowIdx); delete[] obsIndexes; } void FilteredMatrix::saveObservationsAs(string newFilename, unsigned long nobss, unsigned long * obsIndexes) { vector recodedColIndexes; vector recodedRowIndexes; unsigned long *varIndexes = new unsigned long[this->getNumVariables()]; unsigned long i; for (i = 0; i < this->getNumObservations(); i++){ varIndexes[i]=i; } filterIdxList(obsIndexes, nobss, recodedColIndexes, filteredToRealColIdx); filterIdxList(varIndexes, getNumVariables(), recodedRowIndexes, filteredToRealRowIdx); delete obsIndexes; } void FilteredMatrix::saveAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long nobss, unsigned long *varIndexes, unsigned long *obsIndexes) { vector recodedColIndexes; vector recodedRowIndexes; filterIdxList(obsIndexes, nobss, recodedColIndexes, filteredToRealColIdx); filterIdxList(varIndexes, nvars, recodedRowIndexes, filteredToRealRowIdx); nestedMatrix->saveAs(newFilename, nvars, nobss, &recodedRowIndexes[0], &recodedColIndexes[0]); } void FilteredMatrix::saveAsText(string newFilename, bool showVarNames, bool showObsNames, string nanString) { nestedMatrix->saveAsText(newFilename, showVarNames, showObsNames, nanString); } short unsigned FilteredMatrix::getElementSize() { return nestedMatrix->getElementSize(); } short unsigned FilteredMatrix::getElementType() { return nestedMatrix->getElementType(); } void FilteredMatrix::addVariable(void * invec, string varname) { errorLog << "FilteredMatrix doesn't support addVariable." << endl << errorExit; } void FilteredMatrix::cacheAllNames(bool doCache) { nestedMatrix->cacheAllNames(doCache); } AbstractMatrix* FilteredMatrix::castToAbstractMatrix(){ return this; } bool FilteredMatrix::setReadOnly(bool iReadOnly){ return nestedMatrix->setReadOnly(iReadOnly); } �����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������GenABEL/src/FilteredMatrix_R.cpp��������������������������������������������������������������������0000644�0001760�0000144�00000007635�12256741430�016155� 0����������������������������������������������������������������������������������������������������ustar �ripley��������������������������users������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������#include "Rstuff.h" #include #include "FilteredMatrix.h" #include "Logger.h" #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif static void FilteredMatrixRFinalizer(SEXP x) { if (x == R_NilValue) return; FilteredMatrix* p = (FilteredMatrix *) EXTPTR_PTR(x); if (p == NULL) return; wrapperLog << "Finalizing FilteredMatrix: "<< (void *)p << endl; delete p; } static void FilteredAndAbstractRFinalizer(SEXP x) { if (x == R_NilValue) return; FilteredMatrix* p = (FilteredMatrix *) EXTPTR_PTR(x); if (p == NULL) return; AbstractMatrix *nestedMatrix = p->getNestedMatrix(); wrapperLog << "Finalizing FilteredMatrix: "<< (void *)p << " and nested AbstractMatrix "<< (void*)nestedMatrix << endl; delete p; delete nestedMatrix; } SEXP setFilteredArea_R(SEXP filteredMatrixSEXP, SEXP selectedRows, SEXP selectedCols) { unsigned long i; vector rowMask; for(i=0;i<((unsigned long) length(selectedRows));i++) rowMask.push_back(INTEGER(selectedRows)[i]-1); vector colMask; for(i=0;i<((unsigned long) length(selectedCols));i++) colMask.push_back(INTEGER(selectedCols)[i]-1); checkPointer(filteredMatrixSEXP); FilteredMatrix *filteredMatrix = (FilteredMatrix*)R_ExternalPtrAddr(filteredMatrixSEXP); filteredMatrix->setFilteredArea(rowMask,colMask); return filteredMatrixSEXP; } SEXP create_FilteredMatrixFromAbstractMatrix_R(SEXP abstractMatrixSEXP) { AbstractMatrix *abstractMatrix = (AbstractMatrix*)R_ExternalPtrAddr(abstractMatrixSEXP); FilteredMatrix * p = NULL; try { p = new FilteredMatrix(*abstractMatrix); //cout << "create_FilteredMatrixFromAbstractMatrix_R = " << (void*)p << endl; } catch (int errcode) { return R_NilValue; } if (p == NULL) { error_R("Error creating FilteredMatrix.\n"); return R_NilValue; } SEXP val = R_MakeExternalPtr(p, install("FilteredMatrix"), R_NilValue); R_RegisterCFinalizerEx(val, FilteredMatrixRFinalizer, (Rboolean) TRUE); return val; } SEXP create_FilteredMatrixFromFilteredMatrix_R(SEXP filteredMatrixSEXP) { FilteredMatrix *filteredMatrix = (FilteredMatrix*)R_ExternalPtrAddr(filteredMatrixSEXP); FilteredMatrix * p = NULL; try { p = new FilteredMatrix(*filteredMatrix); //cout << "create_FilteredMatrixFromFilteredMatrix_R = " << (void*)p << endl; } catch (int errcode) { return R_NilValue; } if (p == NULL) { error_R("Error creating FilteredMatrix.\n"); return R_NilValue; } SEXP val = R_MakeExternalPtr(p, install("FilteredMatrix"), R_NilValue); R_RegisterCFinalizerEx(val, FilteredMatrixRFinalizer, (Rboolean) TRUE); return val; } SEXP disconnectFiltered_R(SEXP s) { FilteredMatrixRFinalizer(s); R_ClearExternalPtr(s); return R_NilValue; } SEXP disconnectFilteredAndAbstract_R(SEXP s) { FilteredAndAbstractRFinalizer(s); R_ClearExternalPtr(s); return R_NilValue; } SEXP open_FilteredMatrix_R(SEXP fname, SEXP cacheMb, SEXP ReadOnly) { unsigned long cachesizeMb = (unsigned long) INTEGER(cacheMb)[0]; bool readonly = LOGICAL(ReadOnly)[0]; string filename = CHAR(STRING_ELT(fname,0)); // if (cachesizeMb<0) { // error_R("negative cache size\n"); // return R_NilValue; // } FilteredMatrix* fm = NULL; try { FileVector *fv = new FileVector(filename,cachesizeMb,readonly); fm = new FilteredMatrix(*fv); // cout << "open_FilteredMatrix_R, ptr = " << (long)fm << endl; } catch (int errcode) { return R_NilValue; } if (fm == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } SEXP val = R_MakeExternalPtr(fm, Rf_install("FilteredMatrix"), R_NilValue); R_RegisterCFinalizerEx(val, FilteredAndAbstractRFinalizer, (Rboolean) TRUE); return val; } #ifdef __cplusplus } #endif ���������������������������������������������������������������������������������������������������GenABEL/src/dmatrix.cpp�����������������������������������������������������������������������������0000644�0001760�0000144�00000000671�12256741430�014412� 0����������������������������������������������������������������������������������������������������ustar �ripley��������������������������users������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������/* SCCS @(#)dmatrix.c 5.2 10/27/98 ** set up ragged arrays, with #of columns and #of rows */ #include "survS.h" #include "survproto.h" double **dmatrix(double *array, int ncol, int nrow) { int i; double **pointer; // pointer = (double **) ALLOC(nrow, sizeof(double *)); pointer = (double **) malloc(nrow*sizeof(double *)); for (i=0; i mematrix
::mematrix(int nr, int nc) { if (nr<=0) { //fprintf(stderr,"mematrix(): nr <= 0\n"); error("mematrix(): nr <= 0"); } if (nc<=0) { //fprintf(stderr,"mematrix(): nc <= 0\n"); error("mematrix(): nc <= 0"); } nrow = nr; ncol = nc; nelements = nr*nc; data = new (nothrow) DT [ncol*nrow]; if (!data) { //fprintf(stderr,"mematrix(nr,nc): cannot allocate memory (%d,%d)\n",nrow,ncol); error("mematrix(nr,nc): cannot allocate memory"); } // fprintf(stderr,"mematrix(nr,nc): can allocate memory (%d,%d)\n",nrow,ncol); } template mematrix
::mematrix(const mematrix
& M) { ncol = M.ncol; nrow = M.nrow; nelements = M.nelements; data = new (nothrow) DT [M.ncol*M.nrow]; if (!data) { //fprintf(stderr,"mematrix const(mematrix): cannot allocate memory (%d,%d)\n",M.nrow,M.ncol); error("mematrix const(mematrix): cannot allocate memory"); } // fprintf(stderr,"mematrix const(mematrix): can allocate memory (%d,%d)\n",M.nrow,M.ncol); for(int i=0 ; i mematrix
&mematrix
::operator=(const mematrix
&M) { if(this != &M) { delete [] data; data = new (nothrow) DT [M.ncol*M.nrow]; if (!data) { //fprintf(stderr,"mematrix=: cannot allocate memory (%d,%d)\n",M.nrow,M.ncol); delete [] data; error("mematrix=: cannot allocate memory"); } ncol = M.ncol; nrow = M.nrow; nelements = M.nelements; for(int i=0 ; i DT &mematrix
::operator[](int i) { if (i<0 || i>=(ncol*nrow)) { //fprintf(stderr,"mematrix[]: %d out of bounds (0,%d)\n",i,nrow*ncol-1); error("mematrix[]: out of bounds"); } return data[i]; } template mematrix
mematrix
::operator+(DT toadd) { mematrix
temp(nrow,ncol); for (int i=0;i mematrix
mematrix
::operator+(mematrix
&M) { if (ncol != M.ncol || nrow != M.nrow) { //fprintf(stderr,"mematrix+: matrices not equal in size (%d,%d) and (%d,%d)",nrow,ncol,M.nrow,M.ncol); error("mematrix+: matrices not equal in size"); } mematrix
temp(nrow,ncol); for (int i=0;i mematrix
mematrix
::operator-(DT toadd) { mematrix
temp(nrow,ncol); for (int i=0;i mematrix
mematrix
::operator-(mematrix
&M) { if (ncol != M.ncol || nrow != M.nrow) { //fprintf(stderr,"mematrix-: matrices not equal in size (%d,%d) and (%d,%d)",nrow,ncol,M.nrow,M.ncol); error("mematrix-: matrices not equal in size"); } mematrix
temp(nrow,ncol); for (int i=0;i mematrix
mematrix
::operator*(DT toadd) { mematrix
temp(nrow,ncol); for (int i=0;i mematrix
mematrix
::operator*(mematrix
&M) { if (ncol != M.nrow) { //fprintf(stderr,"mematrix*: ncol != nrow (%d,%d) and (%d,%d)",nrow,ncol,M.nrow,M.ncol); error("mematrix*: ncol != nrow"); } mematrix
temp(nrow,M.ncol); for (int j=0;j void mematrix
::reinit(int nr, int nc) { if (nelements>0) delete [] data; if (nr<=0) { //fprintf(stderr,"mematrix(): nr <= 0\n"); error("mematrix(): nr <= 0"); } if (nc<=0) { //fprintf(stderr,"mematrix(): nc <= 0\n"); error("mematrix(): nc <= 0"); } nrow = nr; ncol = nc; nelements = nr*nc; data = new (nothrow) DT [ncol*nrow]; if (!data) { //fprintf(stderr,"mematrix(nr,nc): cannot allocate memory (%d,%d)\n",nrow,ncol); error("mematrix(nr,nc): cannot allocate memory"); } } template DT mematrix
::get(int nr, int nc) { if (nc<0 || nc>ncol) { //fprintf(stderr,"mematrix::get: column out of range: %d not in (0,%d)\n",nc,ncol); error("mematrix::get: column out of range"); } if (nr <0 || nr>nrow) { //printf("mematrix::get: row out of range: %d not in (0,%d)\n",nr,nrow); error("mematrix::get: row out of range"); } DT temp = data[nr*ncol+nc]; return temp; } template void mematrix
::put(DT value, int nr, int nc) { if (nc<0 || nc>ncol) { //fprintf(stderr,"mematrix::put: column out of range: %d not in (0,%d)\n",nc,ncol); error("mematrix::put: column out of range"); } if (nr <0 || nr>nrow) { //printf("mematrix::put: row out of range: %d not in (0,%d)\n",nr,nrow); error("mematrix::put: row out of range"); } data[nr*ncol+nc] = value; } template DT mematrix
::column_mean(int nc) { if (nc>= ncol || nc <0) { //fprintf(stderr,"colmM bad column\n"); error("colmM bad column"); } DT out = 0.0; for (int i =0;i void mematrix
::print(void) { /** cout << "nrow=" << nrow << "; ncol=" << ncol << "; nelements=" << nelements << "\n"; for (int i=0;i void mematrix
::delete_column(int delcol) { if (delcol > ncol || delcol < 0) { //fprintf(stderr,"mematrix::delete_column: column out of range\n"); error("mematrix::delete_column: column out of range"); } mematrix
temp = *this; if (nelements>0) delete [] data; ncol--; nelements = ncol*nrow; data = new (nothrow) DT [ncol*nrow]; if (!data) { //fprintf(stderr,"mematrix::delete_column: cannot allocate memory (%d,%d)\n",nrow,ncol); delete [] data; error("mematrix::delete_column: cannot allocate memory"); } int newcol=0; for (int nr=0;nr void mematrix
::delete_row(int delrow) { if (delrow > nrow || delrow < 0) { //fprintf(stderr,"mematrix::delete_row: row out of range\n"); error("mematrix::delete_row: row out of range"); } mematrix
temp = *this; if (nelements>0) delete [] data; nrow--; nelements = ncol*nrow; data = new (nothrow) DT [ncol*nrow]; if (!data) { //fprintf(stderr,"mematrix::delete_row: cannot allocate memory (%d,%d)\n",nrow,ncol); delete [] data; error("mematrix::delete_row: cannot allocate memory "); } int newrow=0; for (int nc=0;nc mematrix
transpose(mematrix
&M) { mematrix
temp(M.ncol,M.nrow); for (int i=0;i mematrix
reorder(mematrix
&M, mematrix order) { if (M.nrow != order.nrow) { //fprintf(stderr,"reorder: M & order have differet # of rows\n"); error("reorder: M & order have differet # of rows"); } mematrix
temp(M.nrow,M.ncol); for (int i=0;i mematrix
productMatrDiag(mematrix
&M, mematrix
&D) { if (M.ncol != D.nrow) { //fprintf(stderr,"productMatrDiag: wrong dimenstions"); error("productMatrDiag: wrong dimenstions"); } mematrix
temp(M.nrow,M.ncol); for (int i=0;i mematrix todouble(mematrix
&M) { mematrix temp(M.nrow,M.ncol); for (int i=0;i mematrix
invert(mematrix
&M) { if (M.ncol != M.nrow) { //fprintf(stderr,"invert: only square matrices possible\n"); error("invert: only square matrices possible"); } if (M.ncol == 1) { mematrix
temp(1,1); temp[0] = 1./M[0]; } for (int i=0;i temp = M; for (int i=1; i < actualsize; i++) temp.data[i] /= temp.data[0]; // normalize row 0 for (int i=1; i < actualsize; i++) { for (int j=i; j < actualsize; j++) { // do a column of L DT sum = 0.0; for (int k = 0; k < i; k++) sum += temp.data[j*maxsize+k] * temp.data[k*maxsize+i]; temp.data[j*maxsize+i] -= sum; } if (i == actualsize-1) continue; for (int j=i+1; j < actualsize; j++) { // do a row of U DT sum = 0.0; for (int k = 0; k < i; k++) sum += temp.data[i*maxsize+k]*temp.data[k*maxsize+j]; temp.data[i*maxsize+j] = (temp.data[i*maxsize+j]-sum) / temp.data[i*maxsize+i]; } } for ( int i = 0; i < actualsize; i++ ) // invert L for ( int j = i; j < actualsize; j++ ) { DT x = 1.0; if ( i != j ) { x = 0.0; for ( int k = i; k < j; k++ ) x -= temp.data[j*maxsize+k]*temp.data[k*maxsize+i]; } temp.data[j*maxsize+i] = x / temp.data[j*maxsize+j]; } for ( int i = 0; i < actualsize; i++ ) // invert U for ( int j = i; j < actualsize; j++ ) { if ( i == j ) continue; DT sum = 0.0; for ( int k = i; k < j; k++ ) sum += temp.data[k*maxsize+j]*( (i==k) ? 1.0 : temp.data[i*maxsize+k] ); temp.data[i*maxsize+j] = -sum; } for ( int i = 0; i < actualsize; i++ ) // final inversion for ( int j = 0; j < actualsize; j++ ) { DT sum = 0.0; for ( int k = ((i>j)?i:j); k < actualsize; k++ ) sum += ((j==k)?1.0:temp.data[j*maxsize+k])*temp.data[k*maxsize+i]; temp.data[j*maxsize+i] = sum; } return temp; } GenABEL/src/gwaa_cpp.h0000644000176000001440000000065712256741430014174 0ustar ripleyusers#include #include #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif void snp_summary_exhweWrapper(double *indata, unsigned long int indataHeight, unsigned long int indataWidth, double *outdata, unsigned long int &outdataNcol, unsigned long int &outdataNrow, unsigned int narg, SEXP *argList); void snp_summary_exhwe_Processor(unsigned int *gt, unsigned int nids, double *out); #ifdef __cplusplus } #endif GenABEL/src/iterator.cpp0000644000176000001440000004056412256741430014600 0ustar ripleyusers#include #include "Rstuff.h" #include "iterator_functions.h" #include "iterator.h" #include "gwaa_cpp.h" #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif MethodConvStruct methodConverter[] = { { "sum", &sumWrapper }, { "prod", &prodWrapper }, { "sumpower", &sumpowerWrapper }, { "qtscore_glob", &qtscore_globWrapper }, { "snp_summary_exhwe", &snp_summary_exhweWrapper} }; bool getDataReal(double *inData, unsigned int inDataRowLength, double *outData, unsigned int datasize, int step, unsigned long int index, unsigned int margin) { unsigned int k = 0; if (margin == 2) { // column-wise for (int i=0; ireadVariableAs(index+i, &outData[i*datasize]); } catch (int errcode) { return false; } } else { // row-wise double dTmp; unsigned long int k=0; for (int i=0;ireadElementAs(j, index+i, dTmp); outData[k++] = dTmp; } } } return true; } void getDataOld(char const *inData, unsigned int inDataRowLength, double *outData, unsigned int datasize, int step, unsigned long int index, unsigned int margin) { int iTmp; char str; unsigned int k = 0; int msk[4] = { 192, 48, 12, 3 }; int ofs[4] = { 6, 4, 2, 0 }; unsigned short int last_till = 4; unsigned int nbytes; // always the length of a compressed row! if ((inDataRowLength % 4) == 0) { nbytes = (unsigned int) (inDataRowLength / 4); } else { nbytes = (unsigned int) ceil(1. * inDataRowLength / 4.); last_till = (unsigned short int) (inDataRowLength % 4); } double zero = 0.0; if (margin == 2) { // row-wise for (int iii = 0; iii < step; iii++) { unsigned int offset = (index + iii) * nbytes; for (unsigned int i = offset; i < offset + nbytes; i++) { str = inData[i]; unsigned short int till = 4; if (i == offset + nbytes - 1) till = last_till; for (int j = 0; j < till; j++, k++) { iTmp = str & msk[j]; iTmp >>= ofs[j]; outData[k] = static_cast (iTmp); outData[k] -= 1; if (iTmp == 0) outData[k] = 0 / zero; } } } } else { // column-wise int j = index % 4; // index inside char/byte //Rprintf("Index: %d, j: %d\n\n", index, j); unsigned int offset = (int)(index / 4); // starting point in char array unsigned int i; for (int iii = 0; iii < step; iii++) { for (unsigned int counter = 0; counter < datasize; counter++, k++) { i = (counter * nbytes) + offset; int byteindex, bitpairindex; if (j + iii <= 3) { byteindex = i; bitpairindex = j + iii; } else { int byteshift = (j + iii) / 4; int rest = (j + iii) % 4; byteindex = i + byteshift; bitpairindex = rest; } //Rprintf("At %d:%d indices: %d:%d ", i, j, byteindex, bitpairindex); str = inData[byteindex]; iTmp = str & msk[bitpairindex]; iTmp >>= ofs[bitpairindex]; outData[k] = static_cast (iTmp); outData[k] -= 1; if (iTmp == 0) outData[k] = 0 / zero; //Rprintf("At %d: %d ", k, (int)(outData[k])); //if (insloc > 0 && insloc % 10 == 0) Rprintf("\n"); } } //Rprintf("\n"); //Rprintf("Sumtotal at %d: %d\n", index, (int)sumtotal); } } SEXP iteratorGA(SEXP primedata, SEXP nrids, SEXP nrobs, SEXP method, SEXP outputtype, SEXP margin, SEXP nrstep, SEXP nrarg, ...) { // Check and get the data supplied unsigned long int nids, nobs; unsigned int intype = 0; // 0 = "databel", 1 = "snp.data", 2 = matrix AbstractMatrix *pDataNew = NULL; char const *pDataOld = NULL; double *pDataReal = NULL; int step = INTEGER(nrstep)[0]; if (step<1) { error_R("nrstep < 1\n"); return R_NilValue; } //Rprintf("TYPEOF(data)=%d\n",TYPEOF(primedata)); SEXP Rclass = GET_CLASS(primedata); string klass; if (Rclass != R_NilValue) klass = CHAR(STRING_ELT(Rclass,0)); else klass = "matrix"; //Rprintf("GET_CLASS(data)=%s\n",klass.c_str()); SEXP data; if (klass == "databel") { SEXP dataslot; PROTECT(dataslot = allocVector(STRSXP, (R_len_t) 1)); SET_STRING_ELT(dataslot, 0, mkChar("data")); data = R_do_slot(primedata, dataslot); UNPROTECT(1); if (TYPEOF(data) != EXTPTRSXP) { error_R("Class of data is 'databel', but slot 'data' does not contain EXTPTRSXP\n"); return R_NilValue; } intype = 0; pDataNew = getAbstractMatrixFromSEXP(data); if (pDataNew == NULL) { error_R("Pointer to data is NULL\n"); return R_NilValue; } nids = pDataNew->getNumVariables(); nobs = pDataNew->getNumObservations(); } else if (klass == "snp.mx") { data = primedata; if (TYPEOF(data) != RAWSXP) { error_R("Class of data is 'snp.mx', but does not contain RAWSXP\n"); return R_NilValue; } intype = 1; pDataOld = (char const *) RAW(data); // nids = INTEGER(nrids)[0]; // nobs = INTEGER(nrobs)[0]; nobs = INTEGER(nrids)[0]; nids = INTEGER(nrobs)[0]; } else if (klass == "matrix") { // DEALING WITH REGULAR MATRICES HERE data = primedata; if (TYPEOF(data) != REALSXP) { error_R("Class of data is 'matrix', but does not contain REALSXP\n"); return R_NilValue; } intype = 2; pDataReal = (double *) REAL(data); nobs = INTEGER(nrids)[0]; nids = INTEGER(nrobs)[0]; } else { error_R("Incorrect data type\n"); return R_NilValue; } // Find out and check the function supplied char const *methodName = CHAR(STRING_ELT(method, 0)); myfunctiontype *pMethod = NULL; for (unsigned int i = 0; i < sizeof(methodConverter); i++) { if (strcmp(methodConverter[i].methodName, methodName) == 0) { pMethod = methodConverter[i].functionPtr; break; } } if (pMethod == NULL) { error_R("No (valid) function supplied\n"); return R_NilValue; } // Find out the desired output type (file) supplied bool fv = true; char const *outputName = CHAR(STRING_ELT(outputtype, 0)); if (strcmp(outputName, "R") == 0) { fv = false; } // Get the margin supplied int mar = INTEGER(margin)[0]; if (mar < 1 || mar > 2) { error_R("No (valid) margin supplied\n"); return R_NilValue; } // Get the nr. of additional arguments supplied unsigned int narg = INTEGER(nrarg)[0]; // Get the additional parameters supplied, if any unsigned int argListSize = narg > 0 ? narg : 1; SEXP * argList = new (std::nothrow) SEXP [argListSize]; if (argList == NULL) {error_R("can not allocate RAM for argList\n");return R_NilValue;} va_list ap; va_start(ap, nrarg); // nrarg is last known parameter for (unsigned int i = 0; i < narg; i++) { argList[i] = va_arg(ap, SEXP); } va_end(ap); // The actual data handling part: unsigned long int ncol, nrow; if (mar == 1) { // row-wise ncol = nobs; nrow = nids; } else { // column-wise (default) ncol = nids; nrow = nobs; } if ((ncol % step) != 0) { error_R("ncol not divisable by step\n"); delete [] argList; return R_NilValue; } //cout << "before cycle 0:" << ncol << " " << nids << endl; unsigned long int nrow_new, ncol_multi; // Get the dimensions of the output the function of our choosing will be giving pMethod(0, nrow, step, 0, ncol_multi, nrow_new, narg, argList); //Rprintf("ncol_multi,nrow_new=%d,%d\n",ncol_multi,nrow_new); //cout << "ncol_multi=" << ncol_multi << endl; //cout << "nrow_new=" << nrow_new << endl; // Allocate vector // Start output SEXP for passing to R // Even when the output is put into a filevector, we still return an (empty) SEXP SEXP out; // Declare output filevector (whether we'll be using it or not) FileVector* tmpFV = NULL; FilteredMatrix* outFV = NULL; //AbstractMatrix * outFV; unsigned long int ncol_cs = (unsigned long int) ncol/step; if (!fv) { // Initialize output matrix once real number of rows is known // ASSUMPTION: nrow_new remains constant over calls to function wrapper // PROTECT(out = allocVector(REALSXP, (R_len_t)(ncol_cs * ncol_multi // * nrow_new))); PROTECT(out = allocMatrix(REALSXP, (R_len_t)ncol_cs * nrow_new, (R_len_t)(ncol_multi))); } else { // To avoid null pointer error, make output SEXP to return (although it will be empty) PROTECT(out = allocVector(REALSXP, (R_len_t) 1)); try { initializeEmptyFile(outputName, ncol_cs * nrow_new, ncol_multi, FLOAT, false); } catch (int errcode) { error_R("Failed in iterator - call - initializeEmptyFile"); delete [] argList; UNPROTECT(1); return R_NilValue; } try { tmpFV = new FileVector(outputName,64,false); outFV = new FilteredMatrix(*tmpFV); //outFV = new FileVector(outputName, 64, false); } catch (int errcode) { error_R("Cannot initialize output file\n"); delete [] argList; UNPROTECT(1); return R_NilValue; } } double * internal_data = new (std::nothrow) double [nrow*step]; if (internal_data == NULL) { error_R("can not allocate RAM for internal_data\n"); delete [] argList; UNPROTECT(1); return R_NilValue; } double * out_data = new (std::nothrow) double [nrow_new * ncol_multi]; //Rprintf("ncol_multi,nrow_new=%d,%d\n",ncol_multi,nrow_new); if (out_data == NULL) { error_R("can not allocate RAM for out_data\n"); delete [] argList; delete [] internal_data; UNPROTECT(1); return R_NilValue; } // Read in data and apply function (row- or column-wise) // use 'STEP' here? //cout << "before cycle:" << ncol << " " << step << endl; int rowlength = nrow; if (mar == 1) { rowlength = ncol; } for (unsigned long int i = 0; i < ncol; i+=step) { //cout << "in cycle: " << i << endl; // Get row or column if (intype==0) { getDataNew(pDataNew, internal_data, nrow, step, i, mar); } else if (intype==1) { getDataOld(pDataOld, rowlength, internal_data, nrow, step, i, mar); } else if (intype==2) { getDataReal(pDataReal, rowlength, internal_data, nrow, step, i, mar); } else { error_R("unsupported intype\n"); delete [] argList; delete [] internal_data; UNPROTECT(1); return R_NilValue; } /** cout << "internal_data " << i << ":"; for (int iii=0;iiiwriteVariableAs(i_cs * ncol_multi + j, &out_data[j*nrow_new]); } } } if (fv) { //tmpFV.deInitialize(); delete outFV; delete tmpFV; } delete [] argList; delete [] internal_data; delete [] out_data; UNPROTECT(1); return out; } /** // OLD STUFF BELOW HERE: // iterator and other stuff SEXP databel_impute_prob_2_databel_mach_dose(SEXP imputedata, SEXP OutFileName, SEXP CacheSizeMb) { CHECK_PTR(imputedata); //Rprintf("CHECK PASSED\n"); AbstractMatrix * p = (AbstractMatrix*)R_ExternalPtrAddr(imputedata); if (p == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } std::string outfilename = CHAR(STRING_ELT(OutFileName,0)); unsigned long int cachesizeMb = (unsigned long int) INTEGER(CacheSizeMb)[0]; if (cachesizeMb<0) { error_R("negative cache size\n"); return R_NilValue; } unsigned int nvars, nobss; try { nvars = (unsigned int) p->getNumVariables(); } catch (int errcode) { error_R("ERROR: can not getNumVariables\n"); return R_NilValue; } try { nobss = (unsigned int) p->getNumObservations(); } catch (int errcode) { error_R("ERROR: can not getNumObservations\n"); return R_NilValue; } if ((nobss % 3) != 0) { error_R("ERROR: nobss not divisable by 3\n"); return R_NilValue; } unsigned int new_nvars = nvars, new_nobss = (unsigned int) nobss/3; try { // last flag -- override initializeEmptyFile(outfilename, new_nvars, new_nobss, FLOAT, false); } catch (int errcode) { error_R("failed in databel_impute_prob_2_databel_mach_dose - call - initializeEmptyFile"); return R_NilValue; } Rprintf("READY TO INI NEW\n"); AbstractMatrix * outFV; try { outFV = new FileVector(outfilename,cachesizeMb); } catch (int errcode) { error_R("can not ini outfile\n"); return R_NilValue; } float tmpout[new_nobss], tmpin[nobss]; for (unsigned int var=0; varreadVariableAs(var, tmpin); //for (int k=0;kwriteVariableAs(var,tmpout); } delete outFV; SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = TRUE; UNPROTECT(1); return ret; } SEXP databel_impute_prob_2_databel_mach_prob(SEXP imputedata, SEXP OutFileName, SEXP CacheSizeMb) { CHECK_PTR(imputedata); AbstractMatrix * p = (AbstractMatrix*)R_ExternalPtrAddr(imputedata); if (p == NULL) { error_R("pointer is NULL\n"); return R_NilValue; } std::string outfilename = CHAR(STRING_ELT(OutFileName,0)); unsigned long int cachesizeMb = (unsigned long int) INTEGER(CacheSizeMb)[0]; if (cachesizeMb<0) { error_R("negative cache size\n"); return R_NilValue; } unsigned int nvars, nobss; try { nvars = (unsigned int) p->getNumVariables(); } catch (int errcode) { error_R("ERROR: can not getNumVariables\n"); return R_NilValue; } try { nobss = (unsigned int) p->getNumObservations(); } catch (int errcode) { error_R("ERROR: can not getNumObservations\n"); return R_NilValue; } if ((nobss % 3) != 0) { error_R("ERROR: nobss not divisable by 3\n"); return R_NilValue; } unsigned int new_nvars = 2*nvars, new_nobss = (unsigned int) nobss/3; try { // last flag -- override initializeEmptyFile(outfilename, new_nvars, new_nobss, FLOAT, false); } catch (int errcode) { error_R("failed in databel_impute_prob_2_databel_mach_prob - call - initializeEmptyFile"); return R_NilValue; } AbstractMatrix * outFV; try { outFV = new FileVector(outfilename,cachesizeMb); } catch (int errcode) { error_R("can not ini outfile\n"); return R_NilValue; } float tmpout1[new_nobss], tmpout2[new_nobss], tmpin[nobss]; unsigned int coutvar = 0; for (unsigned int var=0; varreadVariableAs(var, tmpin); //for (int k=0;kwriteVariableAs(coutvar++,tmpout2); outFV->writeVariableAs(coutvar++,tmpout1); } delete outFV; SEXP ret; PROTECT(ret = allocVector(LGLSXP, 1)); LOGICAL(ret)[0] = TRUE; UNPROTECT(1); return ret; } **/ #ifdef __cplusplus } #endif GenABEL/src/const.h0000644000176000001440000000071312256741430013532 0ustar ripleyusers#ifndef __CONST_H__ #define __CONST_H__ // nuber of reserved longs in FileHeader #define RESERVEDSPACE 5 // internal format data types #define UNSIGNED_SHORT_INT 1 #define SHORT_INT 2 #define UNSIGNED_INT 3 #define INT 4 #define FLOAT 5 #define DOUBLE 6 #define SIGNED_CHAR 7 #define UNSIGNED_CHAR 8 // number of chars used to keep var/obs names #define NAMELENGTH 32 #endif GenABEL/src/interactions_rare_recesive_alleles.h0000644000176000001440000000361212256741430021506 0ustar ripleyusers//===================================================================================== // // Filename: interactions_rare_recesive_alleles.h // // Description: Functions for performing chi2 test for Detecting Rare Recessive Alleles. // // Version: 1.0 // Created: 19-May-2010 // Revision: none // // // Author: Maksim V. Struchalin // Company: ErasmusMC, Epidemiology, The Netherlands. // Email: m.struchalin@@erasmusmc.nl // //===================================================================================== #ifndef SMV_SNP_INTERACTION_RESULTS_H #define SMV_SNP_INTERACTION_RESULTS_H float maximumValue(float *array, unsigned number); double independence_test_2x2(int m[2][2], bool is_yates, int min_expected_cut_off); enum INDEPENDENCE_TEST_NAME_ENUM {CHI2, YATES, FISHER}; double independence_test_2x2(int *x1, int *x2, int* y, int N, INDEPENDENCE_TEST_NAME_ENUM, int min_expected_cut_off); long int factorial(int n); double factorial(double n_); double chi2_test(double m[2][2]); double chi2_test_yates(double m[2][2]); extern "C" { double fisher_exact_test(double m[2][2]); } //__________________________________________________________________________________________ //the class stores interaction between two snps class snp_snp_interaction_results { public: snp_snp_interaction_results(unsigned window_, unsigned snp_number_); ~snp_snp_interaction_results(void); int push_chi2(float chi2, unsigned central_snp_position, unsigned window_snp_position); float * get_chi2_all_window(unsigned central_snp_position); float get_max_chi2(unsigned central_snp_position); float * get_maximim_chi_for_each_central_snp(void); unsigned get_current_window(unsigned central_snp_position); private: unsigned snp_number, window; float **chi2_results; float *maximim_chi_for_each_central_snp; }; #endif GenABEL/src/gwaa.c0000644000176000001440000016735712256741430013340 0ustar ripleyusers/* **************************************************** ** GenABEL v 1.1-9 (c) 2006 Yurii Aulchenko, EMCR ** **************************************************** */ #include #include #include #include int msk[4] = {192,48,12,3}; int ofs[4] = {6,4,2,0}; double SNPHWE(int, int, int); double CalculateRS(unsigned intnAA, unsigned int nAB, unsigned int nBA, unsigned int nBB, unsigned int nDH); void put_snps(int *b, int *Nsnps, char *a) { int i,j,k,idx; unsigned int sto; // int ofs[4] = {6,4,2,0}; int nsnps = (*Nsnps); int nbytes; if ((nsnps % 4) == 0) nbytes = nsnps/4; else nbytes = ceil(1.*nsnps/4.); /* printf("nsnps = %i\n",nsnps); printf("nbytes = %i\n",nbytes); for (i=0;i=nsnps) break; } a[i] = sto; /* printf("%i %i %c\n",i,sto,a[i]); */ } } void decomp(char *indata, int nids, int *gt) { int i,j,idx; char str; // int msk[4] = {192,48,12,3}; // int ofs[4] = {6,4,2,0}; int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); idx = 0; for (i=0;i>= ofs[j]; //printf("%i (%i);",idx-1,gt[idx-1]); if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } //printf("going out of decomp...\n"); } /* void temp(char *indata, int *Nids, int *g) { int i; int nids = (*Nids); printf("nids =%i\n",nids); decomp(indata,nids,g); for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nsnps) {idx=0;break;} } } } /* for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nsnps) {idx=0;break;} } } } } void sset(char *indata, int *Nsnps, int *Nids, int *outlist, int *Noutlist, char *out) { int i,j,m,idx=0; char str; unsigned int k; unsigned int sto; // int msk[4] = {192,48,12,3}; // int ofs[4] = {6,4,2,0}; int nsnps = (*Nsnps); int nids = (*Nids); int noutlist = (*Noutlist); int gt[nids]; int outgt[noutlist]; int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); int nbyte1; if ((noutlist % 4) == 0) nbyte1 = noutlist/4; else nbyte1 = ceil(1.*noutlist/4.); // printf("nsnps = %i\n",nsnps); // printf("nbytes = %i\n",nbytes); // printf("nbyte1 = %i\n",nbyte1); for (m=0;m>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } // subset gt for (i=0;i=noutlist) break; } out[m*nbyte1+i] = sto; } } /* for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } count[0]=count[1]=count[2]=0.; p = 0.; for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } count[0]=count[1]=count[2]=0.; p = 0.; for (i=0;i0) out[(nsnps)*2+m] = p/(2.*meaids); else out[(nsnps)*2+m] = 0.0; out[(nsnps)*3+m] = count[0]; out[(nsnps)*4+m] = count[1]; out[(nsnps)*5+m] = count[2]; if (meaids>0) { out[(nsnps)*6+m] = SNPHWE(count[1],count[0],count[2]); pmax = out[(nsnps)*2+m]; qmax = 1.-pmax; maf = qmax; if (pmax1.e-16) { fmax = (4.*count[0]*count[2] - 1.*count[1]*count[1])/((2.*count[0]+1.*count[1])*(2.*count[2]+1.*count[1])); loglik0 = 0.; if (count[0]) loglik0 += 2.*count[0]*log(qmax); if (count[1]) loglik0 += 1.*count[1]*log(2.*qmax*pmax); if (count[2]) loglik0 += 2.*count[2]*log(pmax); loglik1 = 0.; if (count[0]) loglik1 += 1.*count[0]*log(qmax*qmax+qmax*pmax*fmax); if (count[1]) loglik1 += 1.*count[1]*log(2.*qmax*pmax*(1.-fmax)); if (count[2]) loglik1 += 1.*count[2]*log(pmax*pmax+qmax*pmax*fmax); chi2lrt = 2*(loglik1-loglik0); out[(nsnps)*7+m] = fmax; out[(nsnps)*8+m] = chi2lrt; } else { out[(nsnps)*7+m] = 0.;//maf; out[(nsnps)*8+m] = 0.; } } else { out[(nsnps)*6+m] = 1.0; } } } // END TO BE REMOVED void redundant(char *indata, int *Nids, int *Nsnps, double *Minc, int *outlist) { int i,j,k,t,t1; int nids = (*Nids); int nsnps = (*Nsnps); double minc = (*Minc); int gt0[4], gt1[4]; double maxdism = nids*(1.-minc); int i4 = 4, i1 = 1, s1, s2; int ctg[4][4]; int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); for (i=0;i=1.0) { for (k=0;k maxdism && s2 > maxdism) outlist[j]=0; } } } } } void fastcc_new(char *indata, int *cc, int *Nids, int *Nsnps, double *chi2) { unsigned int i,j,m,idx; unsigned int nids = (*Nids); unsigned int nsnps = (*Nsnps); unsigned int gt[nids]; unsigned int count[2][4],R,N,r1,r2,n1,n2;//,S; double mul, a, b, c, den; char str; unsigned int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); for (m=0;m>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } count[0][0]=count[0][1]=count[0][2]=count[0][3]=0; count[1][0]=count[1][1]=count[1][2]=count[1][3]=0; R=N=r1=r2=n1=n2=0; for (i=0;i0 && R>0 && R>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } count_cas[0]=count_cas[1]=count_cas[2]=count_con[0]=count_con[1]=count_con[2]=0; for (i=0;i0.) chi2[m+nsnps]+=(1.*count_cas[i]-ecas[i])*(1.*count_cas[i]-ecas[i])/ecas[i]; for (i=0;i<3;i++) if (econ[i]>0.) chi2[m+nsnps]+=(1.*count_con[i]-econ[i])*(1.*count_con[i]-econ[i])/econ[i]; chi2[m+2*nsnps]=2.; if (ct[0]<1 || ct[1]<1 || ct[2]<1) chi2[m+2*nsnps]=1.; if (count_cas[0]>0 && count_con[1]>0) chi2[m+4*nsnps] = (1.*count_cas[1]*count_con[0])/(1.*count_cas[0]*count_con[1]); else chi2[m+4*nsnps] = 10000.0; if (count_cas[0]>0 && count_con[2]>0) chi2[m+5*nsnps] = (1.*count_cas[2]*count_con[0])/(1.*count_cas[0]*count_con[2]); else chi2[m+5*nsnps] = 10000.0; chi2[m+6*nsnps] = rt[0] + rt[1]; /* allelic test */ total *= 2.; rt[0] *= 2.; rt[1] *= 2.; ct[0] = 2.*ct[0] + ct[1]; ct[1] = ct[1] + 2.*ct[2]; count_cas[0] = 2.*count_cas[0]+count_cas[1]; count_cas[1] = count_cas[1]+2.*count_cas[2]; count_con[0] = 2.*count_con[0]+count_con[1]; count_con[1] = count_con[1]+2.*count_con[2]; for (i=0;i<2;i++) ecas[i] = (1.*rt[0]*ct[i])/(1.*total); for (i=0;i<2;i++) econ[i] = (1.*rt[1]*ct[i])/(1.*total); chi2[m] = 0.; for (i=0;i<2;i++) if (ecas[i]>0.) chi2[m]+=(1.*count_cas[i]-ecas[i])*(1.*count_cas[i]-ecas[i])/ecas[i]; for (i=0;i<2;i++) if (econ[i]>0.) chi2[m]+=(1.*count_con[i]-econ[i])*(1.*count_con[i]-econ[i])/econ[i]; if (count_cas[0]>0 && count_con[1]>0) chi2[m+3*nsnps] = (1.*count_cas[1]*count_con[0])/(1.*count_cas[0]*count_con[1]); else chi2[m+3*nsnps] = 10000.0; } } } void qtscore(char *gdata, double *pheno, int *Type, int *Nids, int *Nsnps, int *Nstra, int *stra, double *chi2) { int nsnps = (*Nsnps); int nstra = (*Nstra); int nids = (*Nids); int type = (*Type); int gt[nids]; int i, j, cstr, igt, i1=1; int nbytes; double Ttotg, mx, bb, dgt, totg[nstra], x2[nstra], sumx[nstra]; double Tsg1, Tsg2, sg1[nstra], sg2[nstra], xg1[nstra], xg2[nstra]; double u, v, u1, u2, v11, v12, v22,det; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); // char chgt[nbytes]; for (igt=0;igt0) { mx = sumx[j]/totg[j]; if (type == 0) bb = (x2[j]/totg[j])-mx*mx; else bb = mx*(1.-mx); u1 += (xg1[j]-sg1[j]*mx); u2 += (xg2[j]-sg2[j]*mx); v11 += bb*(sg1[j]-sg1[j]*sg1[j]/totg[j]); v12 += bb*(0.0-sg1[j]*sg2[j]/totg[j]); v22 += bb*(sg2[j]-sg2[j]*sg2[j]/totg[j]); } u = u1+2.*u2; v = v11+4.*v12+4.*v22; if (v<1.e-16) { chi2[igt]=0.; chi2[igt+3*nsnps]=0.; } else { chi2[igt]=u*u/v; chi2[igt+3*nsnps]=u/(Tsg1+2.*Tsg2); } det = v11*v22 - v12*v12; if (det<(1.e-16)) { chi2[igt+nsnps]=chi2[igt]; chi2[igt+2*nsnps] = 1.; chi2[igt+4*nsnps]=chi2[igt+3*nsnps]; chi2[igt+5*nsnps]=2.*chi2[igt+3*nsnps]; } else { chi2[igt+nsnps]=(u1*u1*v22+u2*u2*v11-2.0*u1*u2*v12)/det; chi2[igt+4*nsnps]=u1/Tsg1; chi2[igt+5*nsnps]=u2/Tsg2; if (Tsg1>0 && Tsg2>0 && Ttotg>0) chi2[igt+2*nsnps] = 2.; else chi2[igt+2*nsnps] = 1.; } } } } void egscore(char *gdata, double *pheno, int *Naxes, double *axes, int *Nids, int *Nsnps, int *Nstra, int *stra, double *chi2) { int nsnps = (*Nsnps); int nstra = (*Nstra); int nids = (*Nids); int naxes = (*Naxes); int gtint[nids]; double gt[nids]; int i, j, cstr, igt, i1=1; int nbytes; double Ttotg, mx, bb, dgt, totg[nstra], x2[nstra], sumx[nstra]; double Tsg1, Tsg2, sg1[nstra], sg2[nstra], xg1[nstra], xg2[nstra], gamma[nstra][naxes], saxg[nstra][naxes], sa2[nstra][naxes]; double det, u, v, u1, u2, v11, v12, v22; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); // char chgt[nbytes]; for (igt=0;igt0) { mx = sumx[j]/totg[j]; bb = (x2[j]/totg[j])-mx*mx; u1 += (xg1[j]-sg1[j]*mx); u2 += (xg2[j]-sg2[j]*mx); v11 += bb*(sg1[j]-sg1[j]*sg1[j]/totg[j]); v12 += bb*(0.0-sg1[j]*sg2[j]/totg[j]); v22 += bb*(sg2[j]-sg2[j]*sg2[j]/totg[j]); } for (j=0;j0) { mx = sumx[j]/totg[j]; bb = (x2[j]/totg[j])-mx*mx; u += (xg1[j]-sg1[j]*mx); v += bb*(sg2[j]-sg1[j]*sg1[j]/totg[j]); } // u = u1+2.*u2; // v = v11+4.*v12+4.*v22; if (v<1.e-16) { chi2[igt]=0.; chi2[igt+3*nsnps]=0.; } else { chi2[igt]=(u*u/v)*(1.*nids/(1.*nids-1.*naxes-1.)); chi2[igt+3*nsnps]=u/(Tsg1+2.*Tsg2); } det = v11*v22 - v12*v12; if (det<(1.e-16)) { chi2[igt+nsnps]=chi2[igt]; chi2[igt+2*nsnps] = 1.; chi2[igt+4*nsnps]=chi2[igt+3*nsnps]; chi2[igt+5*nsnps]=2.*chi2[igt+3*nsnps]; } else { chi2[igt+nsnps]=(u1*u1*v22+u2*u2*v11-2.0*u1*u2*v12)/det; chi2[igt+4*nsnps]=u1/Tsg1; chi2[igt+5*nsnps]=u2/Tsg2; if (Tsg1>0 && Tsg2>0 && Ttotg>0) chi2[igt+2*nsnps] = 2.; else chi2[igt+2*nsnps] = 1.; } } } } // //old MMSCORE // void mmscore(char *gdata, double *pheno, double *invS, int *Nids, int *Nsnps, int *Nstra, int *stra, double *chi2) { int nsnps = (*Nsnps); int nstra = (*Nstra); int nids = (*Nids); int gt[nids]; int i, j, cstr, igt, i1=1; int nbytes; double Ttotg,dgt,totg[nstra],eG[nstra],svec[nids],gtctr[nids]; double Tsg, sg[nstra]; double u, v; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); // Rprintf("nstra=%d nsnps=%d nids=%d nbytes=%d\n",nstra,nsnps,nids,nbytes); for (igt=0;igt>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } if (option > 0) { count[0]=count[1]=count[2]=count[3]=sumgt=0; for (i=0;iq0) maf=q0; else maf=p0; for (i=0;i 0 && gt[i]!=0 && !(maf<1.e-16) && sumgt > 1) { out[i]+=1.; out[nids+i] += homweight[gt[i]]; out[2*nids+i] += 1. - 2.*p0*(1.-p0)*(1.*sumgt)/(1.*sumgt-1.); } } } } void hom(char *indata, unsigned int *Nids, unsigned int *Nsnps, double *freqs, double *nfreq, unsigned int *UseFreq, double *out) { unsigned int i,j,m,idx; unsigned int nids = (*Nids); unsigned int nsnps = (*Nsnps); unsigned int useFreq = (*UseFreq); unsigned int gt[nids]; unsigned int count[4],sumgt=0.; double centgt[4], homweight[4] = {0.,1.,0.,1.},p0=0.,q0=0.,maf=0.; // double varhomweight[4] = {0.,1.,1.,1.}, centgt[4], homweight[4] = {0.,1.,0.,1.},p0=0.,q0=0.,maf=0.; double den, fel; char str; unsigned int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); for (i=0;i<(nids*5);i++) out[i]=0.; for (m=0;m>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } // extract counts count[0]=count[1]=count[2]=count[3]=sumgt=0; for (i=0;i=1) { p0 = (count[1]*2.+count[2]*1.)/(2.*sumgt); q0 = 1.-p0; } else { p0=0.;q0=1.; } } else { q0 = freqs[m]; p0 = 1.-q0; } if (p0>q0) maf=q0; else maf=p0; if (maf>1.e-16) den=1./(p0*q0); else den=0; if (useFreq==0) { if (sumgt>1) fel = 1. - 2.*p0*q0*(1.*sumgt)/(1.*sumgt-1.); else fel = 1. - 2.*p0*q0; } else { if (nfreq[m]>1) fel = 1. - 2.*p0*q0*nfreq[m]/(nfreq[m]-1.); else fel = 1. - 2.*p0*q0; } centgt[0]=0.;centgt[1]=0.-q0;centgt[2]=.5-q0;centgt[3]=1.-q0; for (i=0;i1e-16) out[nids+i]+=1.; // compute raw Hom out[2*nids+i] += homweight[gt[i]]; // compute weighted Hom out[3*nids+i] += fel; // compute Var out[4*nids+i] += centgt[gt[i]]*centgt[gt[i]]*den; // Rprintf("%d %d %e %e %e %d %e %e %e\n",m,i,p0,q0,maf,sumgt,nfreq[m],out[2*nids+i],1. - 2.*p0*q0*nfreq[m]/(nfreq[m]-1.)); } } } void ibs(char *indata, unsigned int *Nids, unsigned int *Nsnps, unsigned int *Option, double *out) { unsigned int i,j,m,idx; unsigned int nids = (*Nids); unsigned int nsnps = (*Nsnps); unsigned int option = (*Option); unsigned int gt[nids],noninf=0; unsigned int count[4],sumgt; double p,q,den,centgt[4]; double ibssum[4][4] = {{0.,0.,0.,0.},{0.,1.,.5,.0},{0.,.5,1.,.5},{0.,0.,.5,1.}}; char str; unsigned int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); for (m=0;m>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } noninf=0; if (option > 0) { count[0]=count[1]=count[2]=count[3]=sumgt=0; for (i=0;i0) out[j*nids+i]=out[j*nids+i]/(1.*out[i*nids+j]); else out[j*nids+i]=-1.; } } void ibsnew(char *indata, unsigned int *Nids, unsigned int *Nsnps, double *freqs, unsigned int *Option, double *out) { unsigned int i,j,m,idx; unsigned int nids = (*Nids); unsigned int nsnps = (*Nsnps); unsigned int option = (*Option); unsigned int gt[nids],noninf=0; // unsigned int count[4],sumgt; double p,q,den,centgt[4]; double ibssum[4][4] = {{0.,0.,0.,0.},{0.,1.,.5,.0},{0.,.5,1.,.5},{0.,0.,.5,1.}}; char str; unsigned int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); // loop over all SNPs for (m=0;m>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } noninf=0; if (option == 1 || option == 3) { // weight = freq // count[0]=count[1]=count[2]=count[3]=sumgt=0; // for (i=0;i0) out[j*nids+i]=out[j*nids+i]/(1.*out[i*nids+j]); else out[j*nids+i]=-1.; } } void ibspar(char *indata, unsigned int *Nids, unsigned int *Nsnps, unsigned int *Nids1, unsigned int *ids1, unsigned int * Nids2, unsigned int *ids2, double *freqs, unsigned int *Option, double *out) { unsigned int i,j,m,idx; unsigned int nids = (*Nids); unsigned int nsnps = (*Nsnps); unsigned int nids1 = (*Nids1); unsigned int nids2 = (*Nids2); unsigned int option = (*Option); unsigned int gt[nids],noninf=0; double p,q,den,centgt[4]; double ibssum[4][4] = {{0.,0.,0.,0.},{0.,1.,.5,.0},{0.,.5,1.,.5},{0.,0.,.5,1.}}; char str; unsigned int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); for (m=0;m>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } noninf=0; if (option > 0) { p = freqs[m]; q = 1.-p; if (p < 1.e-16 || q < 1.e-16) { noninf=1; } else { den = 1./(p*q); centgt[0] = 0.; centgt[1] = 0.-p; centgt[2] = .5-p; centgt[3] = 1.-p; for (i=0;i<4;i++) for (j=0;j<4;j++) ibssum[i][j] = centgt[i]*centgt[j]*den; } } for (i=0;i0) out[i*nids2+j]=out[i*nids2+j]/(1.*out[nids1*nids2+j*nids1+i]); else out[nids1*nids2+j*nids1+1]=-1.; } } void comp_qval(double *p, int *Length, double *out) { int length = (*Length); int i; double sum,max=-1,minvec[length];//,min; for (i=0;imax) max=out[i]; } minvec[length-1]=out[length-1]; for (i=(length-2);i>=0;i--) { if (out[i] < minvec[i+1]) minvec[i]=out[i]; else minvec[i]=minvec[i+1]; } for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } idx = 0; for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } for (i=0;i<4;i++) for (j=0;j<4;j++) cgt[i][j]=0; for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } idx = 0; for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } for (i=0;i<4;i++) for (j=0;j<4;j++) cgt[i][j]=0; for (i=0;i0) { /* Set initial probs */ double divisor = (4.0*R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) + (double) nChrom; pAA=(nAA + R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) / divisor; pAB=(nAB + R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) / divisor; pBA=(nBA + R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) / divisor; pBB=(nBB + R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) / divisor; double nDH_AA_BB; /* number of double hets which are AA + BB */ double nDH_AB_BA; /* number of double hets which are AB + BA */ double oldLogLik=-1e10; for(int i=0; i 0) { //assert(logLik > oldLogLik-EPSILON); /* total likelihood should be non-decreasing, else we have a bug */ if(logLik-oldLogLik < R2_EM_LIKELIHOOD_CONVERSION_TOLERANCE) break; } oldLogLik = logLik; } } else { pAA = ((double)nAA) / nChrom; pAB = ((double)nAB) / nChrom; pBA = ((double)nBA) / nChrom; pBB = ((double)nBB) / nChrom; } double p_Ax = pAA + pAB; double p_xA = pAA + pBA; double p_Bx = pBA + pBB; double p_xB = pAB + pBB; double D = pAA - p_Ax * p_xA; double r2 = D*D / (p_Ax * p_xA * p_Bx * p_xB); return r2; } void esthfreq(unsigned int nAA, unsigned int nAB, unsigned int nBA, unsigned int nBB, unsigned int nDH, double *eAA, double *eAB, double *eBA, double *eBB) { double nChrom = nAA + nAB + nBA + nBB + 2*nDH; eAA[0]=eAB[0]=1;eBA[0]=eBB[0]=0; /* Deal with case where either marker is monomorphic */ short int m1_monoMorphic = (nAA+nAB == 0) || (nBA+nBB == 0); short int m2_monoMorphic = (nAA+nBA == 0) || (nAB+nBB == 0); if((m1_monoMorphic || m2_monoMorphic) && (nDH==0)) { return; } /* If we have missing data (i.e. un-phased double hets) then use EM algorithm. */ double pAA; double pAB; double pBA; double pBB; if(nDH>0) { /* Set initial probs */ double divisor = (4.0*R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) + (double) nChrom; pAA=(nAA + R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) / divisor; pAB=(nAB + R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) / divisor; pBA=(nBA + R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) / divisor; pBB=(nBB + R2_EM_INITIALIZATION_FUDGE_FACTOR) / divisor; double nDH_AA_BB; /* number of double hets which are AA + BB */ double nDH_AB_BA; /* number of double hets which are AB + BA */ double oldLogLik=-1e10; for(int i=0; i 0) { //assert(logLik > oldLogLik-EPSILON); /* total likelihood should be non-decreasing, else we have a bug */ if(logLik-oldLogLik < R2_EM_LIKELIHOOD_CONVERSION_TOLERANCE) break; } oldLogLik = logLik; } } else { pAA = ((double)nAA) / nChrom; pAB = ((double)nAB) / nChrom; pBA = ((double)nBA) / nChrom; pBB = ((double)nBB) / nChrom; } eAA[0] = pAA*nChrom; eAB[0] = pAB*nChrom; eBA[0] = pBA*nChrom; eBB[0] = pBB*nChrom; return; } void rho(char *indata, unsigned int *Nids, unsigned int *Nsnps, double *out) { unsigned int i,j,m0,m1,idx; unsigned int nids = (*Nids); unsigned int nsnps = (*Nsnps); unsigned int gt[2][nids],cgt[4][4],nAA,nAB,nBA,nBB,nDH; double eAA,eAB,eBA,eBB,t; unsigned int csp = 0; char str; unsigned int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); for (m0=0;m0<(nsnps-1);m0++) for (m1=(m0+1);m1>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } idx = 0; for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } for (i=0;i<4;i++) for (j=0;j<4;j++) cgt[i][j]=0; for (i=0;i0) { esthfreq(nAA,nAB,nBA,nBB,nDH,&eAA,&eAB,&eBA,&eBB); if (eAA*eBB - eAB*eBA < 0) {t=eAA;eAA=eBA;eBA=t;t=eAB;eAB=eBB;eBB=t;} if (eAB>eBA) {t=eAA;eAA=eAB;eAB=t;t=eBA;eBA=eBB;eBB=t;} if (eAA*eBB - eAB*eBA < 0) {t=eAA;eAA=eBA;eBA=t;t=eAB;eAB=eBB;eBB=t;} if (eAB>eBA) {t=eAA;eAA=eAB;eAB=t;t=eBA;eBA=eBB;eBB=t;} out[m0*nsnps+m1] = (eAA*eBB-eAB*eBA)/((eAA+eAB)*(eAB+eBB)); out[m1*nsnps+m0] = nchr*(eAA+eAB)*(eAB+eBB)/((eAA+eBA)*(eBA+eBB)); } else { out[m0*nsnps+m1] = 0.; out[m1*nsnps+m0] = 0.; } csp++; } } void dprime(char *indata, unsigned int *Nids, unsigned int *Nsnps, double *out) { unsigned int i,j,m0,m1,idx; unsigned int nids = (*Nids); unsigned int nsnps = (*Nsnps); unsigned int gt[2][nids],cgt[4][4],nAA,nAB,nBA,nBB,nDH; // double eAA,eAB,eBA,eBB,t,p_Ax,p_xA,p_Bx,p_xB,pA,pa,pB,pb,pAA,pAB,pBA,pBB,estD,estDp,Dmin,Dmax,pnAB; double eAA,eAB,eBA,eBB,p_Ax,p_xA,p_Bx,p_xB,pAA,pAB,pBA,pBB,estD,estDp,Dmin,Dmax; unsigned int csp = 0; char str; unsigned int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); for (m0=0;m0<(nsnps-1);m0++) for (m1=(m0+1);m1>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } idx = 0; for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } for (i=0;i<4;i++) for (j=0;j<4;j++) cgt[i][j]=0; for (i=0;i0) { esthfreq(nAA,nAB,nBA,nBB,nDH,&eAA,&eAB,&eBA,&eBB); pAA = eAA / nchr; pAB = eAB / nchr; pBA = eBA / nchr; pBB = eBB / nchr; p_Ax = pAA + pAB; p_xA = pAA + pBA; p_Bx = pBA + pBB; p_xB = pAB + pBB; /** pA = p_Ax; if (p_Ax < p_Bx) pA=p_Bx; pB = p_xA; if (p_xA < p_xB) pB=p_xB; pa = 1. - pA; pb = 1. - pB; pnAB = pAA; if (p_Ax>p_Bx && p_xAp_xB) pnAB=pBA; if (p_AxpB*pa) Dmax=pB*pa; estD = pnAB - pA * pB; if (estD>0) {estDp = estD / Dmax;} else {estDp = estD / Dmin;} **/ estD = pAA*pBB - pAB*pBA; Dmin = p_Ax*p_xB; if (Dmin>p_Bx*p_xA) Dmin = p_Bx*p_xA; Dmax = -1.*p_Ax*p_xA; if (Dmax<(-1.*p_Bx*p_xB)) Dmax = -1.*p_Bx*p_xB; if (estD<0) estDp = estD/Dmax; else estDp = estD/Dmin; out[m0*nsnps+m1] = estDp; out[m1*nsnps+m0] = estD; //(nchr/2.); } else { out[m0*nsnps+m1] = 0.; out[m1*nsnps+m0] = 0.; } csp++; } } void allld(char *indata, unsigned int *Nids, unsigned int *Nsnps, double *out) { unsigned int i,j,m0,m1,idx; unsigned int nids = (*Nids); unsigned int nsnps = (*Nsnps); unsigned int gt[2][nids],cgt[4][4],nAA,nAB,nBA,nBB,nDH; double eAA,eAB,eBA,eBB,t; unsigned int csp = 0; char str; unsigned int nbytes; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); for (m0=0;m0<(nsnps-1);m0++) for (m1=(m0+1);m1>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } idx = 0; for (i=0;i>= ofs[j]; if (idx>=nids) {idx=0;break;} } } for (i=0;i<4;i++) for (j=0;j<4;j++) cgt[i][j]=0; for (i=0;i0) { esthfreq(nAA,nAB,nBA,nBB,nDH,&eAA,&eAB,&eBA,&eBB); if (eAA*eBB - eAB*eBA < 0) {t=eAA;eAA=eBA;eBA=t;t=eAB;eAB=eBB;eBB=t;} if (eAB>eBA) {t=eAA;eAA=eAB;eAB=t;t=eBA;eBA=eBB;eBB=t;} if (eAA*eBB - eAB*eBA < 0) {t=eAA;eAA=eBA;eBA=t;t=eAB;eAB=eBB;eBB=t;} if (eAB>eBA) {t=eAA;eAA=eAB;eAB=t;t=eBA;eBA=eBB;eBB=t;} out[m0*nsnps+m1] = (eAA*eBB-eAB*eBA)/((eAA+eAB)*(eAB+eBB)); out[m1*nsnps+m0] = nchr*(eAA+eAB)*(eAB+eBB)/((eAA+eBA)*(eBA+eBB)); } else { out[m0*nsnps+m1] = 0.; out[m1*nsnps+m0] = 0.; } csp++; } } void qtscore_glob(char *gdata, double *pheno, int *Type, int *Nids, int *Nsnps, int *Nstra, int *stra, double *chi2) { int nsnps = (*Nsnps); int nstra = (*Nstra); int nids = (*Nids); int type = (*Type); int gt[nids]; int i, j, cstr, igt, i1=1; int nbytes; int dgt; double Ttotg, mx, bb, totg[nstra], x2[nstra], sumx[nstra]; double Tsg0, Tsg1, Tsg2, sg0[nstra], sg1[nstra], sg2[nstra], xg0[nstra], xg1[nstra], xg2[nstra]; double u, v, u0, u1, u2, m0, m1, m2, v00, v02, v11, v12, v22;//, det; mx = -999.99; if ((nids % 4) == 0) nbytes = nids/4; else nbytes = ceil(1.*nids/4.); // char chgt[nbytes]; for (igt=0;igt0) { mx = sumx[j]/totg[j]; // if (type == 0) bb = (x2[j]/totg[j])-mx*mx; // else // bb = mx*(1.-mx); u0 += (xg0[j]-sg0[j]*mx); m0 += xg0[j]; u1 += (xg1[j]-sg1[j]*mx); m1 += xg1[j]; u2 += (xg2[j]-sg2[j]*mx); m2 += xg2[j]; v00 += bb*(sg0[j]-sg0[j]*sg0[j]/totg[j]); v11 += bb*(sg1[j]-sg1[j]*sg1[j]/totg[j]); v12 += bb*(0.0-sg1[j]*sg2[j]/totg[j]); v02 += bb*(0.0-sg0[j]*sg2[j]/totg[j]); v22 += bb*(sg2[j]-sg2[j]*sg2[j]/totg[j]); } if (Tsg0>0) m0 = m0/Tsg0; else m0 = 1.e-16; if (Tsg1>0) m1 = m1/Tsg1; else m1 = 1.e-16; if (Tsg2>0) m2 = m2/Tsg2; else m2 = 1.e-16; u = u1+2.*u2; v = v11+4.*v12+4.*v22; if (v<1.e-16) { chi2[igt]=-999.99; chi2[igt+3*nsnps]=-999.99; } else { chi2[igt]=u*u/v; if (type) { double p1 = mx+u/(Tsg1+4.*Tsg2-Ttotg*((Tsg1+2.*Tsg2)/Ttotg)*((Tsg1+2.*Tsg2)/Ttotg)); chi2[igt+3*nsnps]=(1.-mx)*p1/((1.-p1)*mx); } else { // chi2[igt+3*nsnps]=(Tsg0*(m0-mx)+Tsg1*(m1-mx)+Tsg2*(m2-mx))/Ttotg; chi2[igt+3*nsnps]=u/(Tsg1+4.*Tsg2-Ttotg*((Tsg1+2.*Tsg2)/Ttotg)*((Tsg1+2.*Tsg2)/Ttotg)); } } //det = v11*v22 - v12*v12; // double rho2 = v12*v12/(v11*v22); // if (v00 <= 0. || v11<=0. || v22<=0. || rho2<1.e-16 || abs(det)<1.e-16) { chi2[igt+nsnps] = -999.99; chi2[igt+2*nsnps] = 1.e-16; chi2[igt+4*nsnps] =-999.99; chi2[igt+5*nsnps] = -999.99; chi2[igt+7*nsnps] = -999.99; chi2[igt+8*nsnps] = -999.99; chi2[igt+9*nsnps] = -999.99; // } else { if (v00>0.) { chi2[igt+7*nsnps] = u0/sqrt(v00); chi2[igt+nsnps] = u0*u0/v00; } if (v22>0.) { chi2[igt+8*nsnps] = u2/sqrt(v22); chi2[igt+nsnps] += u2*u2/v22; } if (v00*v22>0.) { chi2[igt+9*nsnps] = v02/sqrt(v00*v22); chi2[igt+nsnps] += -2.*u0*u2*v02/(v00*v22); chi2[igt+nsnps] = chi2[igt+nsnps]/(1.-v02*v02/(v00*v22)); } // if (v11 > 0. && v22 > 0. && v12 > 0. && rho2<1.) // if (!(v00 <= 0. || v11<=0. || v22<=0. || rho2*rho2<1.e-16 || abs(det)<1.e-16)) // HERE IS SOMETHING WRONG -- DO THE SAME AS IN QTSCORE CORRECTION!!! // if (!(v12 <= 0. || v11<=0. || v22<=0. || (rho2*rho2-1.)<1.e-16 || abs(det)<1.e-16)) // chi2[igt+nsnps] = (u1*u1/v11 + u2*u2/v22 - 2.*rho2*u1*u2/v12)/(1.-rho2*rho2); // else // chi2[igt+nsnps] = chi2[igt]; //(u1*u1*v22+u2*u2*v11-2.0*u1*u2*v12)/det; if (Tsg1>0) { if (type) { chi2[igt+4*nsnps]=(1.-m0)*m1/((1.-m1)*m0); } else { // chi2[igt+4*nsnps]=(u1/Tsg1); chi2[igt+4*nsnps]=m1-m0; }} if (Tsg2>0) { if (type) { chi2[igt+5*nsnps]=(1.-m0)*m2/((1.-m2)*m0); } else { // chi2[igt+5*nsnps]=u2/Tsg2; chi2[igt+5*nsnps]=m2-m0; }} if (Tsg1>0 && Tsg2>0) chi2[igt+2*nsnps] = 2.; else if (Tsg1>0 || Tsg2>0) chi2[igt+2*nsnps] = 1.; // } } } } GenABEL/src/iterator_functions.h0000644000176000001440000000233112256741430016323 0ustar ripleyusers#ifndef __ITERATOR_FUNCTIONS_H__ #define __ITERATOR_FUNCTIONS_H__ #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif typedef void (myfunctiontype)(double *, unsigned long int, unsigned long int, double *, unsigned long int &, unsigned long int &, unsigned int, SEXP *); struct MethodConvStruct { const char *methodName; myfunctiontype *functionPtr; }; double prod(double *, unsigned int ); void prodWrapper(double *, unsigned long int , unsigned long int , double *, unsigned long int &, unsigned long int &, unsigned int , SEXP *); double sum(double *, unsigned int , bool ); void sumWrapper(double *, unsigned long int , unsigned long int , double *, unsigned long int &, unsigned long int &, unsigned int , SEXP *); double sumpower(double *, unsigned int , int ); void sumpowerWrapper(double *, unsigned long int , unsigned long int , double *, unsigned long int &, unsigned long int &, unsigned int , SEXP *); void qtscore_globWrapper(double *, unsigned long int , unsigned long int , double *, unsigned long int &, unsigned long int &, unsigned int , SEXP *); void qtscoreProcessor(double *, double *, int *, int *, int *, int *, double *); #ifdef __cplusplus } #endif #endif GenABEL/src/AbstractMatrix.h0000644000176000001440000001275112256741430015341 0ustar ripleyusers#ifndef __AbstractMatrix__ #define __AbstractMatrix__ #include #include using namespace std; #include "frutil.h" #include "CastUtils.h" #define WRITE_SPEED_PROPORTION .01 // See filteredMatrix.h for detailed comments class AbstractMatrix { public: virtual ~AbstractMatrix(){}; template void writeVariableAs(unsigned long varIdx, DT * outvec) { char* tmp = new (nothrow) char [getNumObservations()*getElementSize()]; if (!tmp) errorLog << "writeVariableAs allocation error" << errorExit; for (unsigned long int i = 0; i < getNumObservations(); i++){ performCast(&tmp[i * getElementSize()], outvec[i], getElementType(), warningIsShown); } writeVariable(varIdx, tmp); delete[] tmp; } template void addVariableAs(DT * outvec, string varname) { char* tmp = new (nothrow) char [getNumObservations()*getElementSize()]; if (!tmp) errorLog << "add_variable_as allocation error" << errorExit; for (unsigned long int i = 0; i < getNumObservations(); i++){ performCast(&tmp[i * getElementSize()], outvec[i], getElementType(), warningIsShown); } addVariable (tmp, varname); delete[] tmp; } template void readVariableAs(unsigned long varIdx, DT * outvec) { char * tmp = new (nothrow) char[getNumObservations()*getElementSize()]; readVariable(varIdx, tmp); for (unsigned long int i = 0; i < getNumObservations(); i++) { performCast(outvec[i], &tmp[i*getElementSize()], getElementType(), warningIsShown); } delete[] tmp; } template void readElementAs(unsigned long varNumber, unsigned long obsNumber, DT & element){ char *ret= new char [getElementSize()]; readElement(varNumber, obsNumber, ret); performCast(element, ret, getElementType(), warningIsShown); delete [] ret; } template void writeElementAs(unsigned long varNumber, unsigned long obsNumber, DT& element){ deepDbg << "AbstractMatrix.writeElementAs(" << varNumber << "," << obsNumber << "," << element <<")"; deepDbg << "Alloc getElementSize() = " << getElementSize() << endl; char *ret = new char [getElementSize()]; deepDbg << "Perform cast" << endl; performCast(ret, element, getElementType(), warningIsShown); writeElement(varNumber, obsNumber, ret); delete [] ret; } virtual string getFileName() = 0; virtual unsigned long getNumVariables() = 0; virtual unsigned long getNumObservations() = 0; virtual void saveAs(string newFilename) = 0; virtual void saveVariablesAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long * varindexes) = 0; virtual void saveObservationsAs(string newFilename, unsigned long nobss, unsigned long * obsindexes) = 0; virtual void saveAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long nobss, unsigned long * varindexes, unsigned long * obsindexes) = 0; virtual void saveAsText(string newFilename, bool saveVarNames, bool saveObsNames, string nanString) = 0; virtual void readObservation(unsigned long obsIdx, void * outvec) = 0; virtual void writeObservation(unsigned long obsIdx, void * invec) = 0; virtual void writeVariableName(unsigned long varIdx, FixedChar newname) = 0; // todo loooong future -- control that name is unique virtual void writeObservationName(unsigned long obsIdx, FixedChar newname)= 0; //todo loooong future -- control that name is unique! virtual unsigned long getCacheSizeInMb() = 0; virtual void setCacheSizeInMb( unsigned long cachesizeMb ) = 0; virtual FixedChar readObservationName(unsigned long obsIdx) = 0; virtual FixedChar readVariableName(unsigned long varIdx) = 0; virtual void cacheAllNames(bool) = 0; virtual void setUpdateNamesOnWrite(bool bUpdate) = 0; virtual short unsigned getElementSize() = 0; virtual short unsigned getElementType() = 0; virtual void readVariable(unsigned long varIdx, void * outvec) = 0; virtual void readElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void * elem) = 0; virtual void writeVariable(unsigned long varIdx, void * datavec) = 0; virtual void writeElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void * data) = 0; virtual AbstractMatrix* castToAbstractMatrix() = 0; virtual bool setReadOnly(bool readOnly) = 0; static set fileNamesOpenForWriting; static void checkOpenForWriting(const string fileName); static void closeForWriting(const string fileName); bool &getWarningIsShown(){ return warningIsShown;} private: // HIGH -- here I see the possibility to make these functions faster then "random" access functions // adds variable at the end = writeVariable with varIdx=NVARS? // todo loooong future -- control that name is unique! virtual void addVariable(void * invec, string varname) = 0; // virtual void add_observation(void * invec, string obsname) = 0; // write single element // CURRENTLY CACHE IS NOT UPDATED! bool warningIsShown; }; #endif GenABEL/src/CastUtils.h0000644000176000001440000001024612256741430014321 0ustar ripleyusers#ifndef __CastUtils__ #define __CastUtils__ // these copy-pastes are for template support void setNan(unsigned short int &i); void setNan(short int &i); void setNan(unsigned int &i); void setNan(int &i); void setNan(float &i); void setNan(double &i); bool checkNan(unsigned short int i); bool checkNan(short int i); bool checkNan(unsigned int i); bool checkNan(int i); bool checkNan(float i); bool checkNan(double i); string dataTypeToString(int type); int getDataType(unsigned short int); int getDataType(short int); int getDataType(unsigned int); int getDataType(int); int getDataType(float); int getDataType(double); bool checkNan(void *data, int dataType); void setNan(void *data, int dataType); extern unsigned short int UNSIGNED_SHORT_INT_NAN; extern short int SHORT_INT_NAN; extern unsigned int UNSIGNED_INT_NAN; extern int INT_NAN; extern char CHAR_NAN; extern unsigned char UNSIGNED_CHAR_NAN; #define COPY_AND_COMPARE(dest,src,warningIsShown) \ dest=src; \ if(warningIsShown == false && (dest!=src || checkNan(dest) != checkNan(src))) \ { \ errorLog << "Loss of precision / loss of data during conversion from "; \ errorLog << dataTypeToString(getDataType(src)) << " to "; \ errorLog << dataTypeToString(getDataType(dest)) << "." << endl; \ errorLog << "Futher conversion warnings omitted." << endl; \ warningIsShown = true; \ } template void performCast(DT &dest, void*src, int srcType, bool &warningIsShown) { if (checkNan(src, srcType)){ setNan(dest); return; } switch (srcType) { case UNSIGNED_SHORT_INT: COPY_AND_COMPARE(dest, (DT)*((unsigned short int*) src), warningIsShown); break; case SHORT_INT: COPY_AND_COMPARE(dest, (DT)*((short int*) src), warningIsShown); break; case UNSIGNED_INT: COPY_AND_COMPARE(dest, (DT)*((unsigned int*) src), warningIsShown); break; case INT: COPY_AND_COMPARE(dest, (DT)*((int*) src), warningIsShown); break; case FLOAT: COPY_AND_COMPARE(dest, (DT)*((float*) src), warningIsShown); break; case DOUBLE: COPY_AND_COMPARE(dest, (DT)*((double*) src), warningIsShown); break; case SIGNED_CHAR: COPY_AND_COMPARE(dest, (DT)*((char*) src), warningIsShown); break; case UNSIGNED_CHAR: COPY_AND_COMPARE(dest, (DT)*((unsigned char*) src), warningIsShown); break; default: errorLog << "file contains data of unknown type " << srcType << endl << errorExit; } } template void performCast(void*dest, DT&src, int destType, bool &warningIsShown) { if (checkNan(src)){ setNan(dest,destType); return; } switch (destType) { case UNSIGNED_SHORT_INT: COPY_AND_COMPARE(*((unsigned short int*)dest), src, warningIsShown); break; case SHORT_INT: COPY_AND_COMPARE(*((short int*)dest), src, warningIsShown); break; case UNSIGNED_INT: COPY_AND_COMPARE(*((unsigned int*)dest), src, warningIsShown); break; case INT: COPY_AND_COMPARE(*((int*)dest), src, warningIsShown); break; case FLOAT: COPY_AND_COMPARE(*((float*)dest), src, warningIsShown); break; case DOUBLE: COPY_AND_COMPARE(*((double*)dest), src, warningIsShown); break; case SIGNED_CHAR: COPY_AND_COMPARE(*((char*)dest), src, warningIsShown); break; case UNSIGNED_CHAR: COPY_AND_COMPARE(*((unsigned char*)dest), src, warningIsShown); break; default: errorLog << "file contains data of unknown type " << destType << endl << errorExit; } } void parseStringToArbType(string s, int destType, void *destData, string nanString); unsigned short int dataTypeFromString(string type); string bufToString(short int dataType, char *data, string nanString); #endif GenABEL/src/reg1data.h0000644000176000001440000000664212256741430014103 0ustar ripleyusers#include class regdata { public: int nids; int ncov; int noutcomes; int ismono; mematrix X; mematrix Y; regdata(double *OY, double *OX, int *OG, int origids, int nxcol, int nycol) { int nmissing = 0; for (int i=0;iel2) return 1; if (el1 weights; mematrix stime; mematrix sstat; mematrix offset; mematrix strata; mematrix X; mematrix order; coxph_data(regdata regdat) { maxiter = 0; nids = regdat.nids; ncov = regdat.ncov; if (regdat.noutcomes != 2) { //fprintf(stderr,"coxph_data: number of outcomes should be 2 (now: %d)\n",regdat.noutcomes); error("coxph_data: number of outcomes should be 2"); } X.reinit(nids,ncov); stime.reinit(nids,1); sstat.reinit(nids,1); weights.reinit(nids,1); offset.reinit(nids,1); strata.reinit(nids,1); order.reinit(nids,1); for (int i=0;i #include #include #include using namespace std; class RealHandlerWrapper { private: int useCount; fstream stream; string fileName; bool readOnly; public: RealHandlerWrapper(): useCount(0) {} void blockWriteOrRead(unsigned long length, char* data, bool writeAction); void fseek(unsigned long pos); void flush(); bool open(const string &fileName, bool readOnly); void close(); int getUseCount() {return useCount;} }; #endif GenABEL/src/Logger.cpp0000644000176000001440000000051012256741430014151 0ustar ripleyusers#include "Logger.h" ErrorExit errorExit; #define all true Logger inf(MESSAGE_LEVEL,all); Logger dbg(DEBUG_LEVEL,false); Logger msg(MESSAGE_LEVEL,all); Logger testDbg(DEBUG_LEVEL,all); Logger deepDbg(DEBUG_LEVEL,false); Logger fmDbg(DEBUG_LEVEL,false); Logger wrapperLog(DEBUG_LEVEL,false); Logger errorLog(ERROR_LEVEL,all); GenABEL/src/convert_util.h0000644000176000001440000000103212256741430015114 0ustar ripleyusers#ifndef __CONVERT_UTIL__ #define __CONVERT_UTIL__ using namespace std; unsigned long calcNumLines(string fileName); void parseStringToArbType(string s, int destType, void *destData); void text2fvf(string program_name, string infilename, string outfilename, string rownamesfilename, string colnamesfilename, int rncol, int cnrow, unsigned long skiprows, unsigned long skipcols, int bTranspose, int Rmatrix, unsigned short type, bool quiet, string nanString); #endif GenABEL/src/cholesky2.cpp0000644000176000001440000000276112256741430014647 0ustar ripleyusers/* SCCS @(#)cholesky2.c 5.2 10/27/98 ** subroutine to do Cholesky decompostion on a matrix: C = FDF' ** where F is lower triangular with 1's on the diagonal, and D is diagonal ** ** arguments are: ** n the size of the matrix to be factored ** **matrix a ragged array containing an n by n submatrix to be factored ** toler the threshold value for detecting "singularity" ** ** The factorization is returned in the lower triangle, D occupies the ** diagonal and the upper triangle is left undisturbed. ** The lower triangle need not be filled in at the start. ** ** Return value: the rank of the matrix (non-negative definite), or -rank ** it not SPD or NND ** ** If a column is deemed to be redundant, then that diagonal is set to zero. ** ** Terry Therneau */ int cholesky2(double **matrix, int n, double toler) { double temp; int i,j,k; double eps, pivot; int rank; int nonneg; nonneg=1; eps =0; for (i=0; i eps) eps = matrix[i][i]; for (j=(i+1); j #include #include #include "frutil.h" #include "FileVector.h" #include "Transposer.h" using namespace std; void Transposer::process(string filename) { process(filename, string(""), false ); } void Transposer::process(string filename, string destFileName, bool forceOverwrite) { FileVector* src_fv = new FileVector(filename,1); unsigned long src_nvars = src_fv->getNumVariables(); unsigned long src_nobss = src_fv->getNumObservations(); unsigned int data_size = src_fv->getElementSize(); string dest_file_name; string src_data_file_name; string dest_data_file_name; if (destFileName == "") { // legacy dest_file_name = extract_base_file_name(filename) + "_transposed"; src_data_file_name = extract_base_file_name(filename) + FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX; dest_data_file_name = extract_base_file_name(filename) + "_transposed" + FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX; } else { dest_file_name = destFileName; src_data_file_name = filename + FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX; dest_data_file_name = destFileName + FILEVECTOR_DATA_FILE_SUFFIX; } if (!forceOverwrite && headerOrDataExists(dest_file_name)) { errorLog << "File already exists: " << dest_file_name << endl << errorExit; } initializeEmptyFile(dest_file_name, src_fv->getNumObservations(), src_fv->getNumVariables(), src_fv->getElementType(), true); FileVector* dest_fv = new FileVector(dest_file_name,1); dbg << "Copying var/obs names..."; write_var_obs_names(src_fv, dest_fv); delete src_fv; delete dest_fv; dbg << "done" << endl; copy_data(src_data_file_name, dest_data_file_name, src_nvars, src_nobss, data_size); dbg << "done"<< endl; } void Transposer::write_var_obs_names(FileVector *src_fv, FileVector *dest_fv) { // copy observations and variables names for (unsigned long i = 0 ; i < src_fv->getNumVariables(); i++ ) dest_fv->writeObservationName( i, src_fv->readVariableName(i) ); for (unsigned long i = 0 ; i < src_fv->getNumObservations(); i++ ) dest_fv->writeVariableName( i, src_fv->readObservationName(i) ); } void Transposer::copy_data(string src_data_file_name, string dest_data_file_name, unsigned long src_nvars, unsigned long src_nobss, unsigned int data_size) { dbg << "Copying data..." << src_nobss << "x" << src_nvars << endl; unsigned long obs_pages = src_nobss / square_size; if (src_nobss % square_size > 0) obs_pages++; unsigned long var_pages = src_nvars / square_size; if (src_nvars % square_size > 0) var_pages++; ifstream * src_stream = new ifstream(); src_stream->open(src_data_file_name.c_str(),ios::in | ios::binary); ofstream * dest_stream = new ofstream; dest_stream->open(dest_data_file_name.c_str(),ios::out | ios::binary); for (unsigned long i = 0; i < var_pages; i++) { for (unsigned long j = 0; j< obs_pages; j++) { unsigned long obs_length = square_size; if ((j + 1 ) * square_size > src_nobss) obs_length = src_nobss % square_size; unsigned long var_length = square_size; if ((i + 1 ) * square_size > src_nvars) var_length = src_nvars % square_size; char * data_part = new (nothrow) char[var_length*obs_length*data_size]; if (!data_part) errorLog << "can not allocate memory for data_part" << errorExit; char * data_part_transposed = new (nothrow) char[var_length*obs_length*data_size]; if (!data_part_transposed) errorLog << "can not allocate memory for data_part_transposed" << errorExit; read_part(src_stream, data_part, j * square_size , obs_length, i * square_size , var_length, data_size, src_nobss); transpose_part(data_part, data_part_transposed, obs_length, var_length, data_size); write_part(dest_stream, data_part_transposed, i * square_size, var_length, j * square_size, obs_length, data_size, src_nvars); delete[] data_part; delete[] data_part_transposed; } dbg << endl; } src_stream->close(); delete src_stream; dest_stream->close(); delete dest_stream; dbg << "data written" << endl; } /* * read next piece of data with size = obs_length x var_length, * starting from var_start, obs_start coordinates */ void Transposer::read_part(ifstream * src_stream, char * data_part, unsigned long obs_start, unsigned long obs_length, unsigned long var_start, unsigned long var_length, unsigned int data_size, unsigned long src_obs_length) { for (unsigned long i = 0; i < var_length; i++) { //seek to the beginning of the next var unsigned long read_pos = (var_start + i ) * src_obs_length + obs_start; src_stream->seekg(read_pos * data_size, ios::beg); //read next var to input buffer src_stream->read(data_part + ( i * obs_length * data_size ), obs_length * data_size ); } } /* * write next piece of transposed data with size = obs_length' x var_length' */ void Transposer::write_part(ofstream * dest_stream, char * data_part_transposed, unsigned long obs_start, unsigned long obs_length, unsigned long var_start, unsigned long var_length, unsigned int data_size, unsigned long dest_obs_length) { for (unsigned long i = 0; i < var_length; i++) { // seek to the beginning of the next var unsigned long write_pos = (var_start + i ) * dest_obs_length + obs_start; dest_stream->seekp(write_pos * data_size, ios::beg); // write next piece of var to file dest_stream->write(data_part_transposed + (i * obs_length * data_size), obs_length * data_size ); } } /* * transpose piece of data to write to the new file. * original axb matrix flipped to bxa matrix. */ void Transposer::transpose_part(void * data_part, void * data_part_transposed, unsigned long obs_length, unsigned long var_length, unsigned int data_size) { for (unsigned long i = 0; i < var_length; i++) { for(unsigned long j = 0; j < obs_length; j++) { int from_pos = (i * obs_length + j ) * data_size; int to_pos = ( j * var_length + i ) * data_size; memcpy((char*)data_part_transposed + to_pos, (char*)data_part + from_pos, data_size); } } } GenABEL/src/iterator_functions.cpp0000644000176000001440000002321612256741430016663 0ustar ripleyusers#include #include "Rstuff.h" #include "iterator_functions.h" #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif // For testing purposes, tried to move some functions+wrappers to GenABEL: failed // Product function + wrapper double prod(double *mydata, unsigned int size) { double prodtotal = mydata[0]; for (unsigned int i = 1; i < size; i++) { prodtotal *= mydata[i]; } return prodtotal; } void prodWrapper(double *indata, unsigned long int indataHeight, unsigned long int indataWidth, double *outdata, unsigned long int &outdataNcol, unsigned long int &outdataNrow, unsigned int narg, SEXP *argList) { if (indata) { outdata[0] = prod(indata, indataHeight*indataWidth); } outdataNcol = 1; outdataNrow = 1; } // Sum function + wrapper double sum(double *mydata, unsigned int size, bool dropNA) { double sumtotal = 0.; double zero = 0; //Rprintf("%f\n", mydata[0]); for (unsigned int i = 0; i < size; i++) { if (!ISNAN(mydata[i])) { sumtotal += mydata[i]; } else if (!dropNA) { return(0/zero); } } return sumtotal; } void sumWrapper(double *indata, unsigned long int indataHeight, unsigned long int indataWidth, double *outdata, unsigned long int &outdataNcol, unsigned long int &outdataNrow, unsigned int narg, SEXP *argList) { if (indata) { bool dropNA = static_cast (INTEGER(argList[0])[0]); outdata[0] = sum(indata, indataHeight*indataWidth, dropNA); } outdataNcol = 1; outdataNrow = 1; } // Sum of powers function + wrapper double sumpower(double *mydata, unsigned int size, int power) { double sumpowertotal = 0.; for (unsigned int i = 0; i < size; i++) { sumpowertotal += pow(mydata[i], power); } return sumpowertotal; } void sumpowerWrapper(double *indata, unsigned long int indataHeight, unsigned long int indataWidth, double *outdata, unsigned long int &outdataNcol, unsigned long int &outdataNrow, unsigned int narg, SEXP *argList) { if (indata) { int power = INTEGER(argList[0])[0]; outdata[0] = sumpower(indata, indataHeight*indataWidth, power); } outdataNcol = 1; outdataNrow = 1; } void qtscore_globWrapper(double *indata, unsigned long int indataHeight, unsigned long int indataWidth, double *outdata, unsigned long int &outdataNcol, unsigned long int &outdataNrow, unsigned int narg, SEXP *argList) { if(indata) { // Fetching data from argList double *pheno = REAL(argList[0]); int *Type = INTEGER(argList[1]); int *Nids = INTEGER(argList[2]); int *Nstra = INTEGER(argList[3]); int *stra = INTEGER(argList[4]); // Calling the qtscore_glob function qtscoreProcessor(indata, pheno, Type, Nids, Nstra, stra, outdata); } outdataNcol = 10; outdataNrow = 1; } void qtscoreProcessor(double *gt, double *pheno, int *Type, int *Nids, int *Nstra, int *stra, double *chi2) { int nsnps = 1;; int nstra = (*Nstra); int nids = (*Nids); int type = (*Type); int i, j, cstr, igt=0; int dgt; double Ttotg, mx; double Tsg0, Tsg1, Tsg2; double * totg = new (std::nothrow) double [nstra]; if (totg == NULL) { Rprintf("cannot allocate RAM"); return; } double * x2 = new (std::nothrow) double [nstra]; if (x2 == NULL) { Rprintf("cannot allocate RAM"); return; } double * sumx = new (std::nothrow) double [nstra]; if (sumx == NULL) { Rprintf("cannot allocate RAM"); return; } double * sg0 = new (std::nothrow) double [nstra]; if (sg0 == NULL) { Rprintf("cannot allocate RAM"); return; } double * sg1 = new (std::nothrow) double [nstra]; if (sg1 == NULL) { Rprintf("cannot allocate RAM"); return; } double * sg2 = new (std::nothrow) double [nstra]; if (sg2 == NULL) { Rprintf("cannot allocate RAM"); return; } double * xg0 = new (std::nothrow) double [nstra]; if (xg0 == NULL) { Rprintf("cannot allocate RAM"); return; } double * xg1 = new (std::nothrow) double [nstra]; if (xg1 == NULL) { Rprintf("cannot allocate RAM"); return; } double * xg2 = new (std::nothrow) double [nstra]; if (xg2 == NULL) { Rprintf("cannot allocate RAM"); return; } mx = -999.99; for (j=0; j0) { mx = sumx[j]/totg[j]; bb = (x2[j]/totg[j])-mx*mx; u0 += (xg0[j]-sg0[j]*mx); m0 += xg0[j]; u1 += (xg1[j]-sg1[j]*mx); m1 += xg1[j]; u2 += (xg2[j]-sg2[j]*mx); m2 += xg2[j]; v00 += bb*(sg0[j]-sg0[j]*sg0[j]/totg[j]); v11 += bb*(sg1[j]-sg1[j]*sg1[j]/totg[j]); v12 += bb*(0.0-sg1[j]*sg2[j]/totg[j]); v02 += bb*(0.0-sg0[j]*sg2[j]/totg[j]); v22 += bb*(sg2[j]-sg2[j]*sg2[j]/totg[j]); } if (Tsg0>0) m0 = m0/Tsg0; else m0 = 1.e-16; if (Tsg1>0) m1 = m1/Tsg1; else m1 = 1.e-16; if (Tsg2>0) m2 = m2/Tsg2; else m2 = 1.e-16; u = u1+2.*u2; v = v11+4.*v12+4.*v22; if (v<1.e-16) { chi2[igt]=-999.99; chi2[igt+3*nsnps]=-999.99; } else { chi2[igt]=u*u/v; if (type) { double p1 = mx+u/(Tsg1+4.*Tsg2-Ttotg*((Tsg1+2.*Tsg2)/Ttotg)*((Tsg1+2.*Tsg2)/Ttotg)); chi2[igt+3*nsnps]=(1.-mx)*p1/((1.-p1)*mx); } else { chi2[igt+3*nsnps]=u/(Tsg1+4.*Tsg2-Ttotg*((Tsg1+2.*Tsg2)/Ttotg)*((Tsg1+2.*Tsg2)/Ttotg)); } } chi2[igt+nsnps] = -999.99; chi2[igt+2*nsnps] = 1.e-16; chi2[igt+4*nsnps] =-999.99; chi2[igt+5*nsnps] = -999.99; chi2[igt+7*nsnps] = -999.99; chi2[igt+8*nsnps] = -999.99; chi2[igt+9*nsnps] = -999.99; if (v00>0.) { chi2[igt+7*nsnps] = u0/sqrt(v00); chi2[igt+nsnps] = u0*u0/v00; } if (v22>0.) { chi2[igt+8*nsnps] = u2/sqrt(v22); chi2[igt+nsnps] += u2*u2/v22; } if (v00*v22>0.) { chi2[igt+9*nsnps] = v02/sqrt(v00*v22); chi2[igt+nsnps] += -2.*u0*u2*v02/(v00*v22); chi2[igt+nsnps] = chi2[igt+nsnps]/(1.-v02*v02/(v00*v22)); } if (Tsg1>0) { if (type) { chi2[igt+4*nsnps]=(1.-m0)*m1/((1.-m1)*m0); } else { chi2[igt+4*nsnps]=m1-m0; } } if (Tsg2>0) { if (type) { chi2[igt+5*nsnps]=(1.-m0)*m2/((1.-m2)*m0); } else { chi2[igt+5*nsnps]=m2-m0; } } if (Tsg1>0 && Tsg2>0) chi2[igt+2*nsnps] = 2.; else if (Tsg1>0 || Tsg2>0) chi2[igt+2*nsnps] = 1.; } delete [] totg; delete [] x2; delete [] sumx; delete [] sg0; delete [] sg1; delete [] sg2; delete [] xg0; delete [] xg1; delete [] xg2; } #ifdef __cplusplus } #endif GenABEL/src/export_plink.cpp0000644000176000001440000001573512256741430015467 0ustar ripleyusers#include "export_plink.h" #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif std::string* getGenotype(std::string coding, std::string sep) { std::string* Genotype = new (std::nothrow) std::string [4]; std::string Letter0 = coding.substr(0,1); std::string Letter1 = coding.substr(1,1); Genotype[0] = "0"+sep+"0"; Genotype[1] = Letter0+sep+Letter0; Genotype[2] = Letter0+sep+Letter1; Genotype[3] = Letter1+sep+Letter1; return Genotype; } SEXP export_plink(SEXP Ids, SEXP Snpdata, SEXP Nsnps, SEXP NidsTotal, SEXP Coding, SEXP From, SEXP To, SEXP Male, SEXP Traits, SEXP Pedfilename, SEXP Plink, SEXP Append) { int from = INTEGER(From)[0]; int to = INTEGER(To)[0]; if(from <1 || from > to) {error("The function SEXP export_plink(SEXP Ids, SEXP Snpdata, SEXP Nsnps, SEXP NidsTotal,... reports: the variable FROM should be >=1 and less then the variable TO.");} //Maksim std::vector sex; sex.clear(); unsigned short int sx; for(int i=(from - 1); i ids; for(unsigned int i=0; i<((unsigned int) length(Ids)); i++) ids.push_back(CHAR(STRING_ELT(Ids,i))); std::vector coding; for(unsigned int i=0; i<((unsigned int) length(Coding)); i++) coding.push_back(CHAR(STRING_ELT(Coding,i))); //Rprintf("0\n"); unsigned int nsnps = INTEGER(Nsnps)[0]; int nids = to - from + 1; int nidsTotal = INTEGER(NidsTotal)[0]; int ntraits = INTEGER(Traits)[0]; bool append = LOGICAL(Append)[0]; bool plink = LOGICAL(Plink)[0]; std::string filename = CHAR(STRING_ELT(Pedfilename,0)); std::ofstream fileWoA; int ieq1 = 1; char * snpdata = (char *) RAW(Snpdata); // int gtint[nidsTotal]; int *gtint = new (std::nothrow) int[nidsTotal]; //Rprintf("nsnps=%d\n",nsnps); //Rprintf("nids=%d\n",nids); //Rprintf("to=%d\n", to); //Rprintf("from=%d\n", from); //char gtMatrix[nids][nsnps]; char **gtMatrix = new (std::nothrow) char*[nids]; for (int i=0; i snpName; for(unsigned int i=0; i<((unsigned int) length(Snpnames)); i++) snpName.push_back(CHAR(STRING_ELT(Snpnames,i))); std::vector coding; for(unsigned int i=0; i<((unsigned int) length(Coding)); i++) coding.push_back(CHAR(STRING_ELT(Coding,i))); std::vector chromosome; for(unsigned int i=0; i<((unsigned int) length(Chromosomes)); i++) chromosome.push_back(CHAR(STRING_ELT(Chromosomes,i))); std::vector position; for(unsigned int i=0; i<((unsigned int) length(Map)); i++) position.push_back(REAL(Map)[i]); //Rprintf("0\n"); unsigned int nsnps = INTEGER(Nsnps)[0]; int nids = INTEGER(Nids)[0]; bool exportNumeric = LOGICAL(ExportNumeric)[0]; std::string filename = CHAR(STRING_ELT(Pedfilename,0)); std::ofstream fileWoA; int ieq1 = 1; char * snpdata = (char *) RAW(Snpdata); // int gtint[nids]; int *gtint = new (std::nothrow) int[nids]; //Rprintf("nsnps=%d\n",nsnps); //Rprintf("nids=%d\n",nids); //Rprintf("1\n"); std::string* Genotype; std::string sep=" "; int nbytes; //Rprintf("nsnps=%d\n",nsnps); //Rprintf("nids=%d\n",nids); if ((nids % 4) == 0) { nbytes = nids/4; } else { nbytes = ceil(1.*nids/4.); } fileWoA.open(filename.c_str(), std::fstream::trunc); //Rprintf("A\n"); for (unsigned int csnp=0; csnp #include #include #include #include #include #include #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif void get_snps_many(char *a, int *Nsnps, int *Nrows, int *b); std::string* getGenotype(std::string coding, std::string sep); SEXP export_plink(SEXP idnames, SEXP snpdata, SEXP Nsnps, SEXP NidsTotal, SEXP Coding, SEXP from, SEXP to, SEXP male, SEXP traits, SEXP pedfilename, SEXP plink, SEXP append); SEXP export_plink_tped(SEXP snpnames, SEXP chromosomes, SEXP map, SEXP snpdata, SEXP Nsnps, SEXP Nids, SEXP Coding, SEXP pedfilename, SEXP exportNumeric); #ifdef __cplusplus } #endif #endif GenABEL/src/Makevars.win0000644000176000001440000000006011524044465014517 0ustar ripleyusersPKG_CXXFLAGS=-DCOMPILE_WITH_R# -Wall -pedantic GenABEL/src/convert_snp_tped.cpp0000644000176000001440000001652712256741430016325 0ustar ripleyusers/** * * Code contributed by Toby Johnson * * modified by Yurii Aulchenko: * list -> vector * output hex format -- ensure that two chars are output for every number (width=2) * conversion to GenABEL raw format version 0.1 * * last modified 2007.12.18 * **/ #include #include #include #include #include using namespace std; //STL #include #include #include #include #include extern "C" { void convert_snp_tped (char** tpedfilename, char** tfamfilename, char** outfilename, int* Strandid, int* bcast, char **allele_codes, int* Ncodes) { short unsigned int ncodes = *Ncodes; short unsigned int strandid = *Strandid; int verbose = *bcast ? 1 : 0; long int linecount = 0; string data; string token; vector iid; string tmp_iid; vector chrom; string tmp_chrom; vector snpnm; string tmp_snpnm; vector genmap; double tmp_genmap; vector phymap; unsigned long tmp_phymap; vector gtype; unsigned char* tmp_gtype; vector coding; string tmp_coding,tmp_coding1; vector intcoding; vector strand; string tmp_strand; vector codeset(ncodes); char tmp_chcoding [10]; for (int i=0;i> token >> tmp_iid) { iid.push_back(tmp_iid); } } tfamfile.close(); int nids = iid.size(); int nbytes = (int)ceil((double)nids/4.); if (verbose) { Rprintf("... done. Read %i individual ids from file '%s'\n",nids,tfamfilename[0]); } /////////////////////// // read the tpedfile // /////////////////////// int idx; char gdata; int* gnum = new int [nids*2]; int byte; int ind; int offset[4] = {6,4,2,0}; ifstream tpedfile (tpedfilename[0]); if( !tpedfile.is_open()) { error ("could not open file '%s' !",tpedfilename[0]); } if (verbose) { Rprintf("Reading genotypes from file '%s' ...\n",tpedfilename[0]); } linecount = 0; while (getline(tpedfile,data)) { ++linecount; istringstream datas (data); if (datas >> tmp_chrom >> tmp_snpnm >> tmp_genmap >> tmp_phymap) { chrom.push_back(tmp_chrom); snpnm.push_back(tmp_snpnm); genmap.push_back(tmp_genmap); phymap.push_back(tmp_phymap); strand.push_back(strandid); char allele1 = 0; char allele2 = 0; unsigned long int ca1 = 0; unsigned long int ca2 = 0; for (idx = 0; idx < 2*nids; ++idx) { if (datas >> gdata) { if (gdata == allele1) { gnum[idx] = 1; ca1++; } else if (gdata == allele2) { gnum[idx] = 3; ca2++; } else if (gdata == '0') { gnum[idx] = 0; } else { if (allele1 == 0) { allele1 = gdata; gnum[idx] = 1; } else if (allele2 == 0) { allele2 = gdata; gnum[idx] = 3; } else { error ("illegal genotype (three alleles) snp '%s' file '%s' line %li !", tmp_snpnm.c_str(),tpedfilename[0],linecount); } } } else { error ("not enough genotypes for snp '%s' file '%s' line %li !", tmp_snpnm.c_str(),tpedfilename[0],linecount); } } // if (ca1 > ca2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele1,allele2); // else sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele2,allele1); if (!allele1 && !allele2) tmp_coding="12"; // all genotypes missing else if (!allele1 && allele2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele2,allele2); // only one allele present else if (allele1 && !allele2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele1,allele1); // only one allele present else if (allele1 && allele2) { if (ca1 > ca2) sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele1,allele2); else sprintf(tmp_chcoding,"%c%c",allele2,allele1); } //Rprintf("%s\n",tmp_chcoding); tmp_coding.assign(tmp_chcoding); // if (!allele1 || !allele2) tmp_coding="12"; int ccd = -1; for (int i = 0; i < ncodes; i++) { if (codeset[i].compare(tmp_coding)==0) { ccd = i + 1; intcoding.push_back(ccd); } } if (ccd<0) error ("coding '%s' for SNP not recognised !\n",tmp_coding.c_str()); try { tmp_gtype = new unsigned char [nbytes]; } catch (bad_alloc) { error ("ran out of memory reading file '%s' line %li !"); } if (tmp_gtype == NULL) { error ("ran out of memory reading file '%s' line %li !"); } idx = 0; for (byte = 0; byte < nbytes; ++byte) { tmp_gtype[byte] = 0; for (ind = 0; ind < 4; ++ind) { switch (gnum[idx]+gnum[idx+1]) { case 2: if (ca1 > ca2) tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)1 << offset[ind]); else tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)3 << offset[ind]); break; case 4: tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)2 << offset[ind]); break; case 6: if (ca1 > ca2) tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)3 << offset[ind]); else tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | ((unsigned char)1 << offset[ind]); break; case 0: tmp_gtype[byte] = tmp_gtype[byte] | (0 << offset[ind]); // this does nothing break; default: error ("illegal genotype (half missing) SNP '%s' file '%s' line %li !", snpnm[linecount-1].c_str(),tpedfilename[0],(linecount-1)); } idx += 2; if (idx >= 2*nids) break; } } gtype.push_back(tmp_gtype); if (verbose && linecount % *bcast == 0) { Rprintf(" ... read %li lines ...\n",linecount); } } else { // not even four fields on the line; raise error? } } tpedfile.close(); if (verbose) { Rprintf("...done. Read %i SNPs from file '%s'\n",chrom.size(),tpedfilename[0]); } const ios_base::fmtflags hex = ios_base::hex; ofstream outfile (outfilename[0]); if( !outfile.is_open()) { error ("could not open file '%s' !",outfilename[0]); } if (verbose) { Rprintf("Writing to file '%s' ...\n",outfilename[0]); } outfile << "#GenABEL raw data version 0.1"; outfile << endl; copy(iid.begin(), iid.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(snpnm.begin(), snpnm.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(chrom.begin(), chrom.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; copy(phymap.begin(), phymap.end(), ostream_iterator(outfile, " ")); outfile << endl; outfile.flags(hex); for (unsigned long int i=0;i #include #include #include #include #include using namespace std; #include "FileVector.h" #include "Transposer.h" #include "convert_util.h" #define REPORT_EVERY 10000 #include #include #include #include #include unsigned long calcNumLines(string fileName){ ifstream file(fileName.c_str()); string line; unsigned long numlines = 0; while(getline(file, line)){ numlines++; } return numlines; } void messageOnOff(int bit) { msg << (bit?"ON":"OFF"); } unsigned long calcNumWordsInFirstLine(string fileName){ ifstream file(fileName.c_str()); vector words; string line; getline(file, line); tokenize(line, words); return words.size(); } void text2fvf(string program_name, string infilename, string outfilename, string rownamesfilename, string colnamesfilename, int rncol, int cnrow, unsigned long skiprows, unsigned long skipcols, int bTranspose, int Rmatrix, unsigned short type, bool quiet, string nanString) { if (Rmatrix) { skipcols = skiprows = 1; rncol = cnrow = 1; } if (!quiet) { msg << "Options in effect: \n"; msg << "\t --infile = " << infilename.c_str() << endl; msg << "\t --outfile = " << outfilename.c_str()<< endl; msg << "\t --skiprows = "; if (skiprows) msg << skiprows << endl; else msg << "OFF\n"; msg << "\t --skipcols = "; if (skipcols) msg << skipcols << endl; else msg << "OFF\n"; msg << "\t --cnrow = "; if (cnrow || colnamesfilename != "") { if (colnamesfilename == "") msg << "ON, using line " << cnrow << " of '" << infilename << "'\n"; else msg << "ON, using data from file '" << colnamesfilename<< "'\n"; } else { msg << "OFF\n"; } msg << "\t --rncol = "; if (rncol || rownamesfilename != "") { if (rownamesfilename == "") msg << "ON, using column " << rncol << " of '" << infilename << "'\n"; else msg << "ON, using data from file '" << rownamesfilename << "'\n"; } else { msg << "OFF\n"; } msg << "\t --transpose = "; messageOnOff(bTranspose); msg << "\n"; msg << "\t --Rmatrix = "; messageOnOff(Rmatrix); msg << endl; msg << "\t --nanString = " << nanString; msg << endl; } const string TMP_SUFFIX = "_fvtmp"; string realOutFilename = outfilename; // if transpose if OFF, do transpose (sic) and write to temp file if (!bTranspose){ outfilename = outfilename + TMP_SUFFIX; } // check that it is mentioned how many columns to skip when reading row names if (rownamesfilename=="" && (rncol > 0) && !skipcols) { errorLog << "\n\nPlease tell how many columns to skip when you " << "provide the column containing row names!" << endl << endl << errorExit; } if (skipcols && (rncol > ((int) skipcols) ) ) { errorLog << "rncol > skipcols" << errorExit; } if (colnamesfilename=="" && (cnrow>0) && !skiprows) { errorLog << "\n\nPlease tell how many rows to skip when you " << "provide the row containing column names!" << endl << endl << errorExit; } if (skiprows && (cnrow > ((int) skiprows) ) ) { errorLog << "cnrow > skiprows" << errorExit; } ifstream infile(infilename.c_str()); if (!infile) { errorLog << "Can not open file '" << infilename << "' for reading\n\n" << errorExit; } vector extColNames; // column names specified in a separate file; check the number of columns unsigned long words_in_colnamesfile = 0; // reading column names from file if (colnamesfilename != "") { msg << "Reading columns from " << colnamesfilename << ": "; ifstream colnamesfile(colnamesfilename.c_str()); string tmpstr; if (!colnamesfile) { errorLog << "Can not open column names file '" << colnamesfilename << "'\n\n" << errorExit; } while (colnamesfile >> tmpstr) { words_in_colnamesfile++; extColNames.push_back(tmpstr); } colnamesfile.close(); if (!quiet) { msg << "Number of names in column-names file '" << colnamesfilename << "' is "; msg << words_in_colnamesfile<< "\n\n"; } } vector extRowNames; // row names specified in a separate file; check the number of columns unsigned long words_in_rownamesfile = 0; // reading row names from file if (rownamesfilename != "") { ifstream rownamesfile(rownamesfilename.c_str()); string tmpstr; if (!rownamesfile) { errorLog << "Can not open row names file '" << rownamesfilename << "'\n\n"; } while (rownamesfile >> tmpstr) { words_in_rownamesfile++; extRowNames.push_back(tmpstr); } rownamesfile.close(); if (!quiet){ msg << "number of names in row-names file '" << rownamesfilename; msg << "' is " << words_in_rownamesfile << "\n\n" << endl; } } ifstream srcFile(infilename.c_str()); string firstLine; vector firstLineWords; tokenize(firstLine, firstLineWords); unsigned long numLines = calcNumLines(infilename); unsigned long numWords = calcNumWordsInFirstLine(infilename); msg << "Number of lines in source file is " << numLines << endl; msg << "Number of words in source file is " << numWords << endl; msg << "skiprows = " << skiprows << endl; msg << "cnrow = " << cnrow << endl; msg << "skipcols = " << skipcols << endl; msg << "rncol = " << rncol << endl; msg << "Rmatrix = " << Rmatrix << endl; msg << "numWords = " << numWords << endl; long int numRows = numLines - skiprows; long int numColumns=123; bool colNamesFilePresents = (colnamesfilename!=""); bool rowNamesFilePresents = (rownamesfilename!=""); numColumns = numWords - skipcols; if (Rmatrix && !colNamesFilePresents) numColumns = numWords - skipcols + 1; msg << "Creating file with numRows = " << numRows << endl; msg << "Creating file with numColumns = " << numColumns << endl; initializeEmptyFile(outfilename, numRows, numColumns, type, true ); FileVector *out = new FileVector(outfilename, 1); string line; unsigned long rowCnt = 1; unsigned long lineCnt = 1; short element_size = out->getElementSize(); char* ArbTypeData = new (nothrow) char [(out->getNumObservations()) * element_size]; while(getline(srcFile, line)) { // is this a column name line? if (lineCnt == ((unsigned long) cnrow) && !colNamesFilePresents) { unsigned long i; vector lineWords; tokenize(line, lineWords); // ignoring R-matrix flag for some reason for (i = skipcols-Rmatrix; i < lineWords.size(); i++) { extColNames.push_back(lineWords[i]); } lineCnt++; continue; } if (lineCnt <= skiprows) { lineCnt++; continue; } unsigned long colCnt = 0; unsigned long i = 0; char const *SEPARATORS = " \t"; char *lineBuf = strdup(line.c_str()); char *word = strtok(lineBuf, SEPARATORS); while(word!=0) { if (i == ( (unsigned long) (rncol - 1) ) && !rowNamesFilePresents) { extRowNames.push_back(word); word = strtok(0, SEPARATORS); i++; continue; } if (i < skipcols) { word = strtok(0, SEPARATORS); i++; continue; } parseStringToArbType(word, type, &ArbTypeData[colCnt*element_size], nanString); colCnt++; word = strtok(0, SEPARATORS); i++; } free(lineBuf); out->writeVariable(rowCnt-1, (char*)ArbTypeData); rowCnt++; lineCnt++; } delete [] ArbTypeData; if (!colNamesFilePresents && cnrow < 0) { for (long int i = 1; i <= numColumns; i++) { char * tmpstr = NULL; sprintf(tmpstr,"%lu",i); extColNames.push_back(tmpstr); } } if (!rowNamesFilePresents && cnrow < 0) { for (long int i = 1; i <= numRows; i++) { char * tmpstr = NULL; sprintf(tmpstr,"%lu",i); extRowNames.push_back(tmpstr); } } unsigned long i; for (i = 0; i < extColNames.size(); i++){ out->writeObservationName(i, extColNames[i]); } for (i = 0; i < extRowNames.size(); i++){ out->writeVariableName(i, extRowNames[i]); } delete out; if(!bTranspose) { msg << "Transposing " << outfilename << " => " << realOutFilename << "." << endl; Transposer tr; tr.process(outfilename, realOutFilename, true); } msg << "text2fvf finished." << endl; } GenABEL/src/iterator.h0000644000176000001440000000106012256741430014231 0ustar ripleyusers #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif bool getDataReal(double *inData, unsigned int inDataRowLength, double *outData, unsigned int datasize, int step, unsigned long int index, unsigned int margin); bool getDataNew(AbstractMatrix *inData, double *outData, unsigned int datasize, int step, unsigned long int index, unsigned int margin); void getDataOld(char const *inData, unsigned int inDataRowLength, double *outData, unsigned int datasize, int step, unsigned long int index, unsigned int margin); #ifdef __cplusplus } #endif GenABEL/src/gwaa_cpp.cpp0000644000176000001440000001333712256741430014526 0ustar ripleyusers#include #include "gwaa_cpp.h" #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif /* // This code implements an exact SNP test of Hardy-Weinberg Equilibrium as described in // Wigginton, JE, Cutler, DJ, and Abecasis, GR (2005) A Note on Exact Tests of // Hardy-Weinberg Equilibrium. American Journal of Human Genetics. 76: 000 - 000 // // Written by Jan Wigginton */ double SNPHWE(int obs_hets, int obs_hom1, int obs_hom2) { if (obs_hom1 < 0 || obs_hom2 < 0 || obs_hets < 0) { //printf("FATAL ERROR - SNP-HWE: Current genotype configuration (%d %d %d ) includes a" // " negative count", obs_hets, obs_hom1, obs_hom2); //exit(EXIT_FAILURE); error("FATAL ERROR - SNP-HWE: Current genotype configuration includes a negative count"); } int obs_homc = obs_hom1 < obs_hom2 ? obs_hom2 : obs_hom1; int obs_homr = obs_hom1 < obs_hom2 ? obs_hom1 : obs_hom2; int rare_copies = 2 * obs_homr + obs_hets; int genotypes = obs_hets + obs_homc + obs_homr; double * het_probs = (double *) malloc((size_t) (rare_copies + 1) * sizeof(double)); if (het_probs == NULL) { //printf("FATAL ERROR - SNP-HWE: Unable to allocate array for heterozygote probabilities" ); //exit(EXIT_FAILURE); error("FATAL ERROR - SNP-HWE: Unable to allocate array for heterozygote probabilities"); } int i; for (i = 0; i <= rare_copies; i++) het_probs[i] = 0.0; // start at midpoint int mid = rare_copies * (2 * genotypes - rare_copies) / (2 * genotypes); // check to ensure that midpoint and rare alleles have same parity if ((rare_copies & 1) ^ (mid & 1)) mid++; int curr_hets = mid; int curr_homr = (rare_copies - mid) / 2; int curr_homc = genotypes - curr_hets - curr_homr; het_probs[mid] = 1.0; double sum = het_probs[mid]; for (curr_hets = mid; curr_hets > 1; curr_hets -= 2) { het_probs[curr_hets - 2] = het_probs[curr_hets] * curr_hets * (curr_hets - 1.0) / (4.0 * (curr_homr + 1.0) * (curr_homc + 1.0)); sum += het_probs[curr_hets - 2]; // 2 fewer heterozygotes for next iteration -> add one rare, one common homozygote curr_homr++; curr_homc++; } curr_hets = mid; curr_homr = (rare_copies - mid) / 2; curr_homc = genotypes - curr_hets - curr_homr; for (curr_hets = mid; curr_hets <= rare_copies - 2; curr_hets += 2) { het_probs[curr_hets + 2] = het_probs[curr_hets] * 4.0 * curr_homr * curr_homc /((curr_hets + 2.0) * (curr_hets + 1.0)); sum += het_probs[curr_hets + 2]; // add 2 heterozygotes for next iteration -> subtract one rare, one common homozygote curr_homr--; curr_homc--; } for (i = 0; i <= rare_copies; i++) het_probs[i] /= sum; // alternate p-value calculation for p_hi/p_lo //double p_hi = het_probs[obs_hets]; //for (i = obs_hets + 1; i <= rare_copies; i++) // p_hi += het_probs[i]; //double p_lo = het_probs[obs_hets]; //for (i = obs_hets - 1; i >= 0; i--) // p_lo += het_probs[i]; //double p_hi_lo = p_hi < p_lo ? 2.0 * p_hi : 2.0 * p_lo; double p_hwe = 0.0; // p-value calculation for p_hwe for (i = 0; i <= rare_copies; i++) { if (het_probs[i] > het_probs[obs_hets]) continue; p_hwe += het_probs[i]; } p_hwe = p_hwe > 1.0 ? 1.0 : p_hwe; free(het_probs); return p_hwe; } void snp_summary_exhweWrapper(double *indata, unsigned long int indataHeight, unsigned long int indataWidth, double *outdata, unsigned long int &outdataNcol, unsigned long int &outdataNrow, unsigned int narg, SEXP *argList) { //Rprintf("indataHeight=%d\n",indataHeight); //Rprintf("indataWidth=%d\n",indataWidth); //unsigned int gt[indataHeight]; unsigned int * gt = new (std::nothrow) unsigned int [indataHeight]; if (gt == NULL) { Rprintf("cannot get RAM for gt\n"); return; } if (indata) { unsigned int i; for(i=0;i0) out[2] = p/(2.*meaids); else out[2] = 0.0; out[3] = count[0]; out[4] = count[1]; out[5] = count[2]; if (meaids>0) { double qmax, maf, pmax, loglik0, loglik1, chi2lrt, fmax; out[6] = SNPHWE(count[1],count[0],count[2]); pmax = out[2]; qmax = 1.-pmax; maf = qmax; if (pmax1.e-16) { fmax = (4.*count[0]*count[2] - 1.*count[1]*count[1])/((2.*count[0]+1.*count[1])*(2.*count[2]+1.*count[1])); loglik0 = 0.; if (count[0]) loglik0 += 2.*count[0]*log(qmax); if (count[1]) loglik0 += 1.*count[1]*log(2.*qmax*pmax); if (count[2]) loglik0 += 2.*count[2]*log(pmax); loglik1 = 0.; if (count[0]) loglik1 += 1.*count[0]*log(qmax*qmax+qmax*pmax*fmax); if (count[1]) loglik1 += 1.*count[1]*log(2.*qmax*pmax*(1.-fmax)); if (count[2]) loglik1 += 1.*count[2]*log(pmax*pmax+qmax*pmax*fmax); chi2lrt = 2*(loglik1-loglik0); out[7] = fmax; out[8] = chi2lrt; } else { out[7] = 0.;//maf; out[8] = 0.; } } else { out[6] = 1.0; } } #ifdef __cplusplus } #endif GenABEL/src/FilteredMatrix.h0000644000176000001440000001274212256741430015334 0ustar ripleyusers#ifndef __FilteredMatrix__ #define __FilteredMatrix__ #include //todo add comments using namespace std; #include "AbstractMatrix.h" /* * "Cols" are observations and "Rows" are variables */ class FilteredMatrix : public AbstractMatrix { AbstractMatrix *nestedMatrix; vector filteredToRealColIdx; vector filteredToRealRowIdx; void filterIdxList(unsigned long *iIndexes, unsigned long numIndexes, vector &oIndexes, vector &filter) { oIndexes.reserve(numIndexes); unsigned long i; for (i = 0; i < numIndexes; i++) { oIndexes.push_back(filter[iIndexes[i]]); } } public: // makes this matrix not filter any cells void setNoFiltering(){ unsigned long i; filteredToRealRowIdx.reserve(nestedMatrix->getNumVariables()); for (i = 0; i < nestedMatrix->getNumVariables(); i++) { filteredToRealRowIdx.push_back(i); } filteredToRealColIdx.reserve(nestedMatrix->getNumObservations()); for (i = 0; i < nestedMatrix->getNumObservations(); i++) { filteredToRealColIdx.push_back(i); } } // set filter for Filterematrix void setFilteredArea(vector &rowMask, vector &colMask){ fmDbg << "setFilteredArea()" << endl; this->filteredToRealRowIdx = vector(rowMask); this->filteredToRealColIdx = vector(colMask); } /** * Constructs FilteredMatrix wrapper from AbstractMatrix object **/ FilteredMatrix(AbstractMatrix &matrix) : nestedMatrix(&matrix) { dbg << "Constructing FilteredMatrix from AbstractMatrix, ptr = " << (void *)this << endl; setNoFiltering(); getWarningIsShown() = false; } string getFileName(); /** * Returns number of variables **/ unsigned long getNumVariables(); /** * Returns number of observations **/ unsigned long getNumObservations(); /** * If argument is true, DatABEL reads all variables/observations' * names from files into memory. * Calling this function with false causes name cache freeing **/ void cacheAllNames(bool); /** * Returns pointer to AbstractMatrix that is wrapped by current object **/ AbstractMatrix* getNestedMatrix() {return nestedMatrix;} /** * Saves current DatABEL object to another file **/ void saveAs(string newFilename); /** * Saves selected variables to another file **/ void saveVariablesAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long * varindexes); /** * Saves selected observations to another file **/ void saveObservationsAs(string newFilename, unsigned long nobss, unsigned long * obsindexes); /** * Saves selected observations to another file **/ void saveAs(string newFilename, unsigned long nvars, unsigned long nobss, unsigned long * varindexes, unsigned long * obsindexes); /** * Saves current object as text **/ void saveAsText(string newFilename, bool saveVarNames, bool saveObsNames, string nanString); /** * Get single observation **/ void readObservation(unsigned long obsIdx, void * outvec); /** * Write single observation **/ void writeObservation(unsigned long obsIdx, void * invec); /** * Set variable name **/ void writeVariableName(unsigned long varIdx, FixedChar newname); // todo loooong future -- control that name is unique /** * Set observation name **/ void writeObservationName(unsigned long obsIdx, FixedChar newname); //todo loooong future -- control that name is unique! /** * Get cache size in Mbs **/ unsigned long getCacheSizeInMb(); /** * Set cache size in Mbs **/ void setCacheSizeInMb( unsigned long cachesizeMb ); /** * Get observation name **/ FixedChar readObservationName(unsigned long obsIdx); /** * Get variable name **/ FixedChar readVariableName(unsigned long varIdx); /** * If bUpdate is false and var/obs names are cached, changing var/obs name doesn't cause disk write. * Invoking this method with true forces update on each var/obs change. **/ void setUpdateNamesOnWrite(bool bUpdate); /** * Returns number of bytes per element **/ short unsigned getElementSize(); /** * Returns elements type **/ short unsigned getElementType(); /** * Read a single variable **/ void readVariable(unsigned long varIdx, void * outvec); /** * Read a single element **/ void readElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void * elem); /** * Set a single variable **/ void writeVariable(unsigned long varIdx, void * datavec); /** * Set a single element **/ void writeElement(unsigned long varIdx, unsigned long obsIdx, void * data); /** * Returns ptr to current object as AbstractMatrix **/ virtual AbstractMatrix* castToAbstractMatrix(); /** * Enables readonly mode. Only one instance of Filtered matrix can * access data in write mode. **/ virtual bool setReadOnly(bool readOnly); private: void addVariable(void * invec, string varname); }; #endif GenABEL/src/gtps_container.h0000644000176000001440000000457312256741430015433 0ustar ripleyusers//#===================================================================================== //# //# Filename: gtps_container.h //# //# Description: Set of functions for merging two snp.data class objects. //# //# Version: 1.0 //# Created: 18-March-2008 //# Revision: none //# //# //# Author: Maksim V. Struchalin, Yurii S. Aulchenko //# Company: ErasmusMC, Epidemiology & Biostatistics Department, The Netherlands. //# Email: m.struchalin@@erasmusmc.nl, i.aoultchenko@erasmusmc.nl //# //#===================================================================================== #ifndef SMV_GTPS_CONTAINER_H #define SMV_GTPS_CONTAINER_H #include #include #include #include //================================================================== // Class gtps_container - container for gtps data. Class facilitates access to gtps array. class gtps_container { public: gtps_container(char * gtps_array_raw, char * strand_array, char * coding_array, unsigned id_numbers, unsigned snp_numbers); gtps_container(char * gtps_array_raw, unsigned id_numbers, unsigned snp_numbers); ~gtps_container(void); //Get polymorphism for person who have ID=id_position for SNP=snp_position //Here the first id_position equal zerro, the second - one etc... //id_position=1 - THE FIRST ARGUMENT (id_position!=O NEVER!!!). snp_position - same char get(unsigned id_position, unsigned snp_position); char* get_gtps_array_for_snp(unsigned snp_position); char get_strand(unsigned snp_position); char get_coding(unsigned snp_position); //id_position=1 - THE FIRST ARGUMENT (id_position!=O NEVER!!!). snp_position - same void set(unsigned id_position, unsigned snp_position, char data); private: void get_our_byte_number_and_local_person_number(unsigned id_position, unsigned snp_position); bool do_we_have_strand_and_codding_arrays; char *gtps_array; //pointer to array where we stotages our data (passed from R) char * strand_array; char * coding_array; unsigned id_numbers, snp_numbers; unsigned nbytes_for_one_snp; unsigned our_byte_number, local_person_number; //can have vallues: 1, 2, 3 or 4. Show what is position in the byte. // const unsigned rearrangement_array[]; unsigned *rearrangement_array; }; //================================================================== #endif GenABEL/NAMESPACE0000644000176000001440000000546012243463101012657 0ustar ripleyusersuseDynLib(GenABEL) #import(methods) #import(genetics) #importClasses(genetics) export( add.plot, add.phdata, arrange_probabel_phe, as.character.gwaa.data, as.character.snp.coding, as.character.snp.data, as.character.snp.strand, as.data.frame.gwaa.data, as.double.gwaa.data, as.double.snp.data, as.genotype, as.genotype.gwaa.data, as.genotype.snp.data, as.hsgeno, as.hsgeno.gwaa.data, as.hsgeno.snp.data, autosomal, blurGenotype, catable, ccfast, checkPackageVersionOnCRAN, check.marker, check.trait, cocohet, convert.snp.affymetrix, convert.snp.illumina, convert.snp.mach, convert.snp.ped, convert.snp.tped, convert.snp.text, crnames, chi2_CG, del.phdata, descriptives.marker, descriptives.scan, descriptives.trait, dprfast, egscore, egscore.old, emp.ccfast, emp.qtscore, estlambda, export.impute, export.merlin, export.plink, extract.annotation.impute, extract.annotation.mach, findRelatives, formetascore, GASurv, VIFGC, VIFGC_ovdom, generateOffspring, getLogLikelihoodGivenRelation, grammar, HWE.show, hom, hom.old, ibs, ibs.old, impute2databel, impute2mach, #LiLogCC, #LiLog, load.gwaa.data, mach2databel, makeTransitionMatrix, merge.gwaa.data, merge.snp.data, mlreg, mlreg.p, mmscore, npsubtreated, patch_strand, perid.summary, PGC, plot.check.marker, plot.scan.gwaa, plot.scan.gwaa.2D, polygenic, polygenic_hglm, r2fast, r2fast.old, recodeChromosome, reconstructNPs, redundant, refresh.gwaa.data, reg.gwaa, rhofast, rntransform, qtscore, qvaluebh95, save.gwaa.data, scan.glm, scan.glm.2D, scan.haplo, scan.haplo.2D, show.ncbi, snp.data, snp.names, snp.subset, sortmap.internal, sset, strand, summary.check.marker, #summary.gwaa.data, summary.snp.data, summary.snp.data_old, #summary.scan.gwaa, Xfix, ztransform #var.meta, #var.test.homogeneity #var.test.homogeneity.bartlett ) exportClasses( "gwaa.data", "scan.gwaa", "scan.gwaa.2D", "snp.coding", "snp.data", "snp.mx", "snp.strand", "snps.cell" ) exportMethods( "annotation", "chromosome", "coding", "coding<-", "effallele", "getcall", "getfamily", "gtdata", "lambda", "male", "nids", "nsnps", "results", "show", "snpnames", "idnames", "refallele", "strand", "strand<-", "map", "phdata", "phdata<-" ) S3method(summary,check.marker) S3method(summary,gwaa.data) S3method(summary,snp.data) S3method(summary,scan.gwaa) S3method(plot,check.marker) S3method(plot,scan.gwaa) S3method(plot,scan.gwaa.2D) #S4method('[',snp.data) #S4method('[',gwaa.data) #S4method('[',snp.mx) S3method(as.character,gwaa.data) S3method(as.character,snp.data) S3method(as.data.frame,gwaa.data) S3method(as.double,snp.data) S3method(as.double,gwaa.data) S3method(as.hsgeno,gwaa.data) S3method(as.hsgeno,snp.data) S3method(as.genotype,gwaa.data) S3method(as.genotype,snp.data) GenABEL/demo/0000755000176000001440000000000012256740076012374 5ustar ripleyusersGenABEL/demo/ge03d2.R0000755000176000001440000002260212246051325013477 0ustar ripleyusers"?" <- function(...) { a<-readline("press ENTER to continue") } ################### # Quality Control # ################### ?"LOAD THE DATA" require(GenABEL.data) data(ge03d2) ?"ATTACH PHENOTYPIC DATA" attach(ge03d2@phdata) ?"DESCRIBE TRAIT DATA" descriptives.trait(ge03d2) ?"DESCRIBE TRAIT DATA, COMPARE CASES AND CONTROLS" descriptives.trait(ge03d2,by=dm2) #"DESCRIBE MARKER DATA" ?"...IN ALL SUBJECTS" descriptives.marker(ge03d2) ?"...IN CONTROLS" descriptives.marker(ge03d2,ids=(dm2==0)) ?"...IN CASES" descriptives.marker(ge03d2,ids=(dm2==1)) #"GENERATE QQ PLOT FOR HWE P-VALUES IN CONTROLS" ?"...GET SUMMARY FOR SNPS IN CONTROLS" s <- summary(ge03d2@gtdata[(dm2==0),]) ?"...LOOK UP FIRST 10 SNPs" s[1:10,] ?"...LOOK UP FIRST 10 SNPs, SORTED BY HWE-P-VALUE" s[order(s$Pexact),][1:10,] ?"...GENERATE QQ PLOT" estlambda(s[,"Pexact"]) #"GENERATE QQ PLOT FOR HWE P-VALUES IN CASES" ?"...GET SUMMARY FOR SNPS IN CASES" s <- summary(ge03d2@gtdata[(dm2==1),]) ?"...LOOK UP FIRST 10 SNPs, SORTED BY HWE-P-VALUE" s[order(s$Pexact),][1:10,] ?"...GENERATE QQ PLOT" estlambda(s[,"Pexact"]) #"QUALITY CONTROL, FIRST PASS" ?"...RUN CHECK.MARKER WITHOUT HWE CHECKS, KEEPING ALL POLYMORPHIC MARKERS" qc1 <- check.marker(ge03d2,p.level=0,maf=0.0001) ?"...DETAILED SUMMARY OF ERRORS" summary(qc1) ?"...GENERATE DATA SET 1, WHICH IS RELATIVELY CLEAN" data1 <- ge03d2[qc1$idok,qc1$snpok] ?"...FIX SPORADIC X-ERRORS" data1 <- Xfix(data1) ?"...BEFORE WORKING WITH NEW DATA, DETACH PREVIOUS PHENOTYPIC DATA" detach(ge03d2@phdata) #"CHECK DATA1 FOR STRONG GENETIC OUTLIERS" #"...FIRST COMPUTE GENOMIC KINSHIP USING ALL AUTOSOMAL MARKERS" ?"...FROM SAMPLE OF 1000 RANDOM SNPS TO AVOID LD PROBLEMS (THIS PARTICULAR SET)" data1.gkin <- ibs(data1[,sample(autosomal(data1),1000)],weight="freq") ?"...COMPUTE EUCLIDIAN DISTANCE AS .5-Kinship" data1.dist <- as.dist(0.5-data1.gkin) ?"...PERFORM PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS OF Kinship (2 COMP)" data1.mds <- cmdscale(data1.dist) ?"...PLOT THE RESULTS; YOU WILL SEE TWO DISTINCT CLUSTERS" plot(data1.mds) #"ANALYSE AND REMOVE OUTLIERS FROM THE DATA" ?"...IDENTIFY SMALLER CLUSTER" km <- kmeans(data1.mds,centers=2,nstart=1000) cl1 <- names(which(km$cluster==1)) cl2 <- names(which(km$cluster==2)) if (length(cl1) > length(cl2)) cl1 <- cl2; cl1 ?"...PAINT THE OUTLIERS IN RED" points(data1.mds[cl1,],pch=19,col="red") ?"...WHO WERE THESE OUTLIERS? BLUE=CASES, GREEN=CONTROLS" points(data1.mds[data1@phdata$dm2==1,],cex=1.5,col="blue") points(data1.mds[data1@phdata$dm2==0,],cex=1.5,col="green") ?"...EXCLUDE THE OUTLIERS" data2 <- data1[!(data1@gtdata@idnames %in% cl1),] ?"...CHECK THE DATA AGAIN, NOW CHECK HWE" qc2 <- check.marker(data2,hweids=(data2@phdata$dm2==0),maf=0.0001) ?"...SUMMARY OF QC" summary(qc2) ?"...GENERATE QC-ED DATA" data3 <- data2[qc2$idok,qc2$snpok] ?"...THESE DATA SHOULD BE COMPLETELY CLEAN" qc3 <- check.marker(data3,hweids=(data2@phdata$dm2==0),maf=0.0001) ?"DESCRIBE THE FINAL ANALYSIS PHENOTYPES" descriptives.trait(data2,by=data2@phdata$dm2) ?"DESCRIBE THE FINAL ANALYSIS GENOTYPES" descriptives.marker(data2) ################ # GWA analysis # ################ #"TRY ANALYSIS OF RAW DATA" ?"...RUN GWA WITH QTSCORE" an0 <- qtscore(dm2,ge03d2) ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS" plot(an0) ?"...CHECK IF POPULATION IS HOMOGENIOUS (Lambda=1)" lambda(an0) ?"...COMPARE TO CORRECTED P-value" add.plot(an0,df="Pc1df",col="red") ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS, SORTED BY Pc1df" descriptives.scan(an0,sort="Pc1df") #"TRY ANALYSIS OF QC'ed DATA" ?"...RUN GWA WITH QTSCORE" an3 <- qtscore(dm2,data3) ?"...CHECK IF POPULATION IS HOMOGENIOUS (Lambda=1)" lambda(an3) ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS FOR CORRECTED P-value" plot(an3,df="Pc1df") #"TRY ADJUSTMENT FOR SEX AND AGE" ?"...RUN GWA WITH QTSCORE" an3.a <- qtscore(dm2~sex+age,data3) ?"...CHECK LAMBDA" lambda(an3.a) ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS FOR CORRECTED P-value" plot(an3.a,df="Pc1df") #"COMPARE RESULTS" ?"...QC'ED DATA, NO ADJUSTMENT = BLUE" plot(an3,df="Pc1df",col="blue") ?"...QC'ED DATA, ADJUSTMENT = RED" add.plot(an3.a,df="Pc1df",col="red") ?"...DATA BEFORE QC = GREEN" add.plot(an0,df="Pc1df",col="green") #"STRATIFIED ANALYSIS WITH OBESE CASES" ?"...FIRST ATTACH THE DATA" attach(data3@phdata) ?"...RUN GWA WITH QTSCORE, EXCLUDING CASES WITH BMI<30" an3.ob <- qtscore(dm2~sex+age,data3,ids=((bmi>=30 & dm2==1) | dm2==0)) ?"...CHECK LAMBDA" lambda(an3.ob) ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS FOR CORRECTED P-value" plot(an3.ob,df="Pc1df") ?"...RUN GWA WITH QTSCORE, EXCLUDING CASES WITH BMI>=30" an3.nob <- qtscore(dm2~sex+age,data3,ids=((bmi<30 & dm2==1) | dm2==0)) ?"...CHECK LAMBDA" lambda(an3.nob) ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS FOR CORRECTED P-value" plot(an3.nob,df="Pc1df") #"COMPARE RESULTS" ?"...OBESE CASES = RED" plot(an3.ob,df="Pc1df",col="red") ?"...NON-OBESE CASES = BLUE" add.plot(an3.nob,df="Pc1df",col="blue") ?"...ALL CASES = GREEN" add.plot(an3.a,df="Pc1df",col="green") #"COMPUTE GW SIGNIFICANCE FOR THREE BEST MODELS" ?"...QC'ED DATA, ADJUSTMENT" an3.a.e <- qtscore(dm2~sex+age,data3,times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an3.a.e,sort="Pc1df") ?"...EXCLUDING CASES WITH BMI<30" an3.ob.e <- qtscore(dm2~sex+age,data3,ids=((bmi>=30 & dm2==1) | dm2==0),times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an3.ob.e,sort="Pc1df") ?"...EXCLUDING CASES WITH BMI>=30" an3.nob.e <- qtscore(dm2~sex+age,data3,ids=((bmi<30 & dm2==1) | dm2==0),times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an3.nob.e,sort="Pc1df") #"COMPARE RESULTS" ?"...OBESE CASES = RED" plot(an3.ob.e,df="Pc1df",col="red") ?"...NON-OBESE CASES = BLUE" add.plot(an3.nob.e,df="Pc1df",col="blue") ?"...ALL CASES = GREEN" add.plot(an3.a.e,df="Pc1df",col="green") ?"DETACH THE DATA" detach(data3@phdata) ########################################### # Analysis with stratification correction # ########################################### #"STRUCTURED ASSOCIATION (SA) ANALYSIS" ?"...CONSTRUCT STRATA" strata <- 1*(data1@phdata$id %in% cl1) ?"...RUN ANALYSIS" an4.sa <- qtscore(dm2~sex+age,data1,strata=strata) ?"...CHECK LAMBDA" lambda(an4.sa) ?"...COMPARE RESULTS; SA = RED" plot(an4.sa,ylim=c(0,7),col="red",df="Pc1df") ?"...ANALYSIS EXCLUSING OUTLIERS = BLUE" add.plot(an3.a,col="blue",df="Pc1df") ?"...ANALYSIS WITH OUTLIERS = GREEN" add.plot(an0,col="green",df="Pc1df") #"EIGENVALUE ANALYSIS" an4.eg <- egscore(dm2~sex+age,data1,kin=data1.gkin) ?"...CHECK LAMBDA" lambda(an4.eg) ?"...COMPARE RESULTS; SA = RED, W/O OUTLIERS = BLUE, WITH OUTLIERS = GREEN" plot(an4.sa,ylim=c(0,7),col="red",df="Pc1df") add.plot(an3.a,col="blue",df="Pc1df") add.plot(an0,col="green",df="Pc1df") ?"...EIGENVECTOR CORRECTION ANALYSIS = BLACK" add.plot(an4.eg,col="black",cex=1.5,df="Pc1df") #COMPUTE EMPIRICAL GW P-VALUES ?"...FOR STRUCTURED ASSOCIATION" an4.sa.e <- qtscore(dm2~sex+age,data1,strata=strata,times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an4.sa.e,sort="Pc1df") ?"...FOR EIGENVALUE ANALYSIS" an4.eg.e <- egscore(dm2~sex+age,data1,kin=data1.gkin,times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an4.eg.e,sort="Pc1df") ############### # Replication # ############### #"TRY REPLICATION IN OTHER DATA SET" ?"SELECT TOP 10 SNPs FROM ADJUSTED ANALYSIS" top10 <- rownames(descriptives.scan(an4.sa,sort="Pc1df")) top10 ?"TRY TO REPLICATE IN THE SMALL DATA SET" require(GenABEL.data) data(ge03d2c) confirm <- qtscore(dm2~sex+age,ge03d2c[,top10]) descriptives.scan(confirm) ?"IS EMPIRICAL EXPERIMENT-WISE P-VALUE ALSO OK?" confirm.e <- emp.qtscore(dm2~sex+age,ge03d2c[,top10],times=10000,bcast=100) descriptives.scan(confirm.e) ?"CONFIRMED SNPs" csnps <- rownames(descriptives.scan(confirm))[c(1,3,4)] csnps ?"CHECK WHAT ARE THE CONFIRMED SNPs ON NCBI" show.ncbi(csnps) ##################### # Regional analysis # ##################### ?"DO REGIONAL ANALYSIS" ?"SELECT SNPS IN 300 KB REGION AROUND SNP3" snp <- csnps[1] snppos <- data1@gtdata@map[which(data1@gtdata@snpnames==snp)] reg <- snp.names(data1,begin=snppos-150000,end=snppos+150000) reg ?"ONE SNP ANALYSES" reg.qt <- qtscore(dm2~sex+age,data1[,reg],clam=lambda(an4.sa)$estimate) print(min(reg.qt[,"P1df"])) reg.glm <- mlreg(dm2~sex+age,data=data2[,reg],trait="binomial") #,clam=an4.sa$lam$est) print(min(reg.glm[,"P1df"])) ?"HAPLOTYPE ANALYSIS IN SLIDING WINDOW" reg.h2 <- scan.haplo(dm2~sex+age+CRSNP,data2[,reg],trait.type="binomial") print(min(reg.h2[,"P1df"])) reg.h3 <- scan.haplo(dm2~sex+age+CRSNP,data2[,reg],n.slide=3,trait.type="binomial") print(min(reg.h3[,"P1df"])) ?"PLOT RESULTS" minp <- min(reg.qt[,"P1df"],reg.glm[,"P1df"],reg.h2[,"P1df"],reg.h3[,"P1df"]) print(minp) plot(reg.qt,ylim=c(0,ceiling(-log10(minp)))) add.plot(reg.glm,cex=2) add.plot(reg.h2,col="green",typ="l") add.plot(reg.h3,col="blue",typ="l") ?"DO 2D HAPLOTYPE ANALYSIS IN 50 KB REGION OF THE PEAK" bpos <- annotation(reg.h2)$Position[which.min(reg.h2[,"P1df"])] sreg <- snp.names(data2,begin=bpos-25000,end=bpos+25000) sreg sreg.h2D <- scan.haplo.2D(dm2~age+sex+CRSNP,data2[,sreg],trait.type="binomial") print(min(sreg.h2D$P1df,na.rm=T)) plot(sreg.h2D) ?"DO LD ANALYSIS AND UPDATE THE PLOT" if (!require(genetics)) stop("you need to install library 'genetics' to see this part of demo") sreg.LD <- LD(as.genotype(gtdata(data2[,sreg]))) image(sreg.h2D$map,sreg.h2D$map,t(sreg.LD$"D'"),add=T) GenABEL/demo/ge03d2ex.R0000755000176000001440000001761012246051325014037 0ustar ripleyusers"?" <- function(...) { a<-readline("press ENTER to continue") } ################### # Quality Control # ################### ?"LOAD THE DATA" require(GenABEL.data) data(ge03d2ex) ?"ATTACH PHENOTYPIC DATA" attach(ge03d2ex@phdata) ?"DESCRIBE TRAIT DATA" descriptives.trait(ge03d2ex) ?"DESCRIBE TRAIT DATA, COMPARE CASES AND CONTROLS" descriptives.trait(ge03d2ex,by=dm2) #"DESCRIBE MARKER DATA" ?"...IN ALL SUBJECTS" descriptives.marker(ge03d2ex) ?"...IN CONTROLS" descriptives.marker(ge03d2ex,ids=(dm2==0)) ?"...IN CASES" descriptives.marker(ge03d2ex,ids=(dm2==1)) #"GENERATE QQ PLOT FOR HWE P-VALUES IN CONTROLS" ?"...GET SUMMARY FOR SNPS IN CONTROLS" s <- summary(ge03d2ex@gtdata[(dm2==0),]) ?"...LOOK UP FIRST 10 SNPs" s[1:10,] ?"...LOOK UP FIRST 10 SNPs, SORTED BY HWE-P-VALUE" s[order(s$Pexact),][1:10,] ?"...GENERATE QQ PLOT" estlambda(s[,"Pexact"]) #"GENERATE QQ PLOT FOR HWE P-VALUES IN CASES" ?"...GET SUMMARY FOR SNPS IN CASES" s <- summary(ge03d2ex@gtdata[(dm2==1),]) ?"...LOOK UP FIRST 10 SNPs, SORTED BY HWE-P-VALUE" s[order(s$Pexact),][1:10,] ?"...GENERATE QQ PLOT" estlambda(s[,"Pexact"]) #"QUALITY CONTROL, FIRST PASS" ?"...RUN CHECK.MARKER WITHOUT HWE CHECKS, KEEPING ALL POLYMORPHIC MARKERS" qc1 <- check.marker(ge03d2ex,p.level=0,maf=0.0001) ?"...DETAILED SUMMARY OF ERRORS" summary(qc1) ?"...GENERATE DATA SET 1, WHICH IS RELATIVELY CLEAN" data1 <- ge03d2ex[qc1$idok,qc1$snpok] ?"...FIX SPORADIC X-ERRORS" data1 <- Xfix(data1) ?"...BEFORE WORKING WITH NEW DATA, DETACH PREVIOUS PHENOTYPIC DATA" detach(ge03d2ex@phdata) #"CHECK DATA1 FOR STRONG GENETIC OUTLIERS" #"...FIRST COMPUTE GENOMIC KINSHIP USING ALL AUTOSOMAL MARKERS" ?"...FROM SAMPLE OF 1000 RANDOM SNPS TO AVOID LD PROBLEMS (THIS PARTICULAR SET)" data1.gkin <- ibs(data1[,sample(which(data1@gtdata@chromosome!="X"),1000)],weight="freq") ?"...COMPUTE EUCLIDIAN DISTANCE AS .5-Kinship" data1.dist <- as.dist(0.5-data1.gkin) ?"...PERFORM PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS OF Kinship (2 COMP)" data1.mds <- cmdscale(data1.dist) ?"...PLOT THE RESULTS; YOU WILL SEE TWO DISTINCT CLUSTERS" plot(data1.mds) #"ANALYSE AND REMOVE OUTLIERS FROM THE DATA" ?"...IDENTIFY SMALLER CLUSTER" km <- kmeans(data1.mds,centers=2,nstart=1000) cl1 <- names(which(km$cluster==1)) cl2 <- names(which(km$cluster==2)) if (length(cl1) > length(cl2)) cl1 <- cl2; cl1 ?"...PAINT THE OUTLIERS IN RED" points(data1.mds[cl1,],pch=19,col="red") ?"...WHO WERE THESE OUTLIERS? BLUE=CASES, GREEN=CONTROLS" points(data1.mds[data1@phdata$dm2==1,],cex=1.5,col="blue") points(data1.mds[data1@phdata$dm2==0,],cex=1.5,col="green") ?"...EXCLUDE THE OUTLIERS" data2 <- data1[!(data1@gtdata@idnames %in% cl1),] ?"...CHECK THE DATA AGAIN, NOW CHECK HWE" qc2 <- check.marker(data2,hweids=(data2@phdata$dm2==0),maf=0.0001) ?"...SUMMARY OF QC" summary(qc2) ?"...GENERATE QC-ED DATA" data3 <- data2[qc2$idok,qc2$snpok] ?"...THESE DATA SHOULD BE COMPLETELY CLEAN" qc3 <- check.marker(data3,hweids=(data2@phdata$dm2==0),maf=0.0001) ?"DESCRIBE THE FINAL ANALYSIS PHENOTYPES" descriptives.trait(data2,by=data2@phdata$dm2) ?"DESCRIBE THE FINAL ANALYSIS GENOTYPES" descriptives.marker(data2) ################ # GWA analysis # ################ #"TRY ANALYSIS OF RAW DATA" ?"...RUN GWA WITH QTSCORE" an0 <- qtscore(dm2,ge03d2ex) ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS" plot(an0) ?"...CHECK IF POPULATION IS HOMOGENIOUS (Lambda=1)" an0$lambda ?"...COMPARE TO CORRECTED P-value" add.plot(an0,df="Pc1df",col="red") ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS, SORTED BY Pc1df" descriptives.scan(an0,sort="Pc1df") #"TRY ANALYSIS OF QC'ed DATA" ?"...RUN GWA WITH QTSCORE" an3 <- qtscore(dm2,data3) ?"...CHECK IF POPULATION IS HOMOGENIOUS (Lambda=1)" an3$lambda ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS FOR CORRECTED P-value" plot(an3,df="Pc1df") #"TRY ADJUSTMENT FOR SEX AND AGE" ?"...RUN GWA WITH QTSCORE" an3.a <- qtscore(dm2~sex+age,data3) ?"...CHECK LAMBDA" an3.a$lambda ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS FOR CORRECTED P-value" plot(an3.a,df="Pc1df") #"COMPARE RESULTS" ?"...QC'ED DATA, NO ADJUSTMENT = BLUE" plot(an3,df="Pc1df",col="blue",ylim=c(0,7)) ?"...QC'ED DATA, ADJUSTMENT = RED" add.plot(an3.a,df="Pc1df",col="red") ?"...DATA BEFORE QC = GREEN" add.plot(an0,df="Pc1df",col="green") #"STRATIFIED ANALYSIS WITH OBESE CASES" ?"...FIRST ATTACH THE DATA" attach(data3@phdata) ?"...RUN GWA WITH QTSCORE, EXCLUDING CASES WITH BMI<30" an3.ob <- qtscore(dm2~sex+age,data3,ids=((bmi>=30 & dm2==1) | dm2==0)) ?"...CHECK LAMBDA" an3.ob$lambda ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS FOR CORRECTED P-value" plot(an3.ob,df="Pc1df") ?"...RUN GWA WITH QTSCORE, EXCLUDING CASES WITH BMI>=30" an3.nob <- qtscore(dm2~sex+age,data3,ids=((bmi<30 & dm2==1) | dm2==0)) ?"...CHECK LAMBDA" an3.nob$lambda ?"...PLOT THE ANALYSIS RESULTS FOR CORRECTED P-value" plot(an3.nob,df="Pc1df") #"COMPARE RESULTS" ?"...OBESE CASES = RED" plot(an3.ob,df="Pc1df",col="red",ylim=c(0,7)) ?"...NON-OBESE CASES = BLUE" add.plot(an3.nob,df="Pc1df",col="blue") ?"...ALL CASES = GREEN" add.plot(an3.a,df="Pc1df",col="green") #"COMPUTE GW SIGNIFICANCE FOR THREE BEST MODELS" ?"...QC'ED DATA, ADJUSTMENT" an3.a.e <- qtscore(dm2~sex+age,data3,times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an3.a.e,sort="Pc1df") ?"...EXCLUDING CASES WITH BMI<30" an3.ob.e <- qtscore(dm2~sex+age,data3,ids=((bmi>=30 & dm2==1) | dm2==0),times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an3.ob.e,sort="Pc1df") ?"...EXCLUDING CASES WITH BMI>=30" an3.nob.e <- qtscore(dm2~sex+age,data3,ids=((bmi<30 & dm2==1) | dm2==0),times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an3.nob.e,sort="Pc1df") #"COMPARE RESULTS" ?"...OBESE CASES = RED" plot(an3.ob.e,df="Pc1df",col="red",ylim=c(0,7)) ?"...NON-OBESE CASES = BLUE" add.plot(an3.nob.e,df="Pc1df",col="blue") ?"...ALL CASES = GREEN" add.plot(an3.a.e,df="Pc1df",col="green") ?"DETACH THE DATA" detach(data3@phdata) ########################################### # Analysis with stratification correction # ########################################### #"STRUCTURED ASSOCIATION (SA) ANALYSIS" ?"...CONSTRUCT STRATA" strata <- 1*(data1@phdata$id %in% cl1) ?"...RUN ANALYSIS" an4.sa <- qtscore(dm2~sex+age,data1,strata=strata) ?"...CHECK LAMBDA" an4.sa$lambda ?"...COMPARE RESULTS; SA = RED" plot(an4.sa,col="red",df="Pc1df",ylim=c(0,7)) ?"...ANALYSIS EXCLUSING OUTLIERS = BLUE" add.plot(an3.a,col="blue",df="Pc1df") ?"...ANALYSIS WITH OUTLIERS = GREEN" add.plot(an0,col="green",df="Pc1df") #"EIGENVALUE ANALYSIS" an4.eg <- egscore(dm2~sex+age,data1,kin=data1.gkin) ?"...CHECK LAMBDA" an4.eg$lambda ?"...COMPARE RESULTS; SA = RED, W/O OUTLIERS = BLUE, WITH OUTLIERS = GREEN" plot(an4.sa,col="red",df="Pc1df",ylim=c(0,7)) add.plot(an3.a,col="blue",df="Pc1df") add.plot(an0,col="green",df="Pc1df") ?"...EIGENVECTOR CORRECTION ANALYSIS = BLACK" add.plot(an4.eg,col="black",cex=1.5,df="Pc1df") #COMPUTE EMPIRICAL GW P-VALUES ?"...FOR STRUCTURED ASSOCIATION" an4.sa.e <- qtscore(dm2~sex+age,data1,strata=strata,times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an4.sa.e,sort="Pc1df") ?"...FOR EIGENVALUE ANALYSIS" an4.eg.e <- egscore(dm2~sex+age,data1,kin=data1.gkin,times=100) ?"...DESCRIPTIVES OF THE RESULTS" descriptives.scan(an4.eg.e,sort="Pc1df") ############### # Replication # ############### #"TRY REPLICATION IN OTHER DATA SET" ?"SELECT TOP 10 SNPs FROM ADJUSTED ANALYSIS" top10 <- rownames(descriptives.scan(an4.sa,sort="Pc1df")) top10 ?"TRY TO REPLICATE IN THE SMALL DATA SET" require(GenABEL.data) data(ge03d2c) confirm <- qtscore(dm2~sex+age,ge03d2c[,top10]) descriptives.scan(confirm) ?"IS EMPIRICAL EXPERIMENT-WISE P-VALUE ALSO OK?" confirm.e <- emp.qtscore(dm2~sex+age,ge03d2c[,top10],times=10000,bcast=100) descriptives.scan(confirm.e) ?"CONFIRMED SNPs" csnps <- rownames(descriptives.scan(confirm))[c(1,3,4)] csnps ?"CHECK WHAT ARE THE CONFIRMED SNPs ON NCBI" show.ncbi(csnps) GenABEL/demo/00Index0000755000176000001440000000056111247561261013527 0ustar ripleyuserssrdta Demonstrate functionality of GenABEL using data for a 2.5 Mb region srdtawin The same as srdta, but starts with data(srdta) as under Windows one could have no writing rights ge03d2 Demonstrate functionality of GenABEL using data on 1000 cases/controls typed for ~8,000 SNPs across 3 chromosomes ge03d2ex Exercise for the students of Ge03 (day 2) GenABEL/demo/srdtawin.R0000755000176000001440000003106712246051325014353 0ustar ripleyusers# # loading the data # require(GenABEL.data) data(srdta) # # manipulating phenotypic data # names(srdta@phdata) summary(srdta@phdata) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") hist(srdta@phdata$age) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(glm(srdta@phdata$qt2 ~ srdta@phdata$age + srdta@phdata$sex)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") attach(srdta@phdata) summary(glm(qt2 ~ age + sex)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(glm(bt ~ age + sex, family=binomial())) detach(srdta@phdata) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # phenotypic QC # check.trait("age",srdta) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") check.trait("qt1",srdta) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") alltra <- names(srdta@phdata) alltra check.trait(alltra,srdta@phdata[srdta@phdata$bt==0,],fdrate=0.2,graph=FALSE) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") hist(srdta@phdata$qt2) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@phdata$qt2 <- replace(srdta@phdata$qt2,(srdta@phdata$qt2==888),NA) check.trait("qt2",srdta) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(srdta@phdata$age,srdta@phdata$qt2) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(glm(srdta@phdata$qt2 ~ srdta@phdata$age + srdta@phdata$sex)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # Manipulating genetic data # srdta@gtdata@nids srdta@gtdata@nsnps a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@gtdata@idnames[1:12] srdta@gtdata@male[1:12] srdta@gtdata@male[c("p1","p2","p3","p4")] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@gtdata@snpnames[1:4] srdta@gtdata@chromosome[1:4] srdta@gtdata@map[1:4] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") n4 <- c("rs18","rs655") n4 srdta@gtdata@map[n4] n4 <- c("rs18","rs65") n4 srdta@gtdata@map[n4] srdta@gtdata@chromosome[n4] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta[1:12,1:4] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@phdata[1:12,] srdta@gtdata[1:12,1:4] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.numeric(srdta@gtdata[1:12,1:4]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.numeric(srdta@gtdata[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.character(srdta@gtdata[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.genotype(srdta@gtdata[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.hsgeno(srdta@gtdata[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@gtdata@snpnames[1:20] srdta@gtdata@map[1:20] snp.names(srdta,end=31000) nams <- snp.names(srdta,end=31000) nams srdta@gtdata@map[nams] srdta@gtdata@chromosome[nams] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") snp.names(srdta,begin=5000,end=31000) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") snp.names(srdta,end="rs143") snp.names(srdta,begin="rs29",end="rs143") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") snp.names(srdta,begin="rs29",end="rs143") maprs114 <- srdta@gtdata@map["rs114"] maprs114 snp.names(srdta,begin=maprs114-12000,end=maprs114+12000) snp.names(srdta,begin=maprs114-12000,end="rs130") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") snn <- snp.names(srdta,begin=maprs114-12000,end="rs130") snn ids <- srdta@gtdata@idnames[1:4] ids as.numeric(srdta@gtdata[ids,snn]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # genetic data QC # # Not run: very long output # summary(srdta@gtdata) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(srdta@gtdata[,1:10]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(srdta@gtdata[srdta@phdata$bt==0,1:10]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc <- check.marker(srdta,ibs.mrk=200) # # generate summary per SNP and per ID # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(mc) # # show HWE details for markers which failed HWE test # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") HWE.show(snps=mc$nohwe,data=srdta) # # plot mc # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(mc) # # other round of QC with user threshold values # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc <- check.marker(data=srdta,call=0.94,maf=0.01,p.level=0.01,ibs.exclude="both") summary(mc) plot(mc) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") HWE.show(snps=mc$nohwe,data=srdta) # # use only "bt" controls for HWE checks # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc <- check.marker(data=srdta,call=0.94,maf=0.01,p.level=0.01,hweids=(srdta@phdata$bt==0),ibs.exclude="both") summary(mc) plot(mc) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc <- check.marker(data=srdta,call=0.94,maf=0.01,p.level=0.01,mincon=.90,ibs.exclude="both") summary(mc) plot(mc) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc1 <- snp.subset(mc,snp.names(srdta,begin=300000,end=500000,chrom="1")) plot(mc1) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # running analysis # mc <- check.marker(data=srdta,call=0.94,maf=(5/srdta@gtdata@nids),fdr=0.05,hweids=(srdta@phdata$bt==0),ibs.exclude="both") summary(mc) mymrk <- mc$snpok # # case-control analysis (not recommended, rather use qtscore) # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.fcc <- ccfast("bt",data=srdta,snps=mymrk) # # what is the minimal P-value obsreved? # min(res.fcc$P1df) -log10(min(res.fcc$P1df)) # # at which SNP the P-value <= 0.01 observed? # b<-which(res.fcc$P1df<=0.01) b res.fcc$snpnames[b] res.fcc$P1df[b] # # plot the results # plot(res.fcc) # # estimate experimet-wise significance # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.boocc <- emp.ccfast("bt",data=srdta,snps=mymrk) min(res.boocc$P1df) plot(res.boocc) # # run simular analyses qith qtscore # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.score <- qtscore(bt,data=srdta,snps=mymrk,trait="binomial") min(res.score$P1df) -log10(min(res.score$P1df)) which(res.score$P1df<=0.01) plot(res.score) # # overlay ccfast results over qtscore # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") add.plot(res.fcc,col="red") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(res.fcc$P1df,res.score$P1df,pch=20) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.score <- qtscore(bt ~ sex + age,data=srdta,snps=mymrk) min(res.score$P1df) -log10(min(res.score$P1df)) which(res.score$P1df<=0.01) plot(res.score) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.boosc <- emp.qtscore(srdta@phdata$bt,data=srdta,snps=mymrk) min(res.boosc$P1df) plot(res.boosc) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # analysis of a region index <- which.min(res.score$P1df) index osnp <- res.score$snpname[index] osnp pososnp <- srdta@gtdata@map[osnp] pososnp pososnp <- res.score$map[osnp] pososnp # wrong -- it will get SNP names from all data, including these which did not pass QC! reg <- snp.names(res.score,begin=pososnp-50000,end=pososnp+50000) reg r1.fcc <- snp.subset(res.fcc,snps=reg) min(r1.fcc$P1df) r1.score <- snp.subset(res.score,snps=reg) min(r1.score$P1df) r1.1.glm <- scan.glm("bt ~ sex + age + CRSNP",family=binomial(),data=srdta,snps=reg,bcast=20) min(r1.1.glm$P1df) min(r1.1.glm$P2df) ymax <- -log10(min(r1.1.glm$P1df))+.1 ymax plot(r1.fcc,ylim=c(0,ymax)) add.plot(r1.score,df=1,col="red",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(r1.fcc,ylim=c(0,ymax)) points(r1.score$map,-log10(r1.score$P1df),col="red",type="l") points(r1.1.glm$map,-log10(r1.1.glm$P1df),col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(r1.fcc,ylim=c(0,ymax)) points(r1.score$map,-log10(r1.score$P1df),col="red",type="l") add.plot(r1.1.glm,df=1,col="green",type="l") add.plot(r1.1.glm,df=2,col="blue",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") g2d <- scan.glm.2D("bt ~ sex + age + CRSNP",family=binomial(),data=srdta,snps=reg[10:30],bcast=20) plot(g2d) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # haplotypic analysis for bt library(haplo.stats) x.adj <- matrix(c(srdta@phdata$sex,srdta@phdata$age),ncol=2) srdta@phdata[1:5,] x.adj[1:5,] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r1.2.hap <- scan.haplo("bt~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=reg,trait="binomial",n.slide=2) min(r1.2.hap$P1df) r1.3.hap <- scan.haplo("bt~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=reg,trait="binomial",n.slide=3) min(r1.3.hap$P1df) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(r1.1.glm) points(r1.2.hap$map,-log10(r1.2.hap$P1df),col="red",type="l") points(r1.3.hap$map,-log10(r1.3.hap$P1df),col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") sr1 <- snp.names(r1.1.glm,beg=2150000,end=2170000,chrom="1") plot(snp.subset(r1.1.glm,snp=sr1)) points(r1.2.hap$map,-log10(r1.2.hap$P1df),col="red",type="l") points(r1.3.hap$map,-log10(r1.3.hap$P1df),col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") sr1 <- snp.names(r1.1.glm,beg=2175000,end=2200000,chrom="1") plot(snp.subset(r1.1.glm,snp=sr1)) points(r1.2.hap$map,-log10(r1.2.hap$P1df),col="red",type="l") points(r1.3.hap$map,-log10(r1.3.hap$P1df),col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") h2d <- scan.haplo.2D("bt~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=reg[10:30],trait="binomial") plot(h2d) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # analysis of trait qt2 attach(srdta@phdata) check.trait("qt2",data=srdta) summary(glm(qt2~age+sex)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.qts <- qtscore(srdta@phdata$qt2,data=srdta,snps=mymrk) min(r.qts$P1df) plot(r.qts) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.qts <- qtscore(srdta@phdata$qt2,strata=srdta@phdata$sex,data=srdta,snps=mymrk) min(r.qts$P1df) plot(r.qts) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.aqts <- qtscore(qt2~age+sex,data=srdta,snps=mymrk) min(r.aqts$P1df) which.min(r.aqts$P1df) plot(r.aqts) add.plot(r.aqts,col="red",cex=2.) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.booqts <- emp.qtscore(qt2~age+sex,data=srdta,snps=mymrk,times=200) min(r.booqts$P1df) which.min(r.booqts$P1df) plot(r.booqts) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") #investigation of the region osnp <- r.booqts$snpname[which.min(r.booqts$P1df)] osnp pososnp <- srdta@gtdata@map[osnp] pososnp reg <- snp.names(r.booqts,beg=pososnp-20000,end=pososnp+20000,chr="1") reg a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") rr.qts <- snp.subset(r.aqts,snps=reg) min(rr.qts$P1df) rr.glm <- scan.glm("qt2~age+sex+CRSNP",data=srdta,snps=reg) min(rr.glm$P1df) plot(rr.glm) points(rr.qts$map,-log10(rr.qts$P1df),col="red") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.2.hap <- scan.haplo("qt2",data=srdta,snps=reg,x.adj=x.adj,n.slide=2) min(r.2.hap$P1df) r.3.hap <- scan.haplo("qt2",data=srdta,snps=reg,x.adj=x.adj,n.slide=3) min(r.3.hap$P1df) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(rr.glm) add.plot(rr.qts,col="cyan") add.plot(r.2.hap,col="red",type="l") add.plot(r.3.hap,col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # Using gwaa data in other packages -- haplo.stats # osnp index <- which(srdta@gtdata@snpnames==osnp) index r5 <- srdta@gtdata@snpnames[(index-2):(index+2)] r5 haplo.score(qt2,as.hsgeno(srdta@gtdata[,r5]),x.adj=x.adj) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # Using gwaa data in other packages -- genetics # if (!require(genetics)) stop("you need to install library 'genetics' to see this part of demo") gdta <- as.genotype(srdta@gtdata[,reg]) ld <- LD(gdta) plot(ld) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # generating combined 2D - LD heatmaps # # figure out best SNP P-value" qts <- qtscore(qt2~sex+age,data=srdta) min(qts$P1df) # get index of the best SNP" b<-which.min(qts$P1df) b a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # get names of SNPs in +/- 25 kbp region" reg1 <- snp.names(srdta,beg=srdta@gtdata@map[b]-25000,end=srdta@gtdata@map[b]+25000) reg1 a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # 2D haplo analysis" # 2D haplo analysis will be adjusted for sex and age # CRSNP signifies current SNP reg1.h2D <- scan.haplo.2D("qt2~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=reg1) min(reg1.h2D$P1df,na.rm=T) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # LD analysis of the region" # get regional data in genetics format" reg1.gen <- as.genotype(srdta@gtdata[,reg1]) # get LD" reg1.LD <- LD(reg1.gen) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # now let us plot this stuff" # first, only 2D association" # get map" reg1.map <- srdta@gtdata@map[reg1] reg1.map # get -log10-P for association" lgP <- -log10(reg1.h2D$P1df) # get color scheme" maxP <- ceiling(max(lgP,na.rm=T)) maxP brk <- c(0:(maxP+1)) brk a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # draw image" image(x=reg1.map,y=reg1.map,z=lgP,breaks=brk,col=heat.colors(length(brk)-1)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # now let us draw LD" # get D' and transpose" Dp <- t(reg1.LD$"D'") # draw it" image(x=reg1.map,y=reg1.map,z=Dp,breaks=c(-.1,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1.1),col=heat.colors(10)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # now let us put these together" image(x=reg1.map,y=reg1.map,z=lgP,breaks=brk,col=heat.colors(length(brk)-1)) image(x=reg1.map,y=reg1.map,z=Dp,breaks=c(-.1,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1.1),col=heat.colors(10),add=T) GenABEL/demo/srdta.R0000755000176000001440000003326511437012374013641 0ustar ripleyusers# # loading the data # # first, you can convert data from ped-files to internal format" adpr <- paste(.Library,"/GenABEL/exdata/",sep="") genofile <- paste(adpr,"pedin.18",sep="") cat("location of ped-file:",genofile,"\n") mapfile <- paste(adpr,"map.18",sep="") cat("location of map-file:",mapfile,"\n") phfile <- paste(adpr,"phenos.18",sep="") cat("location of pheno-file:",phfile,"\n") convert.snp.ped(pedfile=genofile,mapfile=mapfile,outfile="chr18.raw",bcast=50) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # These file can be read in using load.gwaa.data:" srdta <- load.gwaa.data(geno="chr18.raw",pheno=phfile) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # Now, let us convert and read data from other human-readable format:" genofile <- paste(adpr,"srgenos.dat",sep="") cat("location of file with human-readable genotypes:",genofile,"\n") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") convert.snp.text(infile=genofile,outfile="srgenos.raw",bcast=200) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") phenofile <- paste(adpr,"srphenos.dat",sep="") cat("location of file with phenotypes:",phenofile,"\n") srdta <- load.gwaa.data(geno="srgenos.raw",pheno=phenofile) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # manipulating phenotypic data # names(srdta@phdata) summary(srdta@phdata) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") hist(srdta@phdata$age) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(glm(srdta@phdata$qt2 ~ srdta@phdata$age + srdta@phdata$sex)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") attach(srdta@phdata) summary(glm(qt2 ~ age + sex)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(glm(bt ~ age + sex, family=binomial())) detach(srdta@phdata) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # phenotypic QC # check.trait("age",srdta) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") check.trait("qt1",srdta) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") alltra <- names(srdta@phdata) alltra check.trait(alltra,srdta@phdata[srdta@phdata$bt==0,],fdrate=0.2,graph=FALSE) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") hist(srdta@phdata$qt2) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@phdata$qt2 <- replace(srdta@phdata$qt2,(srdta@phdata$qt2==888),NA) check.trait("qt2",srdta) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(srdta@phdata$age,srdta@phdata$qt2) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(glm(srdta@phdata$qt2 ~ srdta@phdata$age + srdta@phdata$sex)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # Manipulating genetic data # srdta@gtdata@nids srdta@gtdata@nsnps a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@gtdata@idnames[1:12] srdta@gtdata@male[1:12] srdta@gtdata@male[c("p1","p2","p3","p4")] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@gtdata@snpnames[1:4] srdta@gtdata@chromosome[1:4] srdta@gtdata@map[1:4] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") n4 <- c("rs18","rs655") n4 srdta@gtdata@map[n4] n4 <- c("rs18","rs65") n4 srdta@gtdata@map[n4] srdta@gtdata@chromosome[n4] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta[1:12,1:4] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@phdata[1:12,] srdta@gtdata[1:12,1:4] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.numeric(srdta@gtdata[1:12,1:4]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.numeric(srdta@gtdata[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.character(srdta@gtdata[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.genotype(srdta@gtdata[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") as.hsgeno(srdta@gtdata[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") srdta@gtdata@snpnames[1:20] srdta@gtdata@map[1:20] snp.names(srdta,end=31000) nams <- snp.names(srdta,end=31000) nams srdta@gtdata@map[nams] srdta@gtdata@chromosome[nams] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") snp.names(srdta,begin=5000,end=31000) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") snp.names(srdta,end="rs143") snp.names(srdta,begin="rs29",end="rs143") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") snp.names(srdta,begin="rs29",end="rs143") maprs114 <- srdta@gtdata@map["rs114"] maprs114 snp.names(srdta,begin=maprs114-12000,end=maprs114+12000) snp.names(srdta,begin=maprs114-12000,end="rs130") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") snn <- snp.names(srdta,begin=maprs114-12000,end="rs130") snn ids <- srdta@gtdata@idnames[1:4] ids as.numeric(srdta@gtdata[ids,snn]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # genetic data QC # # Not run: very long output # summary(srdta@gtdata) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(srdta@gtdata[,1:10]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(srdta@gtdata[srdta@phdata$bt==0,1:10]) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc <- check.marker(srdta,ibs.mrk=200) # # generate summary per SNP and per ID # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") summary(mc) # # show HWE details for markers which failed HWE test # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") HWE.show(snps=mc$nohwe,data=srdta) # # plot mc # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(mc) # # other round of QC with user threshold values # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc <- check.marker(data=srdta,call=0.94,maf=0.01,p.level=0.01,ibs.exclude="both") summary(mc) plot(mc) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") HWE.show(snps=mc$nohwe,data=srdta) # # use only "bt" controls for HWE checks # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc <- check.marker(data=srdta,call=0.94,maf=0.01,p.level=0.01,hweids=(srdta@phdata$bt==0),ibs.exclude="both") summary(mc) plot(mc) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc <- check.marker(data=srdta,call=0.94,maf=0.01,p.level=0.01,mincon=.90,ibs.exclude="both") summary(mc) plot(mc) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") mc1 <- snp.subset(mc,snp.names(srdta,begin=300000,end=500000,chrom="1")) plot(mc1) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # running analysis # mc <- check.marker(data=srdta,call=0.94,maf=(5/srdta@gtdata@nids),fdr=0.05,hweids=(srdta@phdata$bt==0),ibs.exclude="both") summary(mc) mymrk <- mc$snpok # # case-control analysis (not recommended, rather use qtscore) # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.fcc <- ccfast("bt",data=srdta,snps=mymrk) # # what is the minimal P-value obsreved? # min(res.fcc$P1df) -log10(min(res.fcc$P1df)) # # at which SNP the P-value <= 0.01 observed? # b<-which(res.fcc$P1df<=0.01) b res.fcc$snpnames[b] res.fcc$P1df[b] # # plot the results # plot(res.fcc) # # estimate experimet-wise significance # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.boocc <- emp.ccfast("bt",data=srdta,snps=mymrk) min(res.boocc$P1df) plot(res.boocc) # # run simular analyses qith qtscore # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.score <- qtscore(bt,data=srdta,snps=mymrk,trait="binomial") min(res.score$P1df) -log10(min(res.score$P1df)) which(res.score$P1df<=0.01) plot(res.score) # # overlay ccfast results over qtscore # a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") add.plot(res.fcc,col="red") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(res.fcc$P1df,res.score$P1df,pch=20) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.score <- qtscore(bt ~ sex + age,data=srdta,snps=mymrk) min(res.score$P1df) -log10(min(res.score$P1df)) which(res.score$P1df<=0.01) plot(res.score) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") res.boosc <- emp.qtscore(srdta@phdata$bt,data=srdta,snps=mymrk) min(res.boosc$P1df) plot(res.boosc) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # analysis of a region index <- which.min(res.score$P1df) index osnp <- res.score$snpname[index] osnp pososnp <- srdta@gtdata@map[osnp] pososnp pososnp <- res.score$map[osnp] pososnp # wrong -- it will get SNP names from all data, including these which did not pass QC! reg <- snp.names(res.score,begin=pososnp-50000,end=pososnp+50000) reg r1.fcc <- snp.subset(res.fcc,snps=reg) min(r1.fcc$P1df) r1.score <- snp.subset(res.score,snps=reg) min(r1.score$P1df) r1.1.glm <- scan.glm("bt ~ sex + age + CRSNP",family=binomial(),data=srdta,snps=reg,bcast=20) min(r1.1.glm$P1df) min(r1.1.glm$P2df) ymax <- -log10(min(r1.1.glm$P1df))+.1 ymax plot(r1.fcc,ylim=c(0,ymax)) add.plot(r1.score,df=1,col="red",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(r1.fcc,ylim=c(0,ymax)) points(r1.score$map,-log10(r1.score$P1df),col="red",type="l") points(r1.1.glm$map,-log10(r1.1.glm$P1df),col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(r1.fcc,ylim=c(0,ymax)) points(r1.score$map,-log10(r1.score$P1df),col="red",type="l") add.plot(r1.1.glm,df=1,col="green",type="l") add.plot(r1.1.glm,df=2,col="blue",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") g2d <- scan.glm.2D("bt ~ sex + age + CRSNP",family=binomial(),data=srdta,snps=reg[10:30],bcast=20) plot(g2d) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # haplotypic analysis for bt library(haplo.stats) x.adj <- matrix(c(srdta@phdata$sex,srdta@phdata$age),ncol=2) srdta@phdata[1:5,] x.adj[1:5,] a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r1.2.hap <- scan.haplo("bt~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=reg,trait="binomial",n.slide=2) min(r1.2.hap$P1df) r1.3.hap <- scan.haplo("bt~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=reg,trait="binomial",n.slide=3) min(r1.3.hap$P1df) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(r1.1.glm) points(r1.2.hap$map,-log10(r1.2.hap$P1df),col="red",type="l") points(r1.3.hap$map,-log10(r1.3.hap$P1df),col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") sr1 <- snp.names(r1.1.glm,beg=2150000,end=2170000,chrom="1") plot(snp.subset(r1.1.glm,snp=sr1)) points(r1.2.hap$map,-log10(r1.2.hap$P1df),col="red",type="l") points(r1.3.hap$map,-log10(r1.3.hap$P1df),col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") sr1 <- snp.names(r1.1.glm,beg=2175000,end=2200000,chrom="1") plot(snp.subset(r1.1.glm,snp=sr1)) points(r1.2.hap$map,-log10(r1.2.hap$P1df),col="red",type="l") points(r1.3.hap$map,-log10(r1.3.hap$P1df),col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") h2d <- scan.haplo.2D("bt~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=reg[10:30],trait="binomial") plot(h2d) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # analysis of trait qt2 attach(srdta@phdata) check.trait("qt2",data=srdta) summary(glm(qt2~age+sex)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.qts <- qtscore(srdta@phdata$qt2,data=srdta,snps=mymrk) min(r.qts$P1df) plot(r.qts) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.qts <- qtscore(srdta@phdata$qt2,strata=srdta@phdata$sex,data=srdta,snps=mymrk) min(r.qts$P1df) plot(r.qts) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.aqts <- qtscore(qt2~age+sex,data=srdta,snps=mymrk) min(r.aqts$P1df) which.min(r.aqts$P1df) plot(r.aqts) add.plot(r.aqts,col="red",cex=2.) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.booqts <- emp.qtscore(qt2~age+sex,data=srdta,snps=mymrk,times=200) min(r.booqts$P1df) which.min(r.booqts$P1df) plot(r.booqts) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") #investigation of the region osnp <- r.booqts$snpname[which.min(r.booqts$P1df)] osnp pososnp <- srdta@gtdata@map[osnp] pososnp reg <- snp.names(r.booqts,beg=pososnp-20000,end=pososnp+20000,chr="1") reg a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") rr.qts <- snp.subset(r.aqts,snps=reg) min(rr.qts$P1df) rr.glm <- scan.glm("qt2~age+sex+CRSNP",data=srdta,snps=reg) min(rr.glm$P1df) plot(rr.glm) points(rr.qts$map,-log10(rr.qts$P1df),col="red") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") r.2.hap <- scan.haplo("qt2",data=srdta,snps=reg,x.adj=x.adj,n.slide=2) min(r.2.hap$P1df) r.3.hap <- scan.haplo("qt2",data=srdta,snps=reg,x.adj=x.adj,n.slide=3) min(r.3.hap$P1df) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") plot(rr.glm) add.plot(rr.qts,col="cyan") add.plot(r.2.hap,col="red",type="l") add.plot(r.3.hap,col="green",type="l") a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # Using gwaa data in other packages -- haplo.stats # osnp index <- which(srdta@gtdata@snpnames==osnp) index r5 <- srdta@gtdata@snpnames[(index-2):(index+2)] r5 haplo.score(qt2,as.hsgeno(srdta@gtdata[,r5]),x.adj=x.adj) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # Using gwaa data in other packages -- genetics # if (!require(genetics)) stop("you need to install library 'genetics' to see this part of demo") gdta <- as.genotype(srdta@gtdata[,reg]) ld <- LD(gdta) plot(ld) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # # generating combined 2D - LD heatmaps # # figure out best SNP P-value" qts <- qtscore(qt2~sex+age,data=srdta) min(qts$P1df) # get index of the best SNP" b<-which.min(qts$P1df) b a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # get names of SNPs in +/- 25 kbp region" reg1 <- snp.names(srdta,beg=srdta@gtdata@map[b]-25000,end=srdta@gtdata@map[b]+25000) reg1 a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # 2D haplo analysis" # 2D haplo analysis will be adjusted for sex and age # CRSNP signifies current SNP reg1.h2D <- scan.haplo.2D("qt2~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=reg1) min(reg1.h2D$P1df,na.rm=T) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # LD analysis of the region" # get regional data in genetics format" reg1.gen <- as.genotype(srdta@gtdata[,reg1]) # get LD" reg1.LD <- LD(reg1.gen) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # now let us plot this stuff" # first, only 2D association" # get map" reg1.map <- srdta@gtdata@map[reg1] reg1.map # get -log10-P for association" lgP <- -log10(reg1.h2D$P1df) # get color scheme" maxP <- ceiling(max(lgP,na.rm=T)) maxP brk <- c(0:(maxP+1)) brk a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # draw image" image(x=reg1.map,y=reg1.map,z=lgP,breaks=brk,col=heat.colors(length(brk)-1)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # now let us draw LD" # get D' and transpose" Dp <- t(reg1.LD$"D'") # draw it" image(x=reg1.map,y=reg1.map,z=Dp,breaks=c(-.1,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1.1),col=heat.colors(10)) a<-readline("PRESS TO CONTINUE...") # now let us put these together" image(x=reg1.map,y=reg1.map,z=lgP,breaks=brk,col=heat.colors(length(brk)-1)) image(x=reg1.map,y=reg1.map,z=Dp,breaks=c(-.1,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1.1),col=heat.colors(10),add=T) GenABEL/R/0000755000176000001440000000000012256740077011652 5ustar ripleyusersGenABEL/R/extract.annotation.mach.R0000644000176000001440000000255211336360274016526 0ustar ripleyusers#' extracts SNP annotation from MACH/HapMap legend files #' #' This function extracts SNP annotation from MACH info and HapMap legend files. #' #' @param infofile MACH (ml)info-file name #' @param legendfile HapMap legend file name #' @param chromosome chromosome #' #' @return data frame containing annotaton #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @keywords IO manip #' extract.annotation.mach <- function(infofile,legendfile,chromosome=NA) { if (!file.exists(legendfile)) stop(paste("legendfile",legendfile,"does not exist")) if (!file.exists(infofile)) stop(paste("infofile",infofile,"does not exist")) # SNP Al1 Al2 Freq1 MAF Quality Rsq tmp <- extract_text_file_columns(infofile,c(1:7))[-1,] infoannot <- as.data.frame(tmp,stringsAsFactors=FALSE) names(infoannot) <- c("name","A1","A0","Freq1","MAF","Quality","Rsq") #rs position 0 1 tmp <- extract_text_file_columns(legendfile,c(1:2))[-1,] legendannot <- as.data.frame(tmp,stringsAsFactors=FALSE) rm(tmp);gc() names(legendannot) <- c("name","pos") # merge annotation ord <- order(as.character(infoannot$name)) mrg <- merge(infoannot,legendannot,by="name",all.x=TRUE,all.y=F) rownames(mrg) <- mrg$name mrg <- mrg[as.character(infoannot$name),] class(mrg$pos) <- class(mrg$Freq1) <- class(mrg$Rsq) <- class(mrg$Quality) <- "numeric" if (!missing(chromosome)) mrg$chr <- chromosome return(mrg) }GenABEL/R/HWE.show.R0000644000176000001440000000316212011004747013363 0ustar ripleyusers"HWE.show" <- function(data,idsubset=c(1:data@gtdata@nids),snpsubset =c(1:data@gtdata@nsnps)) { if (is(data,"gwaa.data")) { if (missing(idsubset)) idsubset <- c(1:data@gtdata@nids) if (missing(snpsubset)) snpsubset <- c(1:data@gtdata@nsnps) n1data <- data@gtdata[idsubset,snpsubset] } else if (is(data,"snp.data")) { if (missing(idsubset)) idsubset <- c(1:data@nids) if (missing(snpsubset)) snpsubset <- c(1:data@nsnps) n1data <- data } else { stop("data should be of type \"gwaa.data-class\" or \"snp.data-class\"") } for (i in 1:length(snpsubset)) { if (n1data[,snpsubset[i]]@chromosome == "X") { nidsub <- (n1data[,snpsubset[i]]@male==0) cat ("This is X-chromsome marker. Female data shown...\n") } else nidsub <- n1data[,snpsubset[i]]@idnames gt <- as.double(n1data[nidsub,snpsubset[i]]) gtc<- as.character(n1data[nidsub,snpsubset[i]]) out <- matrix(NA,nrow=3,ncol=3) out[1,1] <- sum(1*(gt==0),na.rm=TRUE) out[1,2] <- sum(1*(gt==1),na.rm=TRUE) out[1,3] <- sum(1*(gt==2),na.rm=TRUE) N <- sum(out[1,]) sumdat <- summary(n1data[,i]) f2 <- sumdat[1,"Q.2"] f1 <- 1 - f2 colnames(out) <- c("A/A","A/B","B/B") out[2,] <- c(f1*f1*N,2*f1*f2*N,f2*f2*N) if (!any(out[2,]<=0)) out[3,] <- (out[1,]-out[2,])^2/out[2,] else out[3,] <- (out[1,]-out[2,])^2 rownames(out) <- c("observed","expected","chi2+") chi2 <- sum(out[3,]) pv <- pchisq(chi2,1,lower.tail=FALSE) sco <- cat("HWE summary for",snpsubset[i],":\n") sco <- print(out) sco <- cat("Chi2 =",chi2,"; P =",pv) pvex <- sumdat[1,"Pexact"] sco <- cat("; exact P =",pvex,"\n\n") sco } } GenABEL/R/save.gwaa.data.R0000644000176000001440000000044311247561261014555 0ustar ripleyusers"save.gwaa.data" <- function(data,phenofile = "pheno.dat", genofile = "geno.raw",human=FALSE) { cat("writing phenotypes...\n") write.table(data@phdata,file=phenofile,sep=" ",na="NA",row.names=FALSE,col.names=TRUE) save.snp.data(data = data@gtdata, genofile = genofile, human = human) } GenABEL/R/Xfix.R0000644000176000001440000000373411247561261012715 0ustar ripleyusers"Xfix" <- function(data) { if (is(data,"gwaa.data")) data@gtdata <- Xfix.internal(data@gtdata) else if (is(data,"snp.data")) data <- Xfix.internal(data) else stop("data argument must be of gwaa.data-class or snp.data-class") data } "Xfix.internal" <- function(data) { if (!is(data,"snp.data")) stop("data argument must be of snp.data-class") if (!any(data@chromosome == "X") & !any(data@chromosome == "Y") & !any(data@chromosome == "mt")) stop("No X-, Y- or mtDNA-linked markers") # mlst <- data@male==1 # xmrk <- data@chromosome=="X" # if (sum(mlst)<1 || sum(xmrk)<1) { # cat("no SNPs typed in male\n") # return(data) # } # print("entering imphetckeck") err <- imphetcheck(data) # print("exiting imphetckeck") # print(dim(err$Xerrtab)) # print(err) if (!err$xerr) { cat("no X/Y/mtDNA-errors to fix\n") return(data) } else { # print(dim(err$Xerrtab)) fsnps <- unique(err$Xerrtab[,2]) # print(length(fsnps)) errlist <- list() errlist[["X"]] <- 0 errlist[["Y"]] <- 0 errlist[["mt"]] <- 0 for (i in fsnps) { # print(i) fids <- unique(err$Xerrtab[err$Xerrtab[,2]==i,1]) gtv <- as.numeric(data[,i])+1 gtv[is.na(gtv)] <- 0 gtv[(data@idnames %in% fids)] <- 0 # print(dim(data@gtps[,which(data@snpnames==i)])) # print(dim(gtv)) # print(length(data@gtps[,which(data@snpnames==i)])) # print(length(gtv)) errlist[[as.character(data@chromosome[i])]] <- errlist[[as.character(data@chromosome[i])]] + length(fids) # print(i) # print(as.character(data@chromosome[i])) # print(errlist) data@gtps[,which(data@snpnames==i)] <- put.snps(gtv) } # for (i in 1:dim(err$Xerrtab)[1]) { # cid <- which(data@idnames==err$Xerrtab[i,1]) # csn <- which(data@snpnames==err$Xerrtab[i,2]) # gtv <- as.numeric(data[,csn])+1 # gtv[is.na(gtv)] <- 0 # gtv[cid] <- 0 # data@gtps[,csn] <- put.snps(gtv) # } cat("...",(errlist$X+errlist$Y+errlist$mt),"X/Y/mtDNA (",errlist$X,errlist$Y,errlist$mt,") impossible heterozygotes and female Ys set as missing\n") } data } GenABEL/R/snp.data.R0000644000176000001440000000152611247561261013504 0ustar ripleyusers"snp.data" <- function (nids,rawdata, idnames=as.character(c(1:nids)), snpnames=as.character(c(1:(length(rawdata)/ceiling(nids/4)))), chromosome=as.factor(c(1:(length(rawdata)/ceiling(nids/4)))), map=as.double(seq(1,(length(rawdata)/ceiling(nids/4)))), coding=as.raw(rep(1,length(rawdata)/ceiling(nids/4))), strand=as.raw(rep(0,length(rawdata)/ceiling(nids/4))), male=rep(0,nids) ) { nbytes <- ceiling(nids/4) nsnps <- length(rawdata)/nbytes if (nsnps != round(nsnps)) stop("wrong numner of ids") if (class(rawdata) != " snp.mx") stop("rawdata must have class snp.mx") # t <- as.raw(rawdata) # dim(t) <- c(nbytes,nsnps) # t <- new("snp.mx",t) a <- new("snp.data",nbytes=nbytes,nids=nids,nsnps=nsnps,gtps=rawdata, idnames=idnames,snpnames=snpnames, chromosome=chromosome,map=map,coding=coding, strand=strand,male=male) a } GenABEL/R/ss.R0000644000176000001440000004410612025576475012432 0ustar ripleyusers# #defining snp.mx -- internal class # #setClass("genotype",contains="data.frame",package="GenABEL") #setClass("hsgeno",contains="data.frame",package="GenABEL") setClass("snps.cell",contains="raw",package="GenABEL") setClass("snp.mx",contains="matrix",package="GenABEL") setMethod("[","snp.mx", function (x, i, j , drop = FALSE) { if (missing(j)) j=c(1:ncol(x)); if (missing(drop)) drop = FALSE; if (is.logical(j)) j=which(j) k <- c(1:nrow(x)) x <- x@.Data[k, j , drop = FALSE] if (missing(i)) i=c(1:(nrow(x)*4)); if (is.logical(i)) i=which(i) x <- sset(as.raw(x),length(j),nrow(x)*4,i) dim(x) <- c(ceiling(length(i)/4),length(j)) if (is.matrix(x)) x <- new("snp.mx",x) else x <- new("snps.cell",x) x }) setMethod("show","snp.mx", function(object) { nr <- dim(object)[1] for (i in (1:nr)) { cat(as.raw(object[i,]),"\n") } }) setClass("snp.coding",contains="raw",package="GenABEL") setMethod("[",signature(x="snp.coding",i="ANY",j="missing",drop="missing"), function (x,i,j,...,drop) { nams <- names(x) x <- as.raw(x) names(x) <- nams out <- new("snp.coding",x[i]) names(out) <- nams[i] out }) setMethod("show","snp.coding", function (object) { snam <- names(object) # x <- alleleID.raw2char() # out <- x[as.character(object)] out <- as.raw(object) names(out) <- snam print(out) # cat(out,"\n"); }) setClass("snp.strand",contains="raw",package="GenABEL") setMethod("[",signature(x="snp.strand",i="ANY",j="missing",drop="missing"), function (x,i,j,...,drop) { nams <- names(x) x <- as.raw(x) names(x) <- nams out <- new("snp.strand",x[i]) names(out) <- nams[i] out }) setMethod("show","snp.strand", function (object) { snam <- names(object) # tmpo <- c("u","+","-")[as.numeric(object)+1] tmpo <- as.raw(object) names(tmpo) <- snam print(tmpo) # cat(tmpo,"\n"); }) setClass("snp.data",representation(nbytes="numeric",nids="numeric",nsnps="numeric", idnames="character",snpnames="character",chromosome="factor",map="numeric", coding="snp.coding",strand="snp.strand", male="numeric",gtps="ANY"),package="GenABEL") snp.data <- function (nids,rawdata, idnames=as.character(c(1:nids)), snpnames=as.character(c(1:(length(rawdata)/ceiling(nids/4)))), chromosome=as.factor(rep(1,(length(rawdata)/ceiling(nids/4)))), map=as.double(seq(1,(length(rawdata)/ceiling(nids/4)))), coding=as.raw(rep(1,length(rawdata)/ceiling(nids/4))), strand=as.raw(rep(0,length(rawdata)/ceiling(nids/4))), male=rep(0,nids) ) { nbytes <- ceiling(nids/4) nsnps <- length(rawdata)/nbytes if (nsnps != round(nsnps)) stop("wrong number of ids") names(map) <- snpnames names(chromosome) <- snpnames names(coding) <- snpnames names(strand) <- snpnames names(male) <- idnames t <- as.raw(rawdata) dim(t) <- c(nbytes,nsnps) t <- new("snp.mx",t) a <- new("snp.data",nbytes=nbytes,nids=nids,nsnps=nsnps,gtps=t, idnames=idnames,snpnames=snpnames, chromosome=chromosome,map=map, coding=coding, strand=strand, male=male) a } setMethod("[","snp.data", function(x, i, j, drop) { if (missing(j)) j=c(1:x@nsnps); if (missing(i)) i=c(1:x@nids); if (missing(drop)) drop = FALSE; if (is.logical(i)) i=which(i) if (is.logical(j)) j=which(j) if (is.character(i)) { tmp <- i i=match(i,x@idnames) if (any(is.na(i))) stop(paste("following IDs were not found:",tmp[which(is.na(i))],"\n")) } if (is.character(j)) { tmp <- j j=match(j,x@snpnames) if (any(is.na(j))) stop(paste("following SNPs were not found:",tmp[which(is.na(j))],"\n")) } if (length(i) > x@nids || max(i) > x@nids ) stop("i out of range") if (length(j) > x@nsnps || max(j) > x@nsnps) stop("j out of range") if (length(i) <= 0) stop("i out of range (== 0)") if (length(j) <= 0) stop("j out of range (== 0)") a <- new("snp.data") a@nids <- length(i) a@nsnps <- length(j) a@nbytes <- ceiling(a@nids/4.) a@snpnames <- x@snpnames[j] a@map <- x@map[j] a@chromosome <- as.factor(as.character(x@chromosome[j])) names(a@chromosome) <- a@snpnames a@coding <- new("snp.coding",x@coding[j]) names(a@coding) <- a@snpnames a@strand <- new("snp.strand",x@strand[j]) names(a@strand) <- a@snpnames a@idnames <- x@idnames[i] a@male <- x@male[i] names(a@male) <- a@idnames a@gtps <- x@gtps[i,j] a }) #setMethod("summary","snp.data", # function(object,...) { #) setMethod("show","snp.data", function(object) { cat("@nids =",object@nids,"\n") cat("@nsnps =",object@nsnps,"\n") cat("@nbytes =",object@nbytes,"\n") cat("@idnames =",object@idnames,"\n") cat("@snpnames =",object@snpnames,"\n") cat("@chromosome =",object@chromosome,"\n") cat("@coding = ",as.raw(object@coding),"\n") cat("@strand = ",as.raw(object@strand),"\n") cat("@map =",object@map,"\n") cat("@male =",object@male,"\n") cat("@gtps = \n"); show(object@gtps) }) setMethod( f = "dim", signature = "snp.data", definition = function(x) { return(c(nids(x),nsnps(x))) } ); setMethod( f = "dimnames", signature = "snp.data", definition = function(x) { return(list(idnames(x),snpnames(x))) } ); setClass("gwaa.data",representation(phdata="data.frame",gtdata="snp.data"),package="GenABEL") setMethod("show","gwaa.data", function (object) { show(object@phdata) show(object@gtdata) }) setMethod("[","gwaa.data", function( x, i, j, drop) { if (missing(j)) j=c(1:x@gtdata@nsnps); if (missing(i)) i=c(1:x@gtdata@nids); if (missing(drop)) drop = FALSE; if (is.logical(i)) i=which(i) if (is.logical(j)) j=which(j) if (is.character(i)) { tmp <- i i=match(i,x@gtdata@idnames) if (any(is.na(i))) stop(paste("following IDs were not found:",tmp[which(is.na(i))],"\n")) } if (is.character(j)) { tmp <- j j=match(j,x@gtdata@snpnames) if (any(is.na(j))) stop(paste("following SNPs were not found:",tmp[which(is.na(j))],"\n")) } if (length(i) > x@gtdata@nids || max(i) > x@gtdata@nids ) stop("i out of range") if (length(j) > x@gtdata@nsnps || max(j) > x@gtdata@nsnps) stop("j out of range") if (length(i) <= 0) stop("i out of range (== 0)") if (length(j) <= 0) stop("j out of range (== 0)") a <- x@gtdata[i,j] b <- x@phdata[i,] out <- new("gwaa.data",phdata=b,gtdata=a) out }) #setClass("scan.gwaa",contains="list",package="GenABEL") setClass("scan.gwaa.2D",contains="list",package="GenABEL") # # scan.gwaa class # (c) 2010 Yurii Aulchenko, EMCR # # setClass( Class = "scan.gwaa", representation( results = "data.frame", dimresults = "integer", annotation = "data.frame", lambda = "list", idnames = "character", call = "call", family = "character" ), package = "GenABEL" ); setMethod( f = "initialize", signature = "scan.gwaa", definition = function(.Object,results, annotation = NULL, lambda = NULL, idnames = NULL, call = NULL, family = NULL) { .Object@results <- results .Object@dimresults <- dim(results) if (!is.null(annotation)) {.Object@annotation <- annotation} else {.Object@annotation <- NULL} if (!is.null(lambda)) {.Object@lambda <- lambda} else {.Object@lambda <- NULL} if (!is.null(idnames)) {.Object@idnames <- idnames} else {.Object@idnames <- NULL} if (!is.null(call)) {.Object@call <- call} else {.Object@call <- NULL} if (!is.null(family)) {.Object@family <- family} else {.Object@family <- NULL} return(.Object) } ); # replace standard methods setMethod( f = "show", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { cat("***** 'scan.gwaa' object *****\n") if (!is.null(object@call)) {cat("*** Produced with:\n");print(getcall(object));} if (!is.null(object@family)) cat("*** Test used:",getfamily(object),"\n"); if (!is.null(object@idnames)) cat("*** no. IDs used:",length(object@idnames),"(", idnames(object)[1:min(3,length(object@idnames))],", ... )\n") if (!is.null(object@lambda)) { cat("*** Lambda:",lambda(object)$est,"\n"); # cat("*** Lambda:\n"); # print(lambda(object)); } cat("*** Results table contains",object@dimresults[1],"rows and",object@dimresults[2],"columns\n") if (object@dimresults[1]>10) { res <- object@results[1:10,] cat("*** Output for 10 first rows is:\n") print(res) cat(" ...\n") } else { res <- results(object) print(res) } cat("___ Use 'results(object)' to get complete results table ___\n") } ); setMethod( f = "[", signature = "scan.gwaa", definition = function(x,i,j,drop) { res <- results(x) if (missing(j)) drop <- FALSE return(res[i,j,drop=drop]) } ); setMethod( f = "dim", signature = "scan.gwaa", definition = function(x) { return(x@dimresults) } ); setMethod( f = "dimnames", signature = "scan.gwaa", definition = function(x) { return(dimnames(results(x))) } ); # # set new generics # setGeneric('is.scan.gwaa', function(x) standardGeneric('is.scan.gwaa')) setMethod('is.scan.gwaa', signature(x='scan.gwaa'), function(x) return(TRUE)) # accessing slots of 'scan.gwaa' setGeneric( name = "results", def = function(object, showGCP = TRUE ) {standardGeneric("results");} ); setMethod( f = "results", signature = "scan.gwaa", definition = function(object, showGCP = TRUE ) { if (!is.null(object@annotation)) { tmp <- cbind(object@annotation,object@results) rownames(tmp) <- rownames(object@results) } else { tmp <- object@results } if (!is.null(lambda(object)) & !any(names(tmp)=="Pc1df")) { chi2.1df_corr <- tmp$chi2.1df/lambda(object)$estimate tmp$Pc1df <- pchisq(chi2.1df_corr, df=1, lower.tail=FALSE) } return(tmp) } ); setGeneric( name = "annotation", def = function(object) {standardGeneric("annotation");} ); setMethod( f = "annotation", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(object@annotation) } ); setMethod( f = "annotation", signature = "snp.data", definition = function(object) { cod <- coding(object) A1 <- substr(cod,1,1) A2 <- substr(cod,2,2) # res <- data.frame(Chromosome=chromosome(object),Position=map(object), # Strand=strand(object),A1=A1,A2=A2,stringsAsFactors = FALSE) # should save space res <- data.frame(Chromosome=chromosome(object),Position=map(object), Strand=strand(object),A1=A1,A2=A2,stringsAsFactors = TRUE) rownames(res) <- snpnames(object) res } ); setMethod( f = "annotation", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(annotation(object@gtdata)) } ); setGeneric( name = "getfamily", def = function(object) {standardGeneric("getfamily");} ); setMethod( f = "getfamily", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(object@family) } ); setGeneric( name = "getcall", def = function(object) {standardGeneric("getcall");} ); setMethod( f = "getcall", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(object@call) } ); setGeneric( name = "lambda", def = function(object) {standardGeneric("lambda");} ); setMethod( f = "lambda", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(object@lambda) } ); setGeneric( name = "idnames", def = function(object) {standardGeneric("idnames");} ); setMethod( f = "idnames", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(idnames(object@gtdata)) } ); setMethod( f = "idnames", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(object@idnames) } ); setMethod( f = "idnames", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(object@idnames) } ); setGeneric( name = "snpnames", def = function(object) {standardGeneric("snpnames");} ); setMethod( f = "snpnames", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(snpnames(object@gtdata)) } ); setMethod( f = "snpnames", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(object@snpnames) } ); setMethod( f = "snpnames", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(rownames(object@results)) } ); setGeneric( name = "nids", def = function(object) {standardGeneric("nids");} ); setMethod( f = "nids", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(object@nids) } ); setMethod( f = "nids", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(nids(object@gtdata)) } ); setMethod( f = "nids", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(length(idnames(object))) } ); setGeneric( name = "nsnps", def = function(object) {standardGeneric("nsnps");} ); setMethod( f = "nsnps", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(object@nsnps) } ); setMethod( f = "nsnps", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(nsnps(object@gtdata)) } ); setMethod( f = "nsnps", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(dim(results(object))[1]) } ); setGeneric( name = "map", def = function(object) {standardGeneric("map");} ); setMethod( f = "map", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(object@map) } ); setMethod( f = "map", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(map(object@gtdata)) } ); setMethod( f = "map", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { mp <- annotation(object)[,"Position"] names(mp) <- snpnames(object) return(mp) } ); setGeneric( name = "chromosome", def = function(object) {standardGeneric("chromosome");} ); setMethod( f = "chromosome", signature = "snp.data", definition = function(object) { chr <- as.character(object@chromosome) names(chr) <- names(object@chromosome) return(chr) } ); setMethod( f = "chromosome", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(chromosome(object@gtdata)) } ); setMethod( f = "chromosome", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { chr <- as.character(annotation(object)[,"Chromosome"]) names(chr) <- snpnames(object) return(chr) } ); setGeneric( name = "strand", def = function(object) {standardGeneric("strand");} ); setMethod( f = "strand", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(as.character(object@strand)) } ); setMethod( f = "strand", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(strand(object@gtdata)) } ); setMethod( f = "strand", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(annotation(object)[,"Strand"]) } ); setGeneric( name = "strand<-", def = function(x,value) {standardGeneric("strand<-");} ); setMethod( f = "strand<-", signature = "snp.data", definition = function(x,value) { x <- patch_strand(data=x,snpid=snpnames(x),strand=value) return(x) } ); setMethod( f = "strand<-", signature = "gwaa.data", definition = function(x,value) { strand(x@gtdata) <- value return(x) } ); setGeneric( name = "coding", def = function(object) {standardGeneric("coding");} ); setMethod( f = "coding", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(as.character(object@coding)) } ); setMethod( f = "coding", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(coding(object@gtdata)) } ); setMethod( f = "coding", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { tmp <- annotation(object)[,c("A1","A2")] return(paste(tmp[,1],tmp[,2],sep="")) } ); setGeneric( name = "coding<-", def = function(x,value) {standardGeneric("coding<-");} ); setMethod( f = "coding<-", signature = "snp.data", definition = function(x,value) { rawVal <- as.raw(alleleID.char2raw()[value]) names(rawVal) <- x@snpnames x@coding <- new("snp.coding",rawVal) if (any(is.na(coding(x)))) { cat("wrong coding value, should be one of ") cat(names(alleleID.char2raw()),"\n") stop() } return(x) } ); setMethod( f = "coding<-", signature = "gwaa.data", definition = function(x,value) { coding(x@gtdata) <- value return(x) } ); setGeneric( name = "refallele", def = function(object) {standardGeneric("refallele");} ); setMethod( f = "refallele", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(substr(as.character(object@coding),1,1)) } ); setMethod( f = "refallele", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(substr(coding(object@gtdata),1,1)) } ); setMethod( f = "refallele", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(annotation(object)[,"A1"]) } ); setGeneric( name = "effallele", def = function(object) {standardGeneric("effallele");} ); setMethod( f = "effallele", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(substr(as.character(object@coding),2,2)) } ); setMethod( f = "effallele", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(substr(coding(object@gtdata),2,2)) } ); setMethod( f = "effallele", signature = "scan.gwaa", definition = function(object) { return(annotation(object)[,"A2"]) } ); setGeneric( name = "male", def = function(object) {standardGeneric("male");} ); setMethod( f = "male", signature = "snp.data", definition = function(object) { return(object@male) } ); setMethod( f = "male", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(male(object@gtdata)) } ); setGeneric( name = "gtdata", def = function(object) {standardGeneric("gtdata");} ); setMethod( f = "gtdata", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(object@gtdata) } ); setGeneric( name = "phdata", def = function(object) {standardGeneric("phdata");} ); setMethod( f = "phdata", signature = "gwaa.data", definition = function(object) { return(object@phdata) } ); setGeneric( name = "phdata<-", def = function(x,value) {standardGeneric("phdata<-");} ); setMethod( f = "phdata<-", signature = "gwaa.data", definition = function(x,value) { x@phdata <- value return(x) } ); GenABEL/R/ases.R0000644000176000001440000001010111336363220012706 0ustar ripleyusers#"as.double" <- #function(x, ...) UseMethod("as.double") "as.double.gwaa.data" <- function(x, ...) { if (!is(x,"gwaa.data")) stop("data argument should be gwaa.data-class") x <- x@gtdata to <- as.double(x) to } "as.double.snp.data" <- function(x, ...) { if (!is(x,"snp.data")) stop("data argument should be snp.data-class") tnids <- x@nids tnsnps <- x@nsnps to <- .C("get_snps_many",as.raw(x@gtps), as.integer(tnids), as.integer(tnsnps), idata = integer(tnids*tnsnps), PACKAGE="GenABEL")$idata to <- replace(to,(to==0),NA) to <- to - 1 dim(to) <- c(tnids,tnsnps) colnames(to) <- x@snpnames rownames(to) <- x@idnames to } "as.character.gwaa.data" <- function(x, ...) { if (!is(x,"gwaa.data")) stop("data argument should be gwaa.data-class") x <- x@gtdata to <- as.character(x) to } ## old function #"as.character.snp.data" <- #function(x, ...) { # if (!is(x,"snp.data")) stop("data argument should be snp.data-class") # a <- as.double(x) # dm <- dim(a) # to <- ifelse(is.na(a),NA,c("1/1","1/2","2/2")[a+1]) # dim(to) <- dm # colnames(to) <- x@snpnames # rownames(to) <- x@idnames # to #} as.character.snp.data <- function(x,...) { if (!is(x,"snp.data")) stop("data argument should be snp.data-class") rw2ch <- alleleID.raw2char.matrix() # # Very bulky fix -- now as.char.snp.coding returns true coding, used to be raw... # # rect <- rw2ch[as.character(x@coding),] # rect <- rw2ch[as.character(as.raw(x@coding)),] from <- as.double(x) to <- from if (dim(to)[2] == 1) { to[,1] <- ifelse(is.na(from[,1]),NA,rect[from+1]) } else { for (i in 1:dim(to)[2]) { to[,i] <- ifelse(is.na(from[,i]),NA,rect[i,][from[,i]+1]) } } colnames(to) <- x@snpnames rownames(to) <- x@idnames to } "as.genotype" <- function(x, ...) UseMethod("as.genotype") "as.genotype.gwaa.data" <- function(x, ...) { if (!is(x,"gwaa.data")) stop("data argument should be gwaa.data-class") x <- x@gtdata to <- as.genotype.snp.data(x) to } "as.genotype.snp.data" <- function(x, ...) { if (!is(x,"snp.data")) stop("data argument should be snp.data-class") if (!require(genetics)) stop("this function requires 'genetics' package to be installed") gdta <- data.frame(genotype(as.character(x[,1]))) if (x@nsnps>1) for (i in 2:x@nsnps) { gdta <- cbind(gdta,genotype(as.character(x[,i]))) } colnames(gdta) <- x@snpnames rownames(gdta) <- x@idnames # class(gdta) <- "genotype" gdta } "as.hsgeno" <- function(x, ...) UseMethod("as.hsgeno") "as.hsgeno.gwaa.data" <- function(x, ...) { if (!is(x,"gwaa.data")) stop("data argument should be gwaa.data-class") x <- x@gtdata to <- as.hsgeno(x) to } "as.hsgeno.snp.data" <- function(x, ...) { if (!is(x,"snp.data")) stop("data argument should be snp.data-class") g1 <- as.double(x[,1]) a1 <- rep(NA,length(g1)) a2 <- rep(NA,length(g1)) a1 <- replace(a1,(g1==0 | g1==1),1) a1 <- replace(a1,(g1==2),2) a2 <- replace(a2,(g1==0),1) a2 <- replace(a2,(g1==1 | g1==2),2) gdta <- data.frame(a1,a2) if (x@nsnps>1) for (i in 2:x@nsnps) { g1 <- as.double(x[,i]) a1 <- rep(NA,length(g1)) a2 <- rep(NA,length(g1)) a1 <- replace(a1,(g1==0 | g1==1),1) a1 <- replace(a1,(g1==2),2) a2 <- replace(a2,(g1==0),1) a2 <- replace(a2,(g1==1 | g1==2),2) gdta <- cbind(gdta,a1) gdta <- cbind(gdta,a2) } nams <- c() for (i in 1:x@nsnps) nams <- c(nams,paste(x@snpnames[i],".a1",sep=""),paste(x@snpnames[i],".a2",sep="")) colnames(gdta) <- nams rownames(gdta) <- x@idnames # class(gdta) <- "hsgeno" gdta } "as.raw.snp.data" <- function (x) { if (!is(x,"snp.data")) stop("data argument should be of snp.data-class") to <- as.raw(x@gtps) to } "as.raw.snp.mx" <- function(x) { if (!is(x,"snp.mx")) stop("data argument should be of snp.mx-class") to <- unclass(x) to <- as.raw(to) to } "as.data.frame.gwaa.data" <- function(x, ...) { a <- x@phdata a } "as.character.snp.coding" <- function(x, ...) { snam <- names(x) rect <- alleleID.raw2char() x <- as.raw(x) out <- rect[as.character(x)] names(out) <- snam out } "as.character.snp.strand" <- function(x, ...) { snam <- names(x) x <- as.raw(x) tmpo <- c("u","+","-")[as.numeric(x)+1] names(tmpo) <- snam tmpo } GenABEL/R/r2fast.R0000644000176000001440000000470711247561261013201 0ustar ripleyusers"r2fast" <- function(data,snpsubset,cross.snpsubset,idsubset) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata; if (!is(data,"snp.data")) stop("The data argument must have snp.data-class"); if (any(data@chromosome=="X") & dim(table(data@male))>1) { data <- data[,data@chromosome!="X"] warning("X-chromosome data dropped") } ### if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (missing(snpsubset) && !missing(cross.snpsubset)) stop("cross.snpsubset arg cannot be used (snpsubset missing)",immediate. = TRUE) r2.C.option <- 0 if (!missing(snpsubset) && !missing(cross.snpsubset)) { snpset1 <- snpsubset snpset2 <- cross.snpsubset if (any(snpset1 %in% snpset2)) stop("snpsubset and cross.snpsubset should not overlap!") snpsorder <- c(snpset1,snpset2) if (length(snpsorder) != data@nsnps) data <- data[,snpsorder] if (any(snpsorder!=data@snpnames)) data <- data[,snpsorder] r2.C.option <- 1 } else if (!missing(snpsubset) & missing(cross.snpsubset)) { snpset1 <- snpsubset snpset2 <- snpsubset snpsorder <- snpsubset data <- data[,snpsorder] } else if (missing(snpsubset) & missing(cross.snpsubset)) { snpset1 <- data@snpnames snpset2 <- data@snpnames } else { stop("can not be: impossible combination of snpsubset and cross.snpsubset") } gc() snpset1.num <- which(data@snpnames %in% snpset1) snpset2.num <- which(data@snpnames %in% snpset2) ### if (r2.C.option==0) { out <- .C("r2",as.raw(data@gtps),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps),out=double(data@nsnps*data@nsnps))$out; dim(out) <- c(data@nsnps,data@nsnps) out <- t(out) diag(out) <- NA colnames(out) <- data@snpnames rownames(out) <- data@snpnames } else if (r2.C.option==1) { sout <- .C("r2new",as.raw(data@gtps),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps),as.integer(length(snpset1.num)),as.integer(snpset1.num-1),as.integer(length(snpset2.num)),as.integer(snpset2.num-1),out=double(2*length(snpset1.num)*length(snpset2.num)))$out; out <- list() out$num <- sout[1:(length(snpset1.num)*length(snpset2.num))] out$r2 <- sout[(length(snpset1.num)*length(snpset2.num)+1):(length(snpset1.num)*length(snpset2.num)*2)] dim(out$num) <- c(length(snpset1.num),length(snpset2.num)) dim(out$r2) <- c(length(snpset2.num),length(snpset1.num)) out$r2 <- t(out$r2) out$num <- t(out$num) rownames(out$num) <- snpset2 colnames(out$num) <- snpset1 rownames(out$r2) <- snpset1 colnames(out$r2) <- snpset2 } else { stop("can not be: incorrect r2.C.option") } out } GenABEL/R/GASurv.R0000644000176000001440000000102411247561261013134 0ustar ripleyusers"GASurv" <- function(fuptime,status) { if (!is.numeric(fuptime)) stop("follow-up time (fuptime) argument should be numeric!") tmp <- try(test.type(status,"binomial")) if (is(tmp,"try-error")) stop("Something is wrong with status argument") tmp <- try(test.type(fuptime,"gaussian")) if (is(tmp,"try-error")) stop("Something is wrong with fuptime argument") if (length(fuptime) != length(status)) stop("fuptime and status arguments length differ") out <- matrix(c(fuptime,status),ncol=2) class(out) <- "GASurv" out } GenABEL/R/export.merlin.R0000644000176000001440000001170712235670324014603 0ustar ripleyusers"export.merlin" <- function(data,pedfile="merlin.ped",datafile="merlin.dat", mapfile="merlin.map",format="merlin",fixstrand="no", extendedmap=TRUE,traits=1, order = TRUE, stepids = 100, dpieceFun="new") { if (!is(data,"gwaa.data")) stop("Data argument should be of gwaa.data-class") dpieceFunOptions <- c("old","new") dpieceFunInt <- match(dpieceFun,dpieceFunOptions,nomatch=0) if (dpieceFunInt<=0) { out <- paste("dpieceFun argument should be one of",dpieceFunOptions,"\n") stop(out) } else { if (dpieceFunInt==1) dump.piece=dump.piece else if (dpieceFunInt==2) dump.piece=dump.piece.New else stop("weird stuff!") } formats <- c("merlin","plink") if (!(match(format,formats,nomatch=0)>0)) { out <- paste("format argument should be one of",formats,"\n") stop(out) } fixes <- c("no","+","-") if (!(match(fixstrand,fixes,nomatch=0)>0)) { out <- paste("fixstrand argument should be one of",fixes,"\n") stop(out) } if (order) { ord <- sortmap.internal(chromosome(data),map(data)) if (any(ord$ix != c(1:length(ord$ix)))) {data <- data[,ord$ix]; gc()} } if (fixstrand != "no") { ###### as.raw(1) == "+" ###### as.raw(2) == "-" if (fixstrand == "-") {tos <- as.raw(1);fos<-as.raw(2);} else if (fixstrand == "+") {tos <- as.raw(2);fos <- as.raw(1)} else {stop("strange strand...")} stf <- which(as.raw(data@gtdata@strand) == tos) if (length(stf)>0) { revs <- alleleID.revstrand() savnam <- names(data@gtdata@strand) # # data@gtdata@coding[stf] <- new("snp.coding",as.raw(revs[as.character(data@gtdata@coding[stf])])) # # ugly fix -- # data@gtdata@coding[stf] <- new("snp.coding",as.raw(revs[as.character(as.raw(data@gtdata@coding[stf]))])) names(data@gtdata@coding) <- savnam data@gtdata@strand[stf] <- new("snp.strand",rep(fos,length(stf))) names(data@gtdata@strand) <- savnam } } bstp <- stepids #100 if (data@gtdata@nids>(bstp*1.5)) { steps <- seq(from=0,to=data@gtdata@nids,by=bstp) if (data@gtdata@nids != steps[length(steps)]) steps[length(steps)+1] <- data@gtdata@nids dump.piece(data=data,from=1,to=steps[2],traits=traits, pedfile=pedfile,append=FALSE,format=format) cat("dumped ids",1,"to",steps[2],"\n") for (jjj in c(2:(length(steps)-1))) { dump.piece(data=data,from=(steps[jjj]+1),to=(steps[jjj+1]),traits=traits, pedfile=pedfile,append=TRUE,format=format) cat("dumped ids",steps[jjj]+1,"to",steps[jjj+1],"\n") } } else { dump.piece(data=data,from=1,to=data@gtdata@nids,traits=traits, pedfile=pedfile,append=F,format=format) } snps <- data@gtdata@snpnames inf <- data.frame(a=rep("M",length(snps)),b=snps) if (traits>0) { tran <- paste("faket",seq(1:traits),sep="") inf0 <- data.frame(a=rep("T",traits),b=tran) inf <- rbind(inf0,inf) } if (!is.null(datafile)) { write.table(inf,file=datafile,col.names=FALSE,row.names=FALSE,quote=FALSE) } if (format=="merlin") { map <- data.frame(chromosome=as.character(data@gtdata@chromosome),markername=data@gtdata@snpnames,position=data@gtdata@map) write.table(map,file=mapfile,col.names=TRUE,row.names=FALSE,quote=FALSE) } else if (format=="plink") { map <- data.frame(chromosome=as.character(chromosome(data)), markername=snpnames(data),gpos=0,position=map(data)) write.table(map,file=mapfile,col.names=FALSE,row.names=FALSE,quote=FALSE) } else { stop("non-formalized format") } if (extendedmap) { map <- data.frame(chromosome=as.character(data@gtdata@chromosome),markername=data@gtdata@snpnames,position=data@gtdata@map,strand=as.character(data@gtdata@strand),coding=as.character(data@gtdata@coding)) write.table(map,file=paste(mapfile,".ext",sep=""),col.names=TRUE,row.names=FALSE,quote=FALSE) } } dump.piece <- function(data,fromid,toid,traits,pedfile,append,format="merlin") { if (toid < fromid) stop("toid 0) { tr <- matrix(rep(0,nids*traits),ncol=traits) x <- data.frame(seq(fromid,toid),ids,rep(0,nids),rep(0,nids),sx,tr,x) } else { x <- data.frame(seq(fromid,toid),ids,rep(0,nids),rep(0,nids),sx,x) } write.table(x,file=pedfile,col.names=FALSE,row.names=FALSE,quote=FALSE,append=append,sep=" ") } dump.piece.New <- function(data,fromid,toid,traits,pedfile,append,format="merlin") { if (toid < fromid) stop("toid= 0 then always #' Pearson's chi-square test is performed exept of the cases when expected #' number of subjects in a field of contingency table is =0 and test is NOT Pearson's #' chisq test then Pearson's chisq test (!) is performed only for SNPs which #' produce acontingency table where the expected number of subjects in each #' field is >min_expected_cut_off. Otherwise the specified test is performed. #' Object of class \code{\link{integer}} or \code{\link{numeric}} #' @return A list is returned. #' @returnItem chi2_max A vector where each element is a test statistic choosen #' as a maximum chisq among tests where a SNP and SNPs on the right within a #' window are involved. #' @returnItem chi2_all Statistics of all tests done in the analysis. Each row #' of the matrix contains tests statistics for a SNP and all SNPs on the right #' of him within of a given window. For example: the ellement chi2_all[1,1] #' stands for a test #' @references #' Fan Liu, Maksim V. Struchalin, Kate van Duijn, Albert Hofman, Andre G. #' Uitterlinden, Yurii S. Aulchenko, and Manfred Kayser. Detecting Low #' Frequent Loss-of-Function Alleles in Genome Wide Association Studies #' with Red Hair Color as Example'. PLoS ONE 6(11): e28145. #' doi:10.1371/journal.pone.0028145 #' @author Maksim Struchalin #' @keywords manip #' @examples #' data(srdta) #' chis2_nocorrection <- cocohet(data=gtdata(srdta), #' trait=phdata(srdta)$bt, window=3, test="CHI2") #' "cocohet" <- function(data, trait, window, return_all_result = TRUE, makePlot = FALSE, test = "CHI2", min_expected_cut_off = -1) { #Correction is performed in case expected value one of the margin in contigency table less 5. Available values for chi2_correction: # "CHI2" # "YATES" # "FISHER" if(!is(data, "snp.data")) { stop("Wrong data class: the argument \"data\" should has type \"snp.data\".") } if(!is(trait, "integer") && !is(trait, "numeric")) { stop("Wrong data class: the argument \"trait\" should has type \"integer\" or \"numeric\".") } if(dim(table(trait)) != 2) { stop("\"trait\" must be binary") } if(!is(window, "integer") && !is(window, "numeric")) { stop("Wrong data class: the argument \"window\" should has type \"integer\" or \"numeric\".") } snp_number <- data@nsnps if(window >= snp_number) { print(paste("warning: \"window\" value ", window, " is bigger than total snp number. Automaticly reduced to maximum possible.")) window <- snp_number - 1 print(paste("New window value is ", window, ".\n")) } if(window==0) {stop("Input parameter window can not be zero.\n")} output <- .Call("interaction_rare_recesive_allele_C_", as.raw(data@gtps), as.integer(data@nids), as.integer(snp_number), as.integer(trait), as.integer(window), return_all_result, test, as.integer(min_expected_cut_off)) results <- list() results$chi2_max <- output[1:(data@nsnps-1)] if(return_all_result) { results$chi2_all <- matrix(output[data@nsnps:length(output)], ncol=window, nrow=data@nsnps-1, byrow=T) } if (makePlot) { results_pval <- pchisq(results$chi2_max, df=1, lower.tail=F) results_list <- list() results_list$P1df <- results_pval results_list$map <- data@map[1:(data@nsnps-1)] results_list$chromosome <- data@chromosome[1:(data@nsnps-1)] class(results_list) <- "scan.gwaa" plot.scan.gwaa(results_list) } snp_position_top <- which.max(results$chi2_max) snp_name_top <- data@snpnames[snp_position_top] snp_chromosome_top <- data@chromosome[snp_position_top] snp_map_top <- data@map[snp_position_top] print(paste("The top snp has name ", snp_name_top, ",is located in chromosome ", snp_chromosome_top, ", position ", snp_map_top, sep="")) #if(return_all_result) # { # print(paste("Plotting the manhettan plot for interaction bewteen snp ", snp_name_top, " and snps on the left/right within a window", sep="")) # look_at_snp_chi2s_interactions_rare_recesive_alleles(results$chi2_all, data, snp_position_top) # } results } #TODO it seems the function below is never used - should it be deleted from the code? # Commenting it out for the time-being #"look_at_snp_chi2s_interactions_rare_recesive_alleles" <- function( # chi2_all, data, snp_position, # manhettan_filename="one_snp_manhettan.jpeg") #{ # # if(!is(data,"snp.data")) { # stop("Wrong data class: the argument \"data\" should has type \"snp.data\".") # } # # if(!is(chi2_all,"matrix")) { # stop("Wrong data class: the argument \"chi2_all\" should has type \"matrix\".") # } # # window <- dim(chi2_all)[2] # snp_number <- dim(chi2_all)[1] + 1 # # if(window == 0 | snp_number==0) stop("Wrong chi2 matrix.") # # results <- list() # results$right_window_chi2s <- chi2_all[snp_position,] # results$left_window_chi2s <- c() # # left_border <- snp_position - window # if(left_border <=0 ) left_border <- 1 # # right_border <- snp_position + window # if(right_border > snp_number-1) right_border <- snp_number-1 # # for(i in 1:left_border) # { # results$left_window_chi2s <- c(results$left_window_chi2s, chi2_all[snp_position-i, i]) # } # # bitmap(manhettan_filename, type="jpeg") # # print(snp_position) # results_chi2 <- c(results$left_window_chi2s, results$right_window_chi2s) # print(length(results$left_window_chi2s)) # print(length(results$right_window_chi2s)) # print(length(results_chi2)) # print("________________") # results_pval <- pchisq(results_chi2, df=1, lower.tail=F) # # max_position_local <- which.max(results_chi2) # max_position <- max_position_local + snp_position # # results_list <- list() # results_list$P1df <- results_pval # results_list$map <- c(data@map[left_border:(snp_position-1)], data@map[(snp_position+1):right_border]) # results_list$chromosome <- as.factor(c(as.character(data@chromosome[left_border:(snp_position-1)]), # as.character(data@chromosome[(snp_position+1):right_border]))) # class(results_list) <- "scan.gwaa" # # # print(length(results_list$P1df)) # print(length(results_list$map)) # print(length(results_list$chromosome)) # # try(plot.scan.gwaa(results_list)) # # dev.off() # # print(paste("The plot is saved into file ", manhettan_filename, sep="")) # # print(paste("Maximum chi2 is ", results_chi2[max_position_local], " for a snp in position ", max_position, sep="")) # # # results_chi2 #} # original header moved here because the roxygen doc is not at the beginning #===================================================================================== # # Filename: chi2-CG.R # # Description: Functions for performing chi2 test for Detecting Rare Recessive Alleles. # # Version: 1.0 # Created: 27-May-2010 # Revision: none # # # Author: Maksim V. Struchalin # Company: ErasmusMC, Epidemiology, The Netherlands. # Email: m.struchalin@erasmusmc.nl # #===================================================================================== GenABEL/R/save.snp.data.R0000644000176000001440000000246511247561261014444 0ustar ripleyusers"save.snp.data" <- function(data, genofile = "geno.raw",human=FALSE) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata if (!is(data,"snp.data")) stop("data argument must be of snp.data-class or gwaa.data-class!") if (human==TRUE && missing(genofile)) genofile="geno.dat" ofile <- file(genofile,"w") if (human) cat("#GenABEL human-readable data version 0.1\n",file=ofile) else cat("#GenABEL raw data version 0.1\n",file=ofile) cat("writing id names...\n") cat(data@idnames,"\n",file=ofile) cat("writing snp names...\n") cat(data@snpnames,"\n",file=ofile) cat("writing chromosome data...\n") cat(as.character(data@chromosome),"\n",file=ofile) cat("writing map data...\n") cat(data@map,"\n",file=ofile) cat("writing coding data...\n") if (human) cat(as.character(data@coding),"\n",file=ofile) else write(data@coding,file=ofile,ncolumns=data@nsnps) cat("writing strand data...\n") if (human) cat(as.character(data@strand),"\n",file=ofile) else write(data@strand,file=ofile,ncolumns=data@nsnps) cat("writing genotypic data...\n") if (human) { idta <- as.double(data)+1 idta <- replace(idta,is.na(idta),0) write(idta,file=ofile,ncolumns=data@nids) } else write(data@gtps,file=ofile,ncolumns=data@nbytes) # for (i in 1:data@nsnps) { # cat(data@gtps[,i],"\n",file=ofile) # } close(ofile) } GenABEL/R/emp.mmscore.R0000644000176000001440000000036511433020176014211 0ustar ripleyusers"emp.mmscore" <- function(h2object,data,snpsubset,idsubset,strata,times=200,quiet=FALSE,bcast=10) { out <- mmscore(h2object=h2object,data=data,snpsubset=snpsubset,idsubset=idsubset,strata=strata, times=times,quiet=quiet,bcast=bcast) out } GenABEL/R/grammar.old.R0000644000176000001440000001210612020062132014152 0ustar ripleyusers"grammar.old" <- function(h2object,data,snpsubset,idsubset,strata,times=1,quiet=FALSE, bcast=10,clambda=FALSE,propPs=1.0) { warning("Depricated. Using qtscore on environmental residuals (qtscore(h2object$pgres,...))\nwith clam = FLASE\n") out <- qtscore(h2object$pgres,data=data,snpsubset=snpsubset, idsubset=idsubset,strata=strata,times=times,quiet=quiet,bcast=bcast, clambda=clambda,propPs=propPs) return(out) if (is(data,"gwaa.data")) { checkphengen(data) data <- data@gtdata } if (class(h2object) != "polygenic") stop("wrong class of h2object (should be polygenic)") if (!is(data,"snp.data")) { stop("wrong data class: should be gwaa.data or snp.data") } if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (missing(strata)) {nstra=1; strata <- rep(0,data@nids)} if (length(strata)!=data@nids) stop("Strata variable and the data do not match in length") if (any(is.na(strata))) stop("Strata variable contains NAs") tmeas <- h2object$measuredIDs resid <- h2object$residualY if (any(tmeas == FALSE)) { if (!quiet) warning(paste(sum(!tmeas),"people (out of",length(tmeas),") excluded because they have trait or covariate missing\n"),immediate. = TRUE) if (length(tmeas) != data@nids) stop("Dimension of the outcome and SNP data object are different") data <- data[tmeas,] strata <- strata[tmeas] resid <- resid[tmeas] } if (any(strata!=0)) { olev <- levels(as.factor(strata)) nstra <- length(olev) tstr <- strata for (i in 0:(nstra-1)) tstr <- replace(tstr,(strata==olev[i+1]),i) strata <- tstr rm(tstr) } nstra <- length(levels(as.factor(strata))) lenn <- data@nsnps; tvar <- h2object$h2an$estimate[length(h2object$h2an$estimate)] h2object$InvSigma <- h2object$InvSigma*(1.-h2object$esth2)*tvar #sqrt(tvar) out <- list() for (j in c(1:(times+1*(times>1)))) { if (j>1) resid <- sample(resid,replace=FALSE) chi2 <- .C("grammar",as.raw(data@gtps),as.double(resid),as.double(h2object$InvSigma),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps), as.integer(nstra), as.integer(strata), chi2 = double(7*data@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 if (any(data@chromosome=="X")) { ogX <- data[,data@chromosome=="X"] sxstra <- strata; sxstra[ogX@male==1] <- strata[ogX@male==1]+nstra chi2X <- .C("grammar",as.raw(ogX@gtps),as.double(resid),as.double(h2object$InvSigma),as.integer(ogX@nids),as.integer(ogX@nsnps), as.integer(nstra*2), as.integer(sxstra), chi2 = double(7*ogX@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 revec <- (data@chromosome=="X") revec <- rep(revec,6) chi2 <- replace(chi2,revec,chi2X) rm(ogX,chi2X,revec);gc(verbose=FALSE) } if (j == 1) { chi2.1df <- chi2[1:lenn]; chi2.2df <- chi2[(lenn+1):(2*lenn)]; out$chi2.1df <- chi2.1df out$chi2.2df <- chi2.2df actdf <- chi2[(2*lenn+1):(3*lenn)]; lambda <- list() if (is.logical(clambda)) { if (lenn<10) { warning("no. observations < 10; Lambda set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } else { if (lenn<100) warning("Number of observations < 100, Lambda estimate is unreliable") lambda <- estlambda(chi2.1df,plot=FALSE,proportion=propPs) if (lambda$estimate<1.0 && clambda==TRUE) { warning("Lambda estimated < 1, set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } } } else { if (is.numeric(clambda)) { lambda$estimate <- clambda lambda$se <- NA } else if (is.list(clambda)) { if (any(is.na(match(c("estimate","se"),names(clambda))))) stop("when clambda is list, should contain estimate and se") lambda <- clambda lambda$se <- NA } else { stop("clambda should be logical, numeric, or list") } } chi2.c1df <- chi2.1df/lambda$estimate effB <- chi2[(3*lenn+1):(lenn*4)] # effAB <- chi2[(4*lenn+1):(lenn*5)] # effBB <- chi2[(5*lenn+1):(lenn*6)] if (times>1) { pr.1df <- rep(0,lenn) # pr.2df <- rep(0,lenn) pr.c1df <- rep(0,lenn) } } else { th1 <- max(chi2[1:lenn]) pr.1df <- pr.1df + 1*(chi2.1df < th1) # pr.2df <- pr.2df + 1*(chi2.2df < max(chi2[(lenn+1):(2*lenn)])) pr.c1df <- pr.c1df + 1*(chi2.c1df < th1) if (!quiet && ((j-1)/bcast == round((j-1)/bcast))) { cat("\b\b\b\b\b\b",round((100*(j-1)/times),digits=2),"%",sep="") flush.console() } } } if (times > bcast) cat("\n") if (times>1) { out$P1df <- pr.1df/times out$P1df <- replace(out$P1df,(out$P1df==0),1/(1+times)) # out$P2df <- pr.2df/times # out$P2df <- replace(out$P2df,(out$P2df==0),1/(1+times)) out$Pc1df <- pr.c1df/times # out$Pc1df <- replace(out$Pc1df,(out$Pc1df==0),1/(1+times)) } else { out$P1df <- pchisq(chi2.1df,1,lower.tail=F) # out$P2df <- pchisq(chi2.2df,actdf,lower.tail=F) out$Pc1df <- pchisq(chi2.c1df,1,lower.tail=F) } out$lambda <- lambda out$effB <- effB # out$effAB <- effAB # out$effBB <- effBB out$snpnames <- data@snpnames out$map <- data@map out$chromosome <- data@chromosome out$idnames <- data@idnames out$formula <- match.call() out$family <- paste("score test for association with trait type") #,trait.type) out$N <- chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)] class(out) <- "scan.gwaa" out } GenABEL/R/lilog.R0000644000176000001440000001057512154167433013107 0ustar ripleyusers#' LiLog (Linear to Logistic Beta estimator) #' #' Estimating Logistic Betas from a linear regression. #' #' The function transforms the betas from the linear regression of the #' binomial trait into its logistic counterpart. #' It is based on the following relationship: if we denote with #' \eqn{\alpha} the coefficients of the logistic regression and with #' \eqn{\beta} those coming from the linear regression we have that: #' #' \deqn{z=\alpha_0 + \alpha_{SNP} + \alpha_{COV1} \ldots + #' \alpha_{COVi} = \ln \left( \frac{p}{1-p} \right),}{% #' z = alpha0 + alphaSNP + alphaCOV1 + ... + alphaCOVi = ln(p/(1-p)),} #' with #' \deqn{p = \beta_0 + \beta_{SNP}}{% #' p = beta0 + betaSNP} #' Covariates are disregarded and the relationship #' \deqn{\alpha_0 + \alpha_{SNP} = \mathrm{logit}(\beta_0 + \beta_{SNP})}{% #' alpha0 + \alphaSNP = logit(beta0 + betaSNP)} #' holds. #' #' \eqn{\beta_0} is not the coefficient coming from the linear #' regression but it is estimated as: #' \deqn{\mathrm{prev} - 2 q (1-q) \beta - q^2 \beta}{% #' prev - 2 * q * (1-q) * beta - q^2 * beta} #' #' and \eqn{\alpha_0} is estimated as #' \eqn{\mathrm{logit}(\beta_0)}{logit(beta0)}. #' So \eqn{\alpha_{SNP}}, which is the parameter of interest, will be: #' \deqn{\alpha_{SNP} = \mathrm{logit}(\beta_0 + \beta_{SNP}) - #' \mathrm{logit}(\beta_0).}{% #' alphaSNP = logit(beta0 + betaSNP) - logit(beta0).} #' #' \eqn{SE(\alpha_{SNP})}{SE(\alphaSNP)} can be estimated considering #' that the following relationship must be true: #' \deqn{\frac{\alpha_{SNP}}{SE(\alpha_{SNP})} = #' \frac{\beta_{SNP}}{SE(\beta_{SNP})},}{% #' alphaSNP/SEalphaSNP = betaSNP/SEbetaSNP,} which is equivalent to #' \deqn{SE(\alpha_{SNP}) = \alpha_{SNP} #' \frac{SE(\beta_{SNP})}{\beta_{SNP}}.}{% #' SE(alphaSNP) = alphaSNP * SE(betaSNP)/betaSNP.} #' #' @param prev: Prevalence of the disease as observed from the data #' @param beta: \eqn{\beta_{SNP}}{beta_SNP} as estimated from a linear #' regression of the binomial trait #' @param SEbeta: Standard Error of \eqn{\beta}{beta} coming from the #' linear regression #' @param q: Frequency of the coded allele. #' #' @return Dataframe containing \eqn{\beta}{beta} and #' \eqn{SE(\beta)}{SE(beta)}. #' #' @author Nicola Pirastu, Lennart Karssen, Yurii Aulchenko #' #' @references #' #' \emph{Genome-wide feasible and meta-analysis oriented methods for #' analysis of binary traits using mixed models}, #' Nicola Pirastu, Lennart C. Karssen, Pio D'adamo, Paolo Gasparini, #' Yurii Aulchenko (Submitted). #' #' @seealso #' For transforming results from \code{\link{formetascore}} see #' \code{\link{formetascore2lilog}} #' while for tranforming the output from ProbABEL use \code{\link{palinear2LiLog}} #' #' @examples #' #' # simulate a snp with q = 0.3 #' snp <- rbinom(n=1000, size=2, prob=0.3) #' # estimate the probability according to a logistic model with beta 0.4 #' probabil <- 1/(1 + exp( -(snp * 0.4 - 1) )) #' # simulate the binary trait #' bin.trait <- rbinom(n=1000, size=1, prob=probabil) #' # run linear regression #' res.lin <- glm(bin.trait~snp) #' # run logistic regression #' res.log <- glm(bin.trait~snp, family=binomial) #' #' # recover information from linear regression #' snp.info <- summary(res.lin)$coefficients["snp",] #' #' # transform linear regression coefficients into logistic regression scale #' LiLog(prev=mean(bin.trait), beta=snp.info[1], SEbeta=snp.info[2], #' q=mean(snp)/2) #' #' summary(res.log)$coefficients["snp", 1:2] #' #' # Example with qtscore #' data(srdta) #' #' snp <- as.numeric(srdta[, 100]) #' probabil <- 1/(1 + exp( -(snp * 0.4 - 1) )) #' bin.trait <- rbinom(n=nids(srdta), size=1, prob=probabil) #' srdta@phdata$binary <- bin.trait #' res <- qtscore(binary, data=srdta) #' sum <- summary(srdta) #' #' lilog.res <- LiLog(prev=mean(bin.trait), beta=res@results$effB, #' SEbeta=res@results$se_effB, q=sum$Q.2) #' summary(glm(bin.trait~snp, #' family=binomial)$coefficients)["snp"1:2,] # logistic regression #' lilog.res[100, ] # lilog result #' #' @keywords #' LiLog #' LiLog <- function(prev, beta, SEbeta, q){ Icept <- (prev - 2 * q * beta) alfa0 <- log(Icept / (1-Icept)) T1 <- (Icept + beta) T1[which(T1<0 | T1>1)] <- NA log.beta <- binomial()$linkfun(T1) - alfa0 se.log <- (log.beta * SEbeta) / beta res <- data.frame(log.beta, se.log) names(res) <- c("beta", "sebeta") return(res) } GenABEL/R/formetascore.R0000644000176000001440000000540612073343537014470 0ustar ripleyusers"formetascore" <- function(formula,data,stat=qtscore,transform="no",build="unknown",verbosity=1, ...) { if (!is(data,"gwaa.data")) stop("data argument must have gwaa.data-class") checkphengen(data) if ( is(try(formula,silent=TRUE),"try-error") ) { formula <- phdata(data)[[as(match.call()[["formula"]],"character")]] } # if (!missing(data)) attach(data@phdata,pos=2,warn.conflicts=FALSE) if (is(formula,"polygenic")) { pm <- pmatch("stat",names(match.call())) pm <- (pm[!is.na(pm)])[1] a <- match.call()[[pm]] if (a != "mmscore" && a != "mmscore()") stop("stat should be mmscore when polygenic object is analysed") if (!is(transform,"character")) stop("transform should be \"no\" when polygenic object is analysed") if (transform != "no") stop("transform should be \"no\" when polygenic object is analysed") } if (is.character(transform)) { if (transform!="no") stop("transform argument not recognised") } else { formula <- transform(formula=formula,data=data) } if (is(formula,"formula")) { mf <- model.frame(formula,data@phdata,na.action=na.omit,drop.unused.levels=TRUE) mids <- rownames(data@phdata) %in% rownames(mf) } else if (is(formula,"polygenic")) { mids <- which(!is.na(formula$residualY)) } else { mids <- which(!is.na(formula)) } # if (!missing(data)) detach(data@phdata) if (verbosity<0) stop("verbosity parameter must be positive integer") res <- stat(formula,data,...) sum <- summary(data@gtdata[mids,]) callr <- sum$Call Phwe <- sum$Pexact efff <- sum$Q.2 reff <- 1. - sum$Q.2 serr <- abs(res[,"effB"])/sqrt(res[,"chi2.1df"]) #coding <- coding(data) if (verbosity==0) out <- data.frame( name=snpnames(res),chromosome=chromosome(res), position=map(res),strand=strand(res), allele1=refallele(res), allele2=effallele(res), effallele=effallele(res), beta=res[,"effB"],sebeta=res[,"se_effB"],p=res[,"P1df"], stringsAsFactors=FALSE ) else if (verbosity==1) out <- data.frame( name=snpnames(res),chromosome=chromosome(res), position=map(res),strand=strand(res), allele1=refallele(res), allele2=effallele(res), effallele=effallele(res), effallelefreq=efff, n=res[,"N"], beta=res[,"effB"],sebeta=res[,"se_effB"],p=res[,"P1df"], pgc=res[,"Pc1df"], pexhwe=Phwe,call=callr,stringsAsFactors=FALSE ) else out <- data.frame( name=snpnames(res),chromosome=chromosome(res), position=map(res),strand=strand(res), allele1=refallele(res), allele2=effallele(res), build=rep(build,length(coding)), effallele=effallele(res), effallelefreq=efff, n=res[,"N"], beta=res[,"effB"],sebeta=res[,"se_effB"],p=res[,"P1df"], pgc=res[,"Pc1df"],lambda=lambda(res), pexhwe=Phwe,call=callr,stringsAsFactors=FALSE ) rownames(out) <- snpnames(res) out } GenABEL/R/rhofast.R0000644000176000001440000000124611247561261013441 0ustar ripleyusers"rhofast" <- function(data,snpsubset,idsubset) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata; if (!is(data,"snp.data")) stop("The data argument must have snp.data-class"); if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (any(data@chromosome=="X") & dim(table(data@male))>1) { data <- data[,data@chromosome!="X"] warning("X-chromosome data dropped") } out <- .C("rho",as.raw(data@gtps),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps),out=double(data@nsnps*data@nsnps))$out; dim(out) <- c(data@nsnps,data@nsnps) out <- t(out) diag(out) <- NA colnames(out) <- data@snpnames rownames(out) <- data@snpnames out } GenABEL/R/chi2_CG.R0000644000176000001440000000006611456413037013167 0ustar ripleyuserschi2_CG <- function(...) { out <- cocohet(...) out }GenABEL/R/perid.summary.R0000644000176000001440000000074511247604141014570 0ustar ripleyusers"perid.summary" <- function (data,snpsubset,idsubset, ...) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata if (!is(data,"snp.data")) stop("The data argument must be of snp.data-class or gwaa.data-class") if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] out <- hom(data, ... ) out <- as.data.frame(out,stringsAsFactors=FALSE) out$CallPP <- out$NoMeasured/data@nsnps out$Het <- 1. - out$Hom rownames(out) <- data@idnames out } GenABEL/R/check.marker.internal.R0000644000176000001440000001623112011004747016132 0ustar ripleyusers"check.marker.internal" <- function(data, snpsubset, idsubset, callrate=0.95,perid.call=0.95, het.fdr=0.01, ibs.threshold = 0.95, ibs.mrk = 2000, ibs.exclude="lower", maf, p.level=-1, fdrate = 0.2, hweidsubset, redundant="no", minconcordance = 2.0, qoption="bh95", imphetasmissing = TRUE) { # qoption = "bh95" (Benjamini & Hochberg 1995) or "storey" (Storey 2003, requires qvalue library) if (is(data,"gwaa.data")) { if (!missing(snpsubset)) data <- data@gtdata[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data@gtdata[idsubset,] if (missing(idsubset) & missing(snpsubset)) data <- data@gtdata } else if (is(data,"snp.data")) { if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] } else { stop("data argument should be of type gwaa.data or snp.data"); } if (missing(maf)) maf <- 5/(2*data@nids) nts <- data@nsnps cat(nts,"markers and",data@nids,"people in total\n") flush.console() out <- list() # check redundancy # browser() redok <- rep(1,data@nsnps) if (redundant != "no" && (redundant == "bychrom" || redundant=="all")) { out$details.redundancy <- redundant(data,pairs=redundant, minconcordance = minconcordance) out$redundant <- out$details.redundancy[["all"]] redok[match(out$details.redundancy$all,data@snpnames)] <- 0 ntmp <- length(out$redundant); ptmp <- 100*ntmp/nts cat(ntmp," (",ptmp,"%) markers excluded as redundant (option = \"",redundant,"\")\n",sep="") flush.console() } else { out$details.redundancy[["all"]] <- NULL; out$redundant <- NULL; } # run summary s <- summary(data) if (any(as.character(data@chromosome) == "Y") && any(data@male==1)) { sY <- summary(data[which(data@male==1),(which(as.character(data@chromosome) == "Y"))]) s[(which(as.character(data@chromosome) == "Y")),] <- sY } # check frequency freqok <- pmin(s$Q.2,1-s$Q.2) freqok <- (freqok>=maf) out$nofreq <- data@snpnames[which(freqok == FALSE)] ntmp <- length(out$nofreq); ptmp <- 100*ntmp/nts cat(ntmp," (",ptmp,"%) markers excluded as having low (<",maf*100,"%) minor allele frequency\n",sep="") flush.console() # check call rate callok <- (s[,"CallRate"]>=callrate) out$nocall <- data@snpnames[which(callok == FALSE)] ntmp <- length(out$nocall); ptmp <- 100*ntmp/nts cat(ntmp," (",ptmp,"%) markers excluded because of low (<",callrate*100,"%) call rate\n",sep="") flush.console() # check HWE if (!missing(hweidsubset)) { s <- summary(data[hweidsubset,]) } Pexact <- s$Pexact rm(s);gc(verbose=FALSE) if (p.level < 0) { if (qoption == "storey") { if (require(qvalue)) { hweok <- !(qvalue(Pexact,fdr.level=fdrate)$significant) } else { warning("qvalue library not installed; using GenABEL's qvaluebh95() instead") hweok <- !(qvaluebh95(Pexact,fdrate)$significant) } } else { hweok <- !(qvaluebh95(Pexact,fdrate)$significant) } } else { hweok <- (Pexact >= p.level) } # make output object out$nohwe <- data@snpnames[which(hweok == FALSE)] # cat("nohwe: ",out$nohwe,"\n") ntmp <- length(out$nohwe); ptmp <- 100*ntmp/nts if (p.level>=0) cat(ntmp," (",ptmp,"%) markers excluded because they are out of HWE (P <",p.level,")\n",sep="") else cat(ntmp," (",ptmp,"%) markers excluded because they are out of HWE (FDR <",fdrate,")\n",sep="") flush.console(); # all together out$snpok <- data@snpnames[(callok & freqok & redok & hweok)] # cat("ok: ",out$snpok,"\n") # check call rate per person spp <- perid.summary(data[,out$snpok]) idcallok <- (spp[,"CallPP"]>=perid.call) out$idnocall <- data@idnames[which(idcallok == FALSE)] ntmp <- length(out$idnocall); ptmp <- 100*ntmp/data@nids cat(ntmp," (",ptmp,"%) people excluded because of low (<",perid.call*100,"%) call rate\n",sep="") flush.console(); # check heterozygosity spp <- perid.summary(data[,out$snpok[out$snpok %in% autosomal(data)]]) het <- spp[,"Het"]; mh <- mean(het,na.rm=T); sdh <- sd(het,na.rm=T) cat("Mean autosomal HET is ",mh," (s.e. ",sdh,")\n",sep=""); flush.console() Zhet <- (het-mh)/sdh; sigZ <- sign(Zhet) Zhet <- Zhet*Zhet Zhet <- (pchisq(Zhet,1,lower.tail=F)) Zhet[is.na(Zhet)] <- 1 if (qoption == "storey") { qobj <- qvalue(Zhet,fdr.level=(het.fdr*2.0)) hetok <- (!(qobj$significant) | (sigZ<0 | is.na(sigZ))) } else { hetok <- (!(qvaluebh95(Zhet,(het.fdr*2.0))$significant) | (sigZ<0 | is.na(sigZ))) } if (any(!hetok)) { out$hetfail <- data@idnames[which(!hetok)] ntmp <- length(out$hetfail); ptmp <- 100*ntmp/data@nids cat(ntmp," (",ptmp,"%) people excluded because too high autosomal heterozygosity (FDR <",het.fdr*100,"%)\n",sep="") cat("Excluded people had HET >= ",min(het[!hetok]),"\n",sep="") flush.console(); } else { cat("0 people excluded because too high autosomal heterozygosity (FDR <",het.fdr*100,"%)\n",sep="") } rm(spp);gc(verbose=FALSE) # check IBS if (ibs.mrk<1) { out$ibsfail <- NULL; ibsok <- rep(TRUE,data@nids) } else { # fromset <- match(autosomal(data),out$snpok) fromset <- autosomal(data)[autosomal(data) %in% out$snpok] if (length(fromset) > ibs.mrk) { ibsset <- sort(sample(x=fromset,size=ibs.mrk,replace=FALSE)) saibs <- ibs(data[,ibsset],weight="no") } else { saibs <- ibs(data[,fromset],weight="no") ibs.mrk <- length(fromset) } saibs[upper.tri(saibs,diag=T)] <- NA mibs <- mean(as.vector(saibs),na.rm=T) sdibs <- sd(as.vector(saibs),na.rm=T) if (any(saibs>=ibs.threshold,na.rm=T)) { ibsfailpairs <- crnames(dimnames(saibs),(saibs>=ibs.threshold)) if (ibs.exclude == "both") { ibsfail <- unique(c(ibsfailpairs[,1],ibsfailpairs[,2])) } else { precll <- perid.summary(data[unique(ibsfailpairs[,1]),]) preclr <- perid.summary(data[unique(ibsfailpairs[,2]),]) cll <- precll[ibsfailpairs[,1],]$CallPP clr <- preclr[ibsfailpairs[,2],]$CallPP lgr <- (cll >= clr) ibsfail <- unique(c(ibsfailpairs[lgr,2],ibsfailpairs[!lgr,1])) } out$ibsfail <- ibsfail ibsok <- !(data@idnames %in% ibsfail) rm(ibsfailpairs,ibsfail);gc(verbose=FALSE) } else { out$ibsfail <- NULL; ibsok <- rep(TRUE,data@nids) } rm(saibs);gc(verbose=FALSE) cat("Mean IBS is ",mibs," (s.e. ",sdibs,"), as based on ",ibs.mrk," autosomal markers\n",sep="") flush.console(); ntmp <- length(out$ibsfail); ptmp <- 100*ntmp/data@nids cat(ntmp," (",ptmp,"%) people excluded because of too high IBS (>=",ibs.threshold,")\n",sep="") flush.console() } out$idok <- data@idnames[(idcallok & hetok & ibsok)] ntmp <- length(out$snpok); ptmp <- 100*ntmp/nts cat("In total, ",ntmp," (",ptmp,"%) markers passed all criteria\n",sep="") flush.console(); ntmp <- length(out$idok); ptmp <- 100*ntmp/data@nids cat("In total, ",ntmp," (",ptmp,"%) people passed all criteria\n",sep="") flush.console(); #Chi2 for the ones out of HWE, sorted out$Pex.nohwe <- Pexact[match(out$nohwe,data@snpnames)] # cat("Pex.nohwe: ",out$Pex.nohwe,"\n") idx <- sort(out$Pex.nohwe,decreasing=FALSE,ind=TRUE)$ix out$nohwe <- out$nohwe[idx] # cat("nohwe: ",out$nohwe,"\n") out$Pex.nohwe <- out$Pex.nohwe[idx] # cat("Pex.nohwe: ",out$Pex.nohwe,"\n") # what was the call out$call$call <- match.call() out$call$name <- data@snpnames out$call$ids <- data@idnames out$call$map <- data@map out$call$chromosome <- data@chromosome # output class(out) <- "check.marker" out } GenABEL/R/scan.haplo.R0000644000176000001440000000500712073343537014022 0ustar ripleyusers"scan.haplo" <- function(formula,data,snpsubset,idsubset,n.slide=2,bcast=10,simulate=FALSE,trait.type,...) { if (!require(haplo.stats)) { stop("this function requires 'haplo.stats' package to be installed") } if (!is(data,"gwaa.data")) stop("wrong type of data argument, must be gwaa.data") if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] avrs <- all.vars(as.formula(formula)) if (!any(avrs=="CRSNP")) stop("formula must contain CRSNP variable to be replaced with the analysis SNPs") avrs <- avrs[avrs!="CRSNP"] # attach(data@phdata,pos=2,warn.conflicts=FALSE) cov <- NA if (length(avrs)>1) { cov <- phdata(data)[[avrs[2]]] if (length(avrs)>2) for (i in 3:length(avrs)) cov <- cbind(cov,phdata(data)[[avrs[i]]]) } tra <- phdata(data)[[avrs[1]]] if (missing(trait.type)) { if (length(unique(tra))==2) trait.type<-"binomial" else trait.type<-"gaussian" } # detach(data@phdata) if (length(unique(tra))<2) stop("Trait is monomorphic!") oldmap <- data@gtdata@map nsnps <- data@gtdata@nsnps Pv <- rep(1,nsnps-n.slide+1) name <- rep("",nsnps-n.slide+1) map <- rep(-1,nsnps-n.slide+1) for (i in 1:(nsnps-n.slide+1)) { cumm <- oldmap[i] name[i] <- data@gtdata@snpnames[i]; for (j in (i+1):(i+n.slide-1)) { name[i]=paste(name[i],data@gtdata@snpnames[j],sep="-"); cumm <- cumm + oldmap[j] } map[i] <- cumm/n.slide } family <- "haplo.score.slide test" for (j in 1:(nsnps-n.slide+1)) { hsdta <- as.hsgeno.snp.data(data@gtdata[,j:(j+n.slide-1)]) tmpo <- haplo.score.slide(y=tra,geno=hsdta,n.slide=n.slide,simulate=simulate,x.adj=cov,trait.type=trait.type,...) if (simulate) Pv[j] <- tmpo$df$global.p.sim else Pv[j] <- tmpo$df$score.global.p if (j/bcast == round(j/bcast)) { cat("\b\b\b\b\b\b",round(100*j/(nsnps-n.slide+1),digits=2),"%",sep="") flush.console(); } } if (bcast<=(nsnps-n.slide+1)) cat("\n") #results <- P1df=Pv; snpnames=name,map=map,chromosome=data@gtdata@chromosome[1:(nsnps-n.slide+1)] #out <- new("scan.gwaa",results=results,formula=match.call(),family=family, # idnames=idnames(data)) #class(out) <- "scan.gwaa" #out results <- data.frame(N=NA, effB = NA, se_effB = NA, chi2.1df = NA, P1df = Pv, Pc1df = NA, stringsAsFactors = FALSE) rownames(results) <- snpnames(data)[1:(nsnps-n.slide+1)] out <- new("scan.gwaa", results=results, annotation = annotation(data[,1:(nsnps-n.slide+1)]), lambda = list(0), idnames = idnames(data), call = match.call(), family = family ) } GenABEL/R/check.trait.R0000644000176000001440000000464312073343537014200 0ustar ripleyusers"check.trait" <- function (trait,data,fdrate=0.05,graph=TRUE,binshow=FALSE,qoption="bh95") { if (!is.data.frame(data)) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@phdata else stop("data should be a data frame or gwaa.data") } # attach(data,warn.conflicts=FALSE) with(data, { rmvec <- rep(TRUE,length(trait)) for (i in 1:length(trait)) if (!is.numeric(get(trait[i]))) { cat("--------------------------------\n") cat("trait",trait[i],"is not numeric, skipping\n"); rmvec[i] = FALSE } trait <- trait[rmvec] for (i in 1:length(trait)) { tra <- get(trait[i]) mu <- mean(tra,na.rm=TRUE) rvar <- 1./var(tra,na.rm=TRUE) Pv <- rep(1,length(tra)) if (length(levels(as.factor(tra)))>2) for (j in 1:length(tra)) { if (is.na(tra[j]) || is.na(rvar)) {Pv[j] = 1.0} else { if (j!=length(tra) && j!=1) tt <- tra[c(seq(1:(j-1)),seq((j+1),length(tra)))] else if (j==1) tt <- tra[seq(2:length(tra))] else if (j==length(tra)) tt <- tra[seq(1:(length(tra)-1))] muj <- mean(tt,na.rm=TRUE) rvarj <- 1./var(tt,na.rm=TRUE) Pv[j] = pchisq((tra[j]-muj)*(tra[j]-muj)*rvarj,1,lower.tail = FALSE) } } cat("--------------------------------\n") cat("Trait",trait[i],"has",sum(!is.na(get(trait[i]))),"measurements\n"); cat("Missing:",sum(is.na(get(trait[i]))),"(",100*sum(is.na(get(trait[i])))/length(get(trait[i])),"%)\n"); cat("Mean =",mean(get(trait[i]),na.rm=TRUE),"; s.d. =",sqrt(var(get(trait[i]),na.rm=TRUE)),"\n"); if (min(Pv,na.rm=TRUE)=1) { cat("Outliers discovered for trait",trait[i],":\n"); cat(data$id[qobj$signif]) cat("\n") cat(tra[qobj$signif]) cat("\n") } else { cat("NO outliers discovered for trait",trait[i],"\n"); } } else { cat("NO outliers discovered for trait",trait[i],"\n"); } } if (graph) { rmvec <- rep(TRUE,length(trait)) if (!binshow) for (i in 1:length(trait)) { if (length(levels(as.factor(get(trait[i]))))<=2) { rmvec[i] = FALSE } } trait <- trait[rmvec] nt <- length(trait) spar <- par(no.readonly=TRUE) if (nt>1) { par(mfrow=c(nt,nt)) for (i in 1:nt) for (j in 1:nt) { plot(get(trait[i]),get(trait[j]),xlab=trait[i],ylab=trait[j]) } } else if (nt==1) { hist(get(trait[1]),xlab=trait[1],main=paste("Histogram of",trait[1])) } par(spar) } }) # detach(data) } GenABEL/R/refresh.gwaa.data.R0000644000176000001440000000110111247561261015245 0ustar ripleyusers"refresh.gwaa.data" <- function(data,force=FALSE) { if (!is(data,"gwaa.data")) stop("data argument should be of gwaa.data-class") err <- try(length(data@gtdata@coding),silent=T) if (!is(err,"try-error")) stop("data already appear to be of new format. Use force=T to force") data@gtdata@coding <- new("snp.coding",as.raw(rep(1,data@gtdata@nsnps))) names(data@gtdata@coding) <- data@gtdata@snpnames data@gtdata@strand <- new("snp.strand",as.raw(rep(0,data@gtdata@nsnps))) names(data@gtdata@strand) <- data@gtdata@snpnames rownames(data@phdata) <- data@phdata$id data } GenABEL/R/hom.old.R0000644000176000001440000000210011247561261013321 0ustar ripleyusers"hom.old" <- function(data,snpsubset,idsubset,weight="no") { if (is(data,"gwaa.data")) { data <- data@gtdata } if (!is(data,"snp.data")) { stop("data argument should have gwaa.data-class or snp.data-class") } wargs <- c("no","freq") if (!(match(weight,wargs,nomatch=0)>0)) { out <- paste("weight argument should be one of",wargs,"\n") stop(out) } if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] totsnps <- data@nsnps totids <- data@nids opt <- match(weight,wargs)-1 out <- .C("homold",as.raw(data@gtps),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps),as.integer(opt),sout = double((2+opt)*data@nids), PACKAGE="GenABEL")$sout if (weight=="freq") { dim(out) <- c(data@nids,3) F <- (out[,2]-out[,3])/(out[,1]-out[,3]) out <- cbind(out,F) out[,2] <- out[,2]/out[,1] colnames(out) <- c("NoMeasured","Hom","E(Hom)","F") } else { dim(out) <- c(data@nids,2) out[,2] <- out[,2]/out[,1] colnames(out) <- c("NoMeasured","Hom") } rownames(out) <- data@idnames out } GenABEL/R/patch_strand.R0000644000176000001440000000421211627004002014424 0ustar ripleyusers "patch_strand" <- function(data,snpid,strand,based_on="snpnames", quiet = TRUE) { if (class(data) != "gwaa.data" && class(data) != "snp.data") stop("data must be of gwaa.data or snp.data-class") possible_bases <- c("map","snpnames") if (!any(based_on == possible_bases)) stop(paste("based_on must be one of: ",possible_bases)) if (length(snpid) != length(strand)) stop("length of 'snpid' is npot equal to length of 'strand'") if (!is.character(strand) && !is.factor(strand)) stop("strand must be character or factor") strand <- as.character(strand) if (length(levels(as.factor(strand)))>3) stop("no more than three levels of strand (+,-,u) are allowed") if (!all(levels(as.factor(strand)) %in% c("+","-","u"))) stop (paste("only three levels of strand (+,-,u) are allowed; now",levels(as.factor(strand)))) if (length(snpid) != unique(length(snpid))) stop("non-unique snpid's") if (class(data) == "gwaa.data") wdata <- data@gtdata else wdata <- data if (based_on == "map") ga_snpid <- as.integer(wdata@map) else if (based_on == "snpnames") ga_snpid <- wdata@snpnames else stop("wrong based_on argument") if (class(ga_snpid) != class(snpid)) warning("classes of snpid and internal data snpid do not match") ga_matched_snps <- which(ga_snpid %in% snpid) matched_snps <- which(snpid %in% ga_snpid) if (!quiet) cat("identified",length(ga_matched_snps),"SNPs to be patched\n") new_strand <- strand[matched_snps] old_strand <- as.character(wdata@strand) if (!quiet) cat("Changes table:\n") if (!quiet) print(table(old_strand[ga_matched_snps],new_strand)) if (!quiet) cat("changing strand for",sum(old_strand[ga_matched_snps] != new_strand),"SNPs\n") old_strand[ga_matched_snps] <- new_strand raw_strand <- rep(0,length(old_strand)) raw_strand[old_strand == "+"] <- 1 raw_strand[old_strand == "-"] <- 2 rawVal <- as.raw(raw_strand) names(rawVal) <- snpnames(wdata) wdata@strand <- new("snp.strand",rawVal) # print(table(as.character(wdata@strand[ga_matched_snps]),new_strand)) if (class(data) == "gwaa.data") wdata <- new("gwaa.data",phdata=data@phdata,gtdata=wdata) if (!quiet) cat("... done\n") return(wdata) }GenABEL/R/plot.scan.gwaa.R0000644000176000001440000000407111433020176014601 0ustar ripleyusers"plot.scan.gwaa" <- function (x, y, ..., df=1, ystart=0, col=c("blue","green"), sort=TRUE, ylim, delta = 1, main = getcall(x)) { df <- as.character(df) dfpars <- c("1","2","Pc1df","Pc2df") if (!(any(dfpars==df))) stop ("df parameter must be 1, 2, \"Pc1df\", or \"Pc2df\"") if (!is(x,"scan.gwaa")) stop("Plot must be done on an object of scan.gwaa-class") if (length(map(x)) != length(x[,"P1df"])) stop("length of map and scan points not equal!") #if (any(names(x) == "Pgw1df")) if (!is.null(x$Pgw1df)) {x$P1df <- x$Pgw1df; x$P2df <- x$Pgw2df} Pv <- x[,"P1df"] if (df=="2") {Pv <- x[,"P2df"];} else if (df=="Pc1df") {Pv <- x[,"Pc1df"];} else if (df=="Pc2df") {Pv <- x[,"Pc2df"];} if (sort) { newmap <- sortmap.internal(chromosome(x),map(x),delta=delta) mymap <- newmap$cummap mychromosome <- chromosome(x)[newmap$ix] Pv <- Pv[newmap$ix] newchnum <- newmap$chnum rm(newmap) gc() } else { mymap <- map(x) mychromosome <- chromosome(x) } Pv <- replace(Pv,(Pv<=0),1.e-16) maxy <- max(-log10(Pv),na.rm=TRUE) cargnams <- names(match.call()) if (!missing(ylim)) { ylim <- ylim } else { ylim <- c(ystart,maxy) } if (dim(table(mychromosome))>1) { chind <- chrom.char2num(mychromosome) %% length(col) idxCH <- which(chind==0) plot(mymap[idxCH],-log10(Pv[idxCH]),main=main,xlab="Chromosome", ylab=expression(-log[10](P-value)), axes=FALSE, ylim=ylim, xlim=c(min(mymap),max(mymap)), col=col[length(col)],...) for (colidx in c(1:(length(col)-1))) { idxCH <- which(chind==colidx) points(mymap[idxCH],-log10(Pv[idxCH]),col=col[colidx],...) } mxlog <- floor(max(-log10(Pv),na.rm=T)) if (mxlog==0) mxlog <- max(-log10(Pv),na.rm=T) if (mxlog<1) axis(2,at=ylim) else axis(2,at=c(ylim[1]:ylim[2])) chrs <- unique(mychromosome) chpos <- rep(NA,length(chrs)) for (i in 1:length(chrs)) chpos[i] <- mean(mymap[mychromosome==chrs[i]]) axis(1,at=chpos,labels=chrs) } else { plot(mymap,-log10(Pv),main=main,xlab="Map position", ylab=expression(-log[10](P-value)), ylim=ylim, col=col[1], ...) } } GenABEL/R/polylik.R0000644000176000001440000000324211625274267013463 0ustar ripleyusers"polylik" <- function(coeffs,y,desmat,relmat,eigenRes,fixh2,trait.type, startlik=.Machine$double.xmax-2,scaleh2=1) { #print(coeffs) if (!missing(fixh2)) { h2 <- fixh2 fixeff <- coeffs[1:(length(coeffs)-1)] } else { h2 <- coeffs[(length(coeffs)-1)] # coeffs[(length(coeffs))] fixeff <- coeffs[1:(length(coeffs)-2)] } h2 <- h2*scaleh2 tvar <- coeffs[(length(coeffs))] # var(y) if (h2<1e-8 || h2>(1-1e-8) || tvar<1e-6) return(startlik+1) nids <- length(y) sigma <- h2*tvar*relmat + (1-h2)*tvar*diag(x=1,ncol=nids,nrow=nids) if (trait.type=="binomial") { expb <- exp(desmat %*% fixeff) qt <- y - expb/(1.+expb) } else { qt <- y - desmat %*% fixeff } es <- 1./diag(t(eigenRes$vectors) %*% (sigma) %*% eigenRes$vectors) ginvsig <- eigenRes$vectors %*% diag(es,ncol=length(qt)) %*% t(eigenRes$vectors) a <- determinant(sigma,logarithm=T) a <- a$modulus * a$sign b <- (t(qt) %*% ginvsig %*% qt) loglik <- a+b loglik[1,1] } "polylik_eigen" <- function(coeffs,y,desmat,relmat,eigenRes,fixh2,trait.type, startlik=.Machine$double.xmax-2,scaleh2=1) { if (!missing(fixh2)) { h2 <- fixh2 fixeff <- coeffs[1:(length(coeffs)-1)] } else { h2 <- coeffs[(length(coeffs)-1)] # coeffs[(length(coeffs))] fixeff <- coeffs[1:(length(coeffs)-2)] } h2 <- h2*scaleh2 tvar <- coeffs[(length(coeffs))] if (h2<1e-8 || h2>(1-1e-8) || tvar<1e-6) return(startlik+1) if (trait.type=="binomial") { expb <- exp(desmat %*% fixeff) qt <- y - expb/(1.+expb) } else { qt <- y - desmat %*% fixeff } y_0 <- as.vector(crossprod(eigenRes$vectors, qt)) eigenvalueCOV <- tvar*(eigenRes$values*h2+1.-h2) loglik <- sum(log(abs(eigenvalueCOV))) + sum(y_0^2/eigenvalueCOV) loglik } GenABEL/R/export.plink.R0000644000176000001440000000565212200666744014437 0ustar ripleyusers#' Export GenABEL data in PLINK format #' #' Export GenABEL data in PLINK format. This function is #' a simple wrapper to the \code{\link{export.merlin}} function #' with specific arguments + few lines of code to #' export phenotypes #' #' @param data GenABEL data object of 'gwaa.data'-class to #' be exported. #' #' @param filebasename base file name for exported data, #' extensions '.ped', '.map' and '.phe' (for phenotype file) #' are added for specific output files. #' #' @param phenotypes NULL (no phenotypes exported), "all" (default) for #' all phenotypes or a vector of character with names of phenotypes #' to be exported. #' #' @param transpose if TRUE (default), 'tped' files will be produced, else #' 'ped' files are produced. #' #' @param export012na if TRUE, export in numeric (0, 1, 2, NA) format, #' as opposed to ATGC format (default: FALSE). #' #' @param ... arguments passed to \code{\link{export.merlin}}. #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @keywords IO #' "export.plink" <- function(data, filebasename="plink", phenotypes= "all", transpose=TRUE, export012na=FALSE, ...) { if (!is.null(phenotypes)) { phef <- paste(filebasename, ".phe", sep="") phed <- phdata(data) phed <- data.frame(FID=seq(1:dim(phed)[1]), IID=phed[, "id"], phed[, which(names(phed) != "id")]) if (phenotypes != "all") { phed <- phed[, c("FID", "IID", phenotypes)] } write.table(phed, file=phef, row.names=FALSE, col.names=TRUE, quote=FALSE, sep=" ") } if (!transpose) { ## Export to .ped and .map pedf <- paste(filebasename, ".ped", sep="") mapf <- paste(filebasename, ".map", sep="") export.merlin(data, pedfile=pedf, datafile=NULL, mapfile=mapf, format="plink", ... ) } else { ## export TFAM sx <- male(data) sx[sx==0] <- 2 tfam <- data.frame(FID=c(1:nids(data)), IID=idnames(data), father=0, mother=0, sex=sx, trait=-9, stringsAsFactors=FALSE) write.table(tfam, file=paste(filebasename, ".tfam", sep=""), row.names=FALSE, col.names=FALSE, quote=FALSE) ## export genotypic data (TPED) pedfilename <- paste(filebasename, ".tped", sep="") tmp <- .Call("export_plink_tped", as.character(snpnames(data)), as.character(chromosome(data)), as.double(map(data)), as.raw(gtdata(data)@gtps), as.integer(nsnps(data)), as.integer(nids(data)), as.character(coding(data)), as.character(pedfilename), as.logical(export012na)) } } GenABEL/R/sortmap.internal.R0000644000176000001440000000136011667267057015304 0ustar ripleyusers#' Internal function for map-sorting #' #' Internal function for map-sorting, not supposed #' to be used directly by user (is open for regression #' testing reasons) #' #' @param chrom vector of markers' chromosomes #' @param map vector of marlers' map ositions #' @param delta step to do between chroms when building cumulative map #' #' @return list, withe elements 'ix' ('sorted' order), etc. #' #' @author Yurii Aulchenko #' "sortmap.internal" <- function(chrom,map,delta=1) { chnum <- chrom.char2num(chrom) ix <- order(chnum,map) map <- map[ix] off <- c(0,map[1:(length(map)-1)]) off <- map - off off[which(off<=0)] <- delta cummap <- cumsum(off) out <- list() out$ix <- ix out$cummap <- cummap out$chnum <- chnum out }GenABEL/R/descriptives.trait.R0000644000176000001440000000615511545316170015623 0ustar ripleyusersdescriptives.trait <- function (data, subset, file, by.var = NULL, digits = 3) { if (missing(data)) stop("data argument must be provided") if (is(data, "gwaa.data")) data <- data@phdata if (!is(data, "data.frame")) stop("data argument must be of gwaa.data or data.frame-class") len <- dim(data)[1] ntra <- dim(data)[2] if (!missing(subset)) data <- data[subset, ] if (!is.null(by.var)) { svar <- by.var if(class(by.var)=="formula"){ svar<-data[,as.character(by.var)[2]] } if(is.character(by.var) & length(by.var==1)){ svar<-data[,by.var] } if (length(levels(factor(svar))) != 2) stop("The by.var argument should contain a binary variable") out <- matrix(data = NA, nrow = ntra, ncol = 9) lvls <- levels(factor(svar)) for (i in (1:ntra)) { ctrao <- data[, i] if (!is.numeric(ctrao) | all(ctrao == svar,na.rm=T)) { ctra <- ctrao[svar == lvls[1]] out[i, 1] <- length(ctra) - sum(is.na(ctra)) ctra <- ctrao[svar == lvls[2]] out[i, 4] <- length(ctra) - sum(is.na(ctra)) } else { ctra <- ctrao[svar == lvls[1]] out[i, 1] <- length(ctra) - sum(is.na(ctra)) out[i, 2] <- mean(ctra, na.rm = TRUE) out[i, 3] <- sd(ctra, na.rm = TRUE) ctra <- ctrao[svar == lvls[2]] out[i, 4] <- length(ctra) - sum(is.na(ctra)) out[i, 5] <- mean(ctra, na.rm = TRUE) out[i, 6] <- sd(ctra, na.rm = TRUE) tmp<-try(t.test(ctrao ~ svar)$p.value) if(class(tmp)=="numeric"){ out[i, 7] <- tmp } tmp<-try(kruskal.test(ctrao ~ svar)$p.value) if(class(tmp)=="numeric"){ out[i, 8] <- tmp } clv <- length(unique(ctrao)) if (clv > 1 & clv < 5) out[i, 9] <- fisher.test(ctrao, svar)$p.value } } } else { out <- matrix(data = NA, nrow = ntra, ncol = 3) for (i in (1:ntra)) { ctra <- data[, i] out[i, 1] <- length(ctra) - sum(is.na(ctra)) if (!is.numeric(ctra)) next out[i, 2] <- mean(ctra, na.rm = TRUE) out[i, 3] <- sd(ctra, na.rm = TRUE) } } out <- round(out, digits = digits) out <- data.frame(out) rownames(out) <- colnames(data) if (is.null(by.var)) colnames(out) <- c("No", "Mean", "SD") else colnames(out) <- c(paste("No(by.var=", lvls[1], ")", sep = ""), "Mean", "SD", paste("No(by.var=", lvls[2], ")", sep = ""), "Mean", "SD", "Ptt", "Pkw", "Pexact") if (!missing(file)) { cat("\t", file = file, sep = "") cat(colnames(out), file = file, sep = "\t", append = TRUE) cat("\n", file = file, sep = "", append = TRUE) write.table(out, file = file, sep = "\t", append = T, col.names = FALSE) } out } GenABEL/R/descriptives.marker.R0000644000176000001440000000426412020062132015741 0ustar ripleyusers"descriptives.marker" <- function(data,snpsubset,idsubset,file,mafc,hwec,snpc,idcc,digits = 3) { if (is(data,"gwaa.data")) { if (!missing(snpsubset)) data <- data@gtdata[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data@gtdata[idsubset,] if (missing(idsubset) & missing(snpsubset)) data <- data@gtdata } else if (is(data,"snp.data")) { if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] } else { stop("data argument should be of type gwaa.data or snp.data"); } if (missing(mafc)) mafc <- c(0.01,0.05,0.1,0.2) if (missing(hwec)) hwec <- c(0.0001,0.001,0.01,0.05) if (missing(snpc)) snpc <- c(.9,.95,.98,.99) if (missing(idcc)) idcc <- c(.9,.95,.98,.99) out <- list() s <- summary(data) maf <- pmin(s$Q.2,1-s$Q.2) smh <- mean(2*maf*(1-maf)) ssdh <- sd(2*maf*(1-maf)) hwe <- s$Pexact cll <- s$CallRate rm(s);gc(verbose=FALSE) s <- perid.summary(data) rm(data);gc(verbose=FALSE) ill <- s[,"CallPP"] mhet <- mean(s[,"Het"],na.rm=T) sdhet <- sd(s[,"Het"],na.rm=T) rm(s);gc(verbose=FALSE) out[["Minor allele frequency distribution"]] <- catable(maf,categories=mafc,digits=digits) out[["Cumulative distr. of number of SNPs out of HWE, at different alpha"]] <- catable(hwe,categories=hwec,cumulative=TRUE,digits=digits) out[["Distribution of proportion of successful genotypes (per person)"]] <- catable(ill,categories=idcc,digits=digits) out[["Distribution of proportion of successful genotypes (per SNP)"]] <- catable(cll,categories=snpc,digits=digits) out[["Mean heterozygosity for a SNP"]] <- smh out[["Standard deviation of the mean heterozygosity for a SNP"]] <- ssdh out[["Mean heterozygosity for a person"]] <- mhet out[["Standard deviation of mean heterozygosity for a person"]] <- sdhet first <- TRUE if (!missing(file)) for (i in names(out)) { if (first) { cat(i,"\n",file=file,append=FALSE) first <- FALSE } else { cat(i,"\n",file=file,append=TRUE) } if (is.matrix(out[[i]])) { cat("",colnames(out[[i]]),"\n",file=file,sep="\t",append=TRUE) write.table(out[[i]],file=file,append=TRUE,row.names=TRUE,col.names=FALSE,sep="\t") } else { cat(out[[i]],"\n",file=file,append=TRUE) } } out } GenABEL/R/GenABEL.R0000644000176000001440000002216312163535702013130 0ustar ripleyusers#' GenABEL: an R package for Genome Wide Association Analysis #' #' Genome-wide association (GWA) analysis is a tool of choice #' for identification of genes for complex traits. Effective #' storage, handling and analysis of GWA data represent a #' challenge to modern computational genetics. GWA studies #' generate large amount of data: hundreds of thousands of #' single nucleotide polymorphisms (SNPs) are genotyped in #' hundreds or thousands of patients and controls. Data on #' each SNP undergoes several types of analysis: #' characterization of frequency distribution, testing of #' Hardy-Weinberg equilibrium, analysis of association between #' single SNPs and haplotypes and different traits, and so on. #' Because SNP genotypes in dense marker sets are correlated, #' significance testing in GWA analysis is preferably performed #' using computationally intensive permutation test procedures, #' further increasing the computational burden. #' #' To make GWA analysis possible on standard desktop computers #' we developed GenABEL library which addresses the following #' objectives: #' #' (1) Minimization of the amount of rapid access memory (RAM) used #' and the time required for data transactions. For this, we developed #' an effective data storage and manipulation model. #' #' (2) Maximization of the throughput of GWA analysis. For this, #' we designed optimal fast procedures for specific genetic tests. #' #' Embedding GenABEL into R environment allows for easy data #' characterization, exploration and presentation of the results #' and gives access to a wide range of standard and special #' statistical analysis functions available in base R and specific #' R packages, such as "haplo.stats", "genetics", etc. #' #' To see (more or less complete) functionality of GenABEL, try running #' #' demo(ge03d2). #' #' Other demo of interest could be run with demo(srdta). #' Depending on your user priveleges in Windows, it may well not run. #' In this case, try demo(srdtawin). #' #' The most important functions and classes are: #' #' For converting data from other formats, see #' #' \code{\link{convert.snp.illumina}} (Illumina/Affymetrix-like format). This is #' our preferred converting function, very extensively tested. Other conversion #' functions include: #' \code{\link{convert.snp.text}} (conversion from human-readable GenABEL format), #' \code{\link{convert.snp.ped}} (Linkage, Merlin, Mach, and similar files), #' \code{\link{convert.snp.mach}} (Mach-format), #' \code{\link{convert.snp.tped}} (from PLINK TPED format), #' \code{\link{convert.snp.affymetrix}} (BRML-style files). #' #' For converting of GenABEL's data to other formats, see #' \code{\link{export.merlin}} (MERLIN and MACH formats), #' \code{\link{export.impute}} (IMPUTE, SNPTEST and CHIAMO formats), #' \code{\link{export.plink}} (PLINK format, also exports phenotypic data). #' #' To load the data, see \code{\link{load.gwaa.data}}. #' #' For conversion to DatABEL format (used by ProbABEL and some other #' GenABEL suite packages), see #' \code{\link{impute2databel}}, #' \code{\link{impute2mach}}, #' \code{\link{mach2databel}}. #' #' For data managment and manipulations see #' \code{\link{merge.gwaa.data}}, #' \code{\link{merge.snp.data}}, #' \code{\link{gwaa.data-class}}, #' \code{\link{snp.data-class}}, #' \code{\link{snp.names}}, #' \code{\link{snp.subset}}. #' #' For merging extra data to the phenotypic part of \code{\link{gwaa.data-class}} object, #' see \code{\link{add.phdata}}. #' #' For traits manipulations see #' \code{\link{ztransform}} (transformation to standard Normal), #' \code{\link{rntransform}} (rank-transformation to normality), #' \code{\link{npsubtreated}} (non-parametric routine to "impute" trait's values in these medicated). #' #' #' For quality control, see #' \code{\link{check.trait}}, #' \code{\link{check.marker}}, #' \code{\link{HWE.show}}, #' \code{\link{summary.snp.data}}, #' \code{\link{perid.summary}}, #' \code{\link{ibs}}, #' \code{\link{hom}}. #' #' For fast analysis function, see #' \code{\link{scan.gwaa-class}}, #' \code{\link{ccfast}}, #' \code{\link{qtscore}}, #' \code{\link{mmscore}}, #' \code{\link{egscore}}, #' \code{\link{ibs}}, #' \code{\link{r2fast}} (estimate linkage disequilibrium using R2), #' \code{\link{dprfast}} (estimate linkage disequilibrium using D'), #' \code{\link{rhofast}} (estimate linkage disequilibrium using 'rho') #' #' For specific tools facilitating analysis of the data with stratification #' (population stratification or (possibly unknown) pedigree structure), see #' \code{\link{qtscore}} (implements basic Genomic Control), #' \code{\link{ibs}} (computations of IBS / genomic IBD), #' \code{\link{egscore}} (stratification adjustment following Price et al.), #' \code{\link{polygenic}} (heritability analysis), #' \code{\link{polygenic_hglm}} (another function for heritability analysis), #' \code{\link{mmscore}} (score test of Chen and Abecasis), #' \code{\link{grammar}} (grammar, grammar-gc, and garmmar-gamma tests of #' Aulchenko et al., Amin et al., and Svishcheva et al.). #' #' For functions facilitating construction of tables for your manuscript, see #' \code{\link{descriptives.marker}}, #' \code{\link{descriptives.trait}}, #' \code{\link{descriptives.scan}}. #' #' For functions recunstructing relationships from genomic data, #' see #' \code{\link{findRelatives}}, \code{\link{reconstructNPs}}. #' #' For meta-analysis and related, see help on #' \code{\link{formetascore}}. #' #' For link to WEB databases, see #' \code{\link{show.ncbi}}. #' #' For interfaces to other packages and standard R functions, #' also for 2D scans, see #' \code{\link{scan.glm}}, #' \code{\link{scan.glm.2D}}, #' \code{\link{scan.haplo}}, #' \code{\link{scan.haplo.2D}}, #' \code{\link{scan.gwaa-class}}, #' \code{\link{scan.gwaa.2D-class}}. #' #' For graphical facilities, see #' \code{\link{plot.scan.gwaa}}, #' \code{\link{plot.check.marker}}. #' #' @author Yurii Aulchenko et al. #' (see help pages for specific functions) #' #' @references #' If you use GenABEL package in your analysis, please cite the following work: #' #' Aulchenko Y.S., Ripke S., Isaacs A., van Duijn C.M. GenABEL: an R package #' for genome-wide association analysis. Bioinformatics. 2007 23(10):1294-6. #' #' If you used \code{\link{polygenic}}, please cite #' #' Thompson EA, Shaw RG (1990) Pedigree analysis for quantitative #' traits: variance components without matrix inversion. Biometrics #' 46, 399-413. #' #' If you used environmental residuals from \code{\link{polygenic}} for #' \code{\link{qtscore}}, or used \code{\link{grammar}}, please cite #' #' for original GRAMMAR #' #' Aulchenko YS, de Koning DJ, Haley C. Genomewide rapid association using mixed model #' and regression: a fast and simple method for genome-wide pedigree-based quantitative #' trait loci association analysis. Genetics. 2007 177(1):577-85. #' #' for GRAMMAR-GC #' #' Amin N, van Duijn CM, Aulchenko YS. A genomic background based method for #' association analysis in related individuals. PLoS ONE. 2007 Dec 5;2(12):e1274. #' #' for GRAMMAR-Gamma #' #' Svischeva G, Axenovich TI, Belonogova NM, van Duijn CM, Aulchenko YS. Rapid #' variance components-based method for whole-genome association analysis. #' Nature Genetics. 2012 44:1166-1170. doi:10.1038/ng.2410 #' #' for GRAMMAR+ transformation #' #' Belonogova NM, Svishcheva GR, van Duijn CM, Aulchenko YS, Axenovich TI (2013) #' Region-Based Association Analysis of Human Quantitative Traits in Related Individuals. #' PLoS ONE 8(6): e65395. doi:10.1371/journal.pone.0065395 #' #' If you used \code{\link{mmscore}}, please cite #' #' Chen WM, Abecasis GR. Family-based association tests for genome-wide association #' scans. Am J Hum Genet. 2007 Nov;81(5):913-26. #' #' For exact HWE (used in \code{\link{summary.snp.data}}), please cite: #' #' Wigginton G.E., Cutler D.J., Abecasis G.R. A note on exact tests of #' Hardy-Weinberg equilibrium. Am J Hum Genet. 2005 76: 887-893. #' #' For haplo.stats (\code{\link{scan.haplo}}, \code{\link{scan.haplo.2D}}), please cite: #' #' Schaid DJ, Rowland CM, Tines DE, Jacobson RM, Poland GA. Score tests for #' association between traits and haplotypes when linkage phase is ambiguous. #' Am J Hum Genet. 2002 70:425-434. #' #' For fast LD computations (function \code{\link{dprfast}}, \code{\link{r2fast}}), please cite: #' #' Hao K, Di X, Cawley S. LdCompare: rapid computation of single- and #' multiple-marker r2 and genetic coverage. Bioinformatics. 2006 23:252-254. #' #' If you used \code{\link{npsubtreated}}, please cite #' #' Levy D, DeStefano AL, Larson MG, O'Donnell CJ, Lifton RP, Gavras H, Cupples LA, #' Myers RH. Evidence for a gene influencing blood pressure on chromosome 17. #' Genome scan linkage results for longitudinal blood pressure phenotypes in #' subjects from the framingham heart study. Hypertension. 2000 Oct;36(4):477-83. #' #' @keywords package #' #' @seealso \code{DatABEL}, \code{genetics}, \code{haplo.stats}, \code{qvalue} #' #' @examples #' \dontrun{ #' demo(ge03d2) #' demo(srdta) #' demo(srdtawin) #' } #' #' @name GenABEL #' @docType package #' @title GWAS in R #' @aliases GenABEL genabel #' @keywords package #' NULLGenABEL/R/dprfast.R0000644000176000001440000000125111247561261013432 0ustar ripleyusers"dprfast" <- function(data,snpsubset,idsubset) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata; if (!is(data,"snp.data")) stop("The data argument must have snp.data-class"); if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (any(data@chromosome=="X") & dim(table(data@male))>1) { data <- data[,data@chromosome!="X"] warning("X-chromosome data dropped") } out <- .C("dprime",as.raw(data@gtps),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps),out=double(data@nsnps*data@nsnps))$out; dim(out) <- c(data@nsnps,data@nsnps) out <- t(out) diag(out) <- NA colnames(out) <- data@snpnames rownames(out) <- data@snpnames out } GenABEL/R/check.marker.R0000644000176000001440000002052711627004002014316 0ustar ripleyusers"check.marker" <- function(data, snpsubset, idsubset, callrate=0.95,perid.call=0.95, extr.call = 0.1, extr.perid.call = 0.1, het.fdr=0.01, ibs.threshold = 0.95, ibs.mrk = 2000, ibs.exclude="both", maf, p.level=-1, fdrate = 0.2, odds = 1000, hweidsubset, redundant="no", minconcordance = 2.0, qoption="bh95",imphetasmissing=TRUE,XXY.call=0.8, intermediateXF = c(0.5,0.5)) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata if (!is(data,"snp.data")) stop("data argument should be of type gwaa.data or snp.data"); if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (!missing(hweidsubset)) { if (is.logical(hweidsubset)) hweidsubset <- data@idnames[which(hweidsubset==TRUE)] if (is.numeric(hweidsubset)) hweidsubset <- data@idnames[hweidsubset[!is.na(hweidsubset)]] } gc(verbose=FALSE) out <- list() snam <- data@snpnames sids <- data@idnames smap <- data@map schr <- chromosome(data) possibleIbsExclude <- c("both","lower","none") if (length(ibs.exclude) != 1) stop("length(ibs.exclude) <> 1") if (!(ibs.exclude %in% possibleIbsExclude)) stop(paste("'ibs.exclude' should be one of",possibleIbsExclude)) if (ibs.exclude == "none") ibs.mrk = -1 cat("Excluding people/markers with extremely low call rate...\n") cat(nsnps(data),"markers and",nids(data),"people in total\n") ts <- perid.summary(data) out$idnocall <- rownames(ts[which(ts[,"CallPP"] 1 | Ffemale < 0) { # cat("cut off Ffemale =",Ffemale,"\n") # stop("Ffemale not in [0,1]") #} #if (Fmale > 1 | Fmale < 0) { # cat("cut off Fmale =",Fmale,"\n") # stop("Fmale not in [0,1]") #} Ffemale <- intermediateXF[1] Fmale <- intermediateXF[2] if (Ffemale>Fmale) stop("Ffemale>Fmale") if (Ffemale > 1 | Ffemale < 0) { cat("cut off Ffemale =",Ffemale,"\n") stop("Ffemale not in [0,1]") } if (Fmale > 1 | Fmale < 0) { cat("cut off Fmale =",Fmale,"\n") stop("Fmale not in [0,1]") } out.nxt <- Xcheck(data[,chromosome(data)=="X"],Pgte=0.001,Pssw=0.01, Pmsw=0.01,odds=odds,Ffemale=Ffemale,Fmale=Fmale,tabonly=F) nxerr <- dim(out.nxt$Xerrtab)[1] if (!length(nxerr)) nxerr <- 0 cat(nxerr,"heterozygous X-linked male genotypes found\n") cat(length(out.nxt$Xmrkfail),"X-linked markers are likely to be autosomal (odds >",odds,")\n") cat(length(out.nxt$isfemale),"male are likely to be female (odds >",odds,")\n") cat(length(out.nxt$ismale),"female are likely to be male (odds >",odds,")\n") cat(length(out.nxt$otherSexErr)," people have intermediate X-chromosome inbreeding (",Ffemale," > F > ",Fmale,")\n",sep="") out <- update.check.marker(out,out.nxt) updat <- 1 out.nxt <- Xcheck(data[out$idok,out$snpok[out$snpok %in% data@snpnames[chromosome(data)=="X"]]],Pgte=0.001,Pssw=0.01,Pmsw=0.01,odds=odds,tabonly=T) nxerr <- dim(out.nxt$Xerrtab)[1] if (!length(nxerr)) nxerr <- 0 cat("If these people/markers are removed,",nxerr,"heterozygous male genotypes are left\n") if (nxerr & imphetasmissing) cat("... these will be considered missing in analysis.\n") if (nxerr) cat("... Use Xfix() to fix these problems.\n") } # XXY checks if (any(chromosome(data)=="Y")) { nYsnps <- length(which(chromosome(data)=="Y")) if (nYsnps<10) { message <- paste("The number of Y-chromosome SNPs is low (",nYsnps, "). Consider ignoring Y-checks by setting 'XXY.call' to 2",sep="") warning(message,immediate. = TRUE) } totest <- unique(c(out$isfemale,intersect(data@idnames[male(data)==0],out$idok))) Ytab <- perid.summary(data[totest,(chromosome(data) == "Y")]) Ytab <- Ytab[Ytab$NoMeasured>0,] cat("\n",sum(Ytab$NoMeasured),"possibly female Y genotypes identified") Ytabexc <- Ytab[Ytab$CallPP>=XXY.call,] Ytabnot <- Ytab[Ytab$CallPP0) { out.nxt$isXXY <- rownames(Ytabexc) cat("\n",length(out.nxt$isXXY),"people excluded as possible XXY (Y call >=",XXY.call,")\n") out <- update.check.marker(out,out.nxt) updat <- 1 if (dim(Ytabnot)[1]>0) { cat("If these people are excluded",sum(Ytabnot$NoMeasured),"female Y-genotypes are left\n") if (nxerr & imphetasmissing) cat("... these will be considered missing in analysis.\n") if (nxerr) cat("... Use Xfix() to fix these problems.\n") } } else { cat("\nNone of these people excluded based on Y-threshold of",XXY.call,"\n") } } if (updat) { data <- data[out$idok,out$snpok] gc(verbose=FALSE) cat("Passed:",length(out$snpok),"markers and",length(out$idok),"people\n") } # out<-list(qc=out,data=data) # return(out) ts <- summary(data) if (any(chromosome(data)=="Y")) { cat("\nChecking Y-chromsome heterozygous genotypes... "); sumYerr <- sum(ts[chromosome(data)=="Y","P.12"],na.rm=T) cat(sumYerr,"(",100*sumYerr/sum(ts[chromosome(data)=="Y","NoMeasured"],na.rm=T),"%) found.\n"); if (sumYerr & imphetasmissing) cat("... these will be considered missing in analysis.\n") if (sumYerr) cat("... Use Xfix() to fix these problems.\n") } if (any(chromosome(data)=="mt")) { cat("\nChecking mtDNA heterozygous genotypes... "); sumMTerr <- sum(ts[chromosome(data)=="mt","P.12"],na.rm=T) cat(sumMTerr,"(",100*sumMTerr/sum(ts[chromosome(data)=="mt","NoMeasured"],na.rm=T),"%) found.\n"); if (sumMTerr & imphetasmissing) cat("... these will be considered missing in analysis.\n") if (sumMTerr) cat("... Use Xfix() to fix these problems.\n") } rm(ts) gc(verbose=FALSE) if (imphetasmissing & (data@nsnps != length(autosomal(data)))) { cat("\n") data <- Xfix(data) gc(verbose=FALSE) cat("\n") } # first round -- redundancy run <- 1 passed <- 0 while (!passed) { cat("\nRUN",run,"\n"); out.nxt <- check.marker.internal(data=data, callrate=callrate,perid.call=perid.call, het.fdr=het.fdr, ibs.threshold = ibs.threshold, ibs.mrk = ibs.mrk, ibs.exclude=ibs.exclude, maf = maf, p.level= p.level, fdrate = fdrate, hweidsubset = hweidsubset, redundant = "no", minconcordance = 2.0, qoption = qoption, imphetasmissing = imphetasmissing) if (length(out$snpok) == length(out.nxt$snpok) && length(out$idok) == length(out.nxt$idok)) if (all(out$snpok == out.nxt$snpok) && all(out$idok == out.nxt$idok)) passed <- 1 if (!passed) { out <- update.check.marker(out,out.nxt) data <- data[out$idok,out$snpok] gc(verbose=FALSE) if (!missing(hweidsubset)) hweidsubset <- hweidsubset[hweidsubset %in% out$idok] run <- run + 1 } } if (redundant != "no") { cat("\nCHECK REDUNDANCY\n"); out.nxt <- check.marker.internal(data=data, callrate=callrate,perid.call=perid.call, het.fdr=het.fdr, ibs.threshold = ibs.threshold, ibs.mrk = ibs.mrk, ibs.exclude=ibs.exclude, maf = maf, p.level= p.level, fdrate = fdrate, hweidsubset = hweidsubset, redundant = redundant, minconcordance = minconcordance, qoption = qoption, imphetasmissing = imphetasmissing) out <- update.check.marker(out,out.nxt) } out$call$name <- snam out$call$ids <- sids out$call$map <- smap out$call$chromosome <- schr out$call$call <- match.call() class(out) <- "check.marker" out } GenABEL/R/summary.snp.data_old.R0000644000176000001440000000325012017630650016025 0ustar ripleyusers"summary.snp.data_old" <- function(object, ... ) { if (!is(object,"snp.data")) stop("wrong object class, should be snp.data") res <- .C("snp_summary_exhwe",as.raw(object@gtps),as.integer(object@nids),as.integer(object@nsnps), out = double(object@nsnps*9), PACKAGE="GenABEL")$out dim(res) <- c(object@nsnps,9) res <- as.data.frame(res) res[,9] <- pchisq(res[,9],1,lower.tail=F) # X-chromosome if (any(object@chromosome == "X")) { vec <- (object@chromosome == "X") if (any(object@male == 0)) { oX <- object[(object@male != 1),(object@chromosome == "X")] resX <- .C("snp_summary_exhwe",as.raw(oX@gtps),as.integer(oX@nids),as.integer(oX@nsnps), out = double(oX@nsnps*9), PACKAGE="GenABEL")$out res[vec,7] <- resX[(oX@nsnps*6+1):(oX@nsnps*7)] res[vec,8] <- resX[(oX@nsnps*7+1):(oX@nsnps*8)] res[vec,9] <- pchisq(resX[(oX@nsnps*8+1):(oX@nsnps*9)],1,lower.tail=F) rm(oX,vec,resX);gc(verbose=FALSE) } else { res[vec,7] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,8] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,9] <- rep(1,sum(vec)) } } # Y- chromosome if (any(object@chromosome == "Y")) { vec <- (object@chromosome == "Y") res[vec,7] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,8] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,9] <- rep(1,sum(vec)) } # mtDNA if (any(object@chromosome == "mt")) { vec <- (object@chromosome == "mt") res[vec,7] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,8] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,9] <- rep(1,sum(vec)) } # report rownames(res) <- snpnames(object) colnames(res) <- c("NoMeasured","CallRate","Q.2", "P.11","P.12","P.22","Pexact","Fmax","Plrt") res$Plrt[res$Plrt==0] <- 9.99e-17; res <- cbind(annotation(object),res) res } GenABEL/R/generateOffspring.R0000644000176000001440000000337112020062132015423 0ustar ripleyusers#' simulates offspring's genotypes #' #' Simulat offspring's genotypes given genotypes of #' the parents. No LD is assumed. #' #' @param g1 vector of genotypes of parent 1, coded #' with 0, 1, 2 and NA #' @param g2 vector of genotypes of parent 2, coded #' with 0, 1, 2 and NA #' @param q vector of the frequencies of effects #' alleles (used to simulate missings in parental #' genotypes). If NULL, c(0.25,0.5,0.25) is used. #' #' @return a vector containing simulated genotypes #' of offspring #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @examples #' eaf <- runif(10) #' g1 <- rbinom(10,2,eaf) #' g2 <- rbinom(10,2,eaf) #' generateOffspring(g1,g2) #' generateOffspring <- function(g1,g2,q=NULL) { tm <- array(dim=c(3,3,3)) tm[1,1,] <- c(1,1,1) #c(1,0,0) tm[1,2,] <- tm[2,1,] <- c(.5,1,1) #c(.5,.5,0) tm[1,3,] <- tm[3,1,] <- c(0,1,1) #c(0,1,0) tm[2,2,] <- c(.25,.75,1) #c(.25,.5,.25) tm[2,3,] <- tm[3,2,] <- c(0,.5,1) #c(0,.5,.5) tm[3,3,] <- c(0,0,1) #c(0,0,1) genSOG <- function(localg) { vc <- tm[localg[1],localg[2],] #print(vc) rn <- runif(1) #print(rn) gt <- which(vc>=rn)[1]-1 #print(gt) gt } # infer missing genotypes, if any if (any(is.na(c(g1,g2)))) { warning("NA's in g1 and/or g2; inferring") infer <- function(q) { return(g <- rbinom(length(q),2,q)) } if (!is.null(q)) { miss <- which(is.na(g1)) g1[miss] <- rbinom(length(miss),2,q[miss]) miss <- which(is.na(g2)) g2[miss] <- rbinom(length(miss),2,q[miss]) } else { miss <- which(is.na(g1)) g1[miss] <- rbinom(length(miss),2,rep(0.5,length(miss))) miss <- which(is.na(g2)) g1[miss] <- rbinom(length(miss),2,rep(0.5,length(miss))) } } # generate offspring genotypes g1g2 <- t(matrix(c(g1+1,g2+1),ncol=2)) res <- apply(g1g2,MARGIN=2,FUN=genSOG) res } GenABEL/R/catable.R0000644000176000001440000000302711247561261013365 0ustar ripleyusers"catable" <- function(data,categories = c(quantile(data,c(0.01,0.1,0.5,0.9,0.99),na.rm=TRUE)), cumulative = FALSE, na.rm=TRUE, digits=3) { if (!is(data,"numeric")) stop("data should be numeric vector") if (!is(categories,"numeric")) stop("categories should be numeric vector") ouv <- rep(NA,length(data)) categories <- sort(categories) outmat <- matrix(rep(0,2*(length(categories)+1)),nrow=2) tot <- sum(!is.na(data),na.rm=na.rm) outmat[1,1] <- sum(data<=categories[1],na.rm=na.rm) outmat[2,1] <- (outmat[1,1]/tot) for (i in 1:(length(categories)-1)) { outmat[1,i+1] <- sum(data>categories[i] & data<=categories[i+1],na.rm=na.rm) outmat[2,i+1] <- (outmat[1,i+1]/tot) } outmat[1,length(categories)+1] <- sum(data>categories[length(categories)],na.rm=na.rm) outmat[2,length(categories)+1] <- (outmat[1,length(categories)+1]/tot) if (cumulative) { for (i in 2:(length(categories)+1)) { outmat[1,i] <- (outmat[1,i] + outmat[1,i-1]) outmat[2,i] <- (outmat[2,i] + outmat[2,i-1]) } } cnams <- rep("",length(categories)+1) cnams[1] <- paste("X<=",categories[1],sep="") for (i in 1:(length(categories)-1)) { if (cumulative) cnams[i+1] <- paste("X<=",categories[i+1],sep="") else cnams[i+1] <- paste(categories[i],"",categories[length(categories)],sep="") colnames(outmat) <- cnams rownames(outmat) <- c("No","Prop") outmat <- round(outmat,digits=digits) outmat } GenABEL/R/ccfast.new.R0000644000176000001440000000370512123710732014021 0ustar ripleyusers"ccfast.new" <- function(y,data,snpsubset,idsubset,quiet=FALSE) { if (!is(data,"gwaa.data")) stop("wrong type of data argument, must be gwaa.data") if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (any(data@gtdata@chromosome=="X") & dim(table(data@gtdata@male))>1) { data <- data[,data@gtdata@chromosome!="X"] if (!quiet) cat("X-chromosome data dropped\n") } # attach(data@phdata,warn.conflicts=FALSE,pos=2) # cc <- get(y,pos=2) # detach(data@phdata) cc <- phdata(data)[[y]] if (length(levels(as.factor(cc)))<2) stop("cc status is monomorphic!") if (length(levels(as.factor(cc)))>2) stop("cc status has more than 2 levels!") if (levels(as.factor(cc))[1] != 0 || levels(as.factor(cc))[2] != 1) stop ("cc is case-control status, with 0 as control and 1 as cases. No 0 and/or 1 found in the data") if (any(is.na(cc))) { if (!quiet) warning(paste(sum(is.na(cc)),"people (out of",length(cc),") excluded as not having cc status\n"),immediate. = TRUE) vec <- !is.na(cc) data <- data[vec,] cc1 <- cc[!is.na(cc)] } else { cc1 <- cc } rm(cc) a <- fcc.new(data@gtdata,cc1) lena <- data@gtdata@nsnps out <- list() out$Padd <- a[1:lena] #(1. - pchisq(a[1:lena],1)) # out$medadd <- median(a[1:lena]) out$Pdom <- a[(lena+1):(2*lena)] #(1. - pchisq(a[(lena+1):(2*lena)],1)) # out$meddom <- median(a[(lena+1):(2*lena)]) out$Prec <- a[(2*lena+1):(3*lena)] #(1. - pchisq(a[(2*lena+1):(3*lena)],1)) # out$medrec <- median(a[(2*lena+1):(3*lena)]) out$effadd <- a[(3*lena+1):(lena*4)] out$effdom <- a[(4*lena+1):(lena*5)] out$effrec <- a[(5*lena+1):(lena*6)] rm(a);gc(verbose=FALSE) out$name <- data@gtdata@snpnames out$formula <- match.call() out$family <- "chi-square 1 and 2 d.f." out$map <- data@gtdata@map out$chromosome <- data@gtdata@chromosome out$ids <- data@gtdata@idnames # out$lambda <- estlambda(out$P1df,plot=FALSE,prop=0.9) class(out) <- "scan.gwaa" out } GenABEL/R/alleleID.R0000644000176000001440000000723411610076777013460 0ustar ripleyusersalleleID.alleles <- function() { a <- list(); a[[1]] <- c("1","2") a[[2]] <- c("A","B") alleles <- c("A","T","G","C","-") idx <- 3 for (i in alleles) { for (j in alleles) { if (i==j) next; a[[idx]] <- c(i,j) idx <- idx + 1 } } a[[idx]] <- c("2","1") idx <- idx + 1 a[[idx]] <- c("B","A") idx <- idx + 1 a[[idx]] <- c("I","D") idx <- idx + 1 a[[idx]] <- c("D","I") idx <- idx + 1 allalleles <- c("1","2","B","I","D","A","T","G","C","-") for (jj in allalleles) { a[[idx]] <- c(jj,jj) idx <- idx + 1 } a } alleleID.codes <- function() { a <- alleleID.alleles() out <- c("OPPA") idx <- 1 for (i in a) { out[idx] <- paste(i[1],i[2],sep="") idx <- idx + 1 } out } alleleID.codes.reverse <- function() { a <- alleleID.alleles() out <- c("OPPA") idx <- 1 alleles <- c("A","T","G","C","-","I","D") reval <- c("T","A","C","G","-","I","D") for (i in a) { x <- match(alleles,i) if (sum(!is.na(x)) == 2) { names(reval) <- alleles xx <- reval[i] out[idx] <- paste(xx[1],xx[2],sep="") } else { out[idx] <- paste(i[2],i[1],sep="") } idx <- idx + 1 } out } alleleID.raw2char.matrix <- function() { alleles <- alleleID.alleles() idx <- 1 coding <- c("OPPA") for (i in alleles) { coding[idx] <- paste(i[1],i[1],sep="/");idx <- idx + 1 coding[idx] <- paste(i[1],i[2],sep="/");idx <- idx + 1 coding[idx] <- paste(i[2],i[2],sep="/");idx <- idx + 1 } coding <- matrix(coding,nrow=3) coding <- t(coding) out <- coding colnames(out) <- c("0","1","2") rownames(out) <- as.character(as.raw(c(1:dim(out)[1]))) out } alleleID.char2raw <- function() { coding <- alleleID.codes() out <- as.raw(c(1:length(coding))) names(out) <- coding out } alleleID.raw2char <- function() { x <- alleleID.char2raw() out <- names(x) names(out) <- x out } alleleID.revstrand <- function() { coding1 <- alleleID.codes() coding2 <- alleleID.codes.reverse() out1 <- out2 <- as.raw(c(1:length(coding1))) names(out1) <- coding1 names(out2) <- coding2 oo <- out1[names(out2)] names(oo) <- out2 oo } alleleID.reference <- function() { codes <- alleleID.codes() out <- codes x <- strsplit(codes,"") for (i in c(1:length(codes))) { out[i] <- x[[i]][1] } names(out) <- codes out } alleleID.effective <- function() { codes <- alleleID.codes() out <- codes x <- strsplit(codes,"") for (i in c(1:length(codes))) { out[i] <- x[[i]][2] } names(out) <- codes out } translate_mono_coding <- function(mono,poly,strandMono,strandPoly,forcestranduse) { hasallele <- function(mono,poly) { mono <- strsplit(mono,"")[[1]][1] spl <- strsplit(poly,"") #print(spl[[1]][1]) #print(spl[[1]][2]) #print(mono) if (spl[[1]][1] == mono || spl[[1]][2] == mono) { return(TRUE) } else { return(FALSE) } } swapmonofirst <- function(mono,poly) { mono <- strsplit(mono,"")[[1]][1] spl <- strsplit(poly,"") #print(spl[[1]][1]) #print(mono) if (spl[[1]][1] == mono) return(paste(spl[[1]][1],spl[[1]][2],sep="")) else if (spl[[1]][2] == mono) return(paste(spl[[1]][2],spl[[1]][1],sep="")) else stop("swapmonofirst: error") } polyN <- which(alleleID.codes() == poly) poly.reverse <- alleleID.codes.reverse()[polyN] if (!(poly %in% c("AT","TA","GC","CG")) & !forcestranduse) { if (hasallele(mono,poly)) return(swapmonofirst(mono,poly)) else if (hasallele(mono,poly.reverse)) return(swapmonofirst(mono,poly.reverse)) } else if (forcestranduse) { if (strandMono=="u" || strandPoly=="u") return(mono) if (strandMono!=strandPoly) { polyN <- which(alleleID.codes() == poly) poly <- alleleID.codes.reverse()[polyN] } if (hasallele(mono,poly)) return(swapmonofirst(mono,poly)) else return(mono) } return(mono) } GenABEL/R/qqplot.R0000644000176000001440000000404111324100411013265 0ustar ripleyusers#===================================================================================== # # Filename: qqplot.R # # Description: R function "qqplot.plot" # # Version: 1.0 # Created: 11-Mar-2009 # Revision: none # last modification: 15-Jan-2010 # # Author: Maksim V. Struchalin # Modified by: # Company: ErasmusMC, Epidemiology & Biostatistics Department, Department of Forensic Molecular Biology, The Netherlands. # Email: m.struchalin@erasmusmc.nl # license: GPL (>=2) # #===================================================================================== "qqplot.plot" <- function(chi2, filename="", df=1) { #print(cat("Usage: qqplot.plot(chi2, filename)\nInput parametres are simple vector with chi2 filename.\nIf there are no filename then output is on screen.\n\nauthor: M.Struchalin, m.struchalin@erasmusmc.nl\n")) chi_observed <- chi2 chi_observed <- na.omit(chi_observed) chi_observed[chi_observed < 0] <- 0 chi_expected <- rchisq(length(chi_observed),df=df) max_chi2_1 <- max(chi_expected, na.rm=T) max_chi2_2 <- max(chi_observed, na.rm=T) max <- max_chi2_1 if(max < max_chi2_2) { max <- max_chi2_2 } max <- round(max+2) if(filename != "") { bitmap(paste(filename, "_qqplot_chi2", ".jpeg", sep=""), type="jpeg") } qqplot(chi_expected, chi_observed, ylim=c(0,max), xlim=c(0,max), main="qqplot", xlab="chi2 expected", ylab="chi2 observed") abline(0, 1, col="red") if(filename != "") { dev.off() } if(filename != "") { bitmap(paste(filename, "_qqplot_pval", ".jpeg", sep=""), type="jpeg") } pval_expected <- -log10(pchisq(chi_expected, df=df, lower.tail=F)) pval_observed <- -log10(pchisq(chi_observed, df=df, lower.tail=F)) pval_max <- -log10(pchisq(max, df=df, lower.tail=F)) qqplot(pval_expected, pval_observed, ylim=c(0,pval_max), xlim=c(0,pval_max), main="qqplot_pval", xlab="-log10(pval) expected", ylab="-log10(pval) observed") abline(0, 1, col="red") if(filename != "") { dev.off() } } GenABEL/R/VIFGC_ovdom.R0000644000176000001440000001500712243463101014024 0ustar ripleyusers#' Genomic control for over-dominant model of inheritance using VIF #' #' This function estimates the corrected statistic using genomic control #' for the over-dominant model, #' using VIF. VIF coefficients are estimated #' by optimizing different error functions: regress, #' median and ks.test. #' #' @param data Input vector of Chi square statistic #' @param method Function of error to be optimized. Can be #' "regress", "median" or "ks.test" #' @param p Input vector of allele frequencies #' @param index.filter Indexes for variables that will be use for analysis in data vector #' @param n size of the sample #' @param proportion The proportion of lowest P (Chi2) to be used when #' estimating the inflation factor Lambda for "regress" method only #' @param plot If TRUE, plot of lambda will be produced #' @param lmax The threshold for lambda for plotting (optional) #' @param color The color of the plot #' @param clust For developers only #' @param vart0 For developers only #' @param tmp For developers only #' #' @return A list with elements #' \item{Zx}{output vector corrected Chi square statistic} #' \item{vv}{output vector of VIF} #' \item{exeps}{output vector of exepsons (NA)} #' \item{calrate}{output vector of calrate} #' \item{F}{F} #' \item{K}{K} #' #' @author Yakov Tsepilov #' #' @examples #' data(ge03d2) #' # truncate the data to make the example faster #' ge03d2 <- ge03d2[seq(from=1,to=nids(ge03d2),by=2),seq(from=1,to=nsnps(ge03d2),by=3)] #' qts <- mlreg(phdata(ge03d2)$dm2~1,data=ge03d2,gtmode = "overdominant") #' chi2.1df <- results(qts)$chi2.1df #' s <- summary(ge03d2) #' freq <- s$Q.2 #' result <- VIFGC_ovdom(p=freq,method = "median",data=chi2.1df,n=nids(ge03d2)) #' #' @keywords htest #' VIFGC_ovdom=function (data, p, method = "regress", n, index.filter = NULL, proportion = 1, clust = 0, vart0 = 0, tmp = 0,plot=TRUE,lmax=NULL,color="red") { if (is.null(index.filter)) { ind.function = which(!is.na(data)) } else ind.function = index.filter ind.function = ind.function[which(!is.na(data[ind.function]))] if (!(method == "regress" | method == "median" | method == "ks.test")) { print("Error. I do not know this method") break } Zx = data inf = which(!is.na(Zx)) notinf = which(is.na(Zx)) Clust <- function(k) { data.dist <- as.dist(0.5 - tmp) data.mds <- cmdscale(data.dist) return(data.mds) } ClustN <- function(k, data1.mds) { km <- kmeans(data1.mds, centers = k, nstart = 1000) i = 1 cl = 0 while (i <= k) { cl[i] <- length(which(km$cluster == i)) i = i + 1 } return(cl) } VIF <- function(p, N, F, K) { q = 1 - p Var = 2 * p * q * x^2 - 2 * F * p * q * x^2 - 4 * p^2 * q^2 * x^2 + 8 * F * p^2 * q^2 * x^2 - 4 * F^2 * p^2 * q^2 * x^2 S = (1 + F) * (1 + 2 * F) Cov = x^2 * ((4 * ((1 - F)^3 * p^2 * q^2 + F * (1 - F) * p * q))/S - (2 * (1 - F) * p * q)^2) if (vart0 == 1) { VarT0 = N * Var - N * Cov } if (vart0 == 0) { VarT0 = N * Var } VarT = VarT0 + Cov * K VIF = VarT/VarT0 return(VIF) } GC_VIF_nlm = function(FK) { F = FK[1] K = FK[2] vector_vif = VIF(p, n, F, K) Zxl = Zx/vector_vif Zxl = sort(Zxl[ind.function]) Zxl_r = Zxl[1:ntp] if (method == "ks.test") { dMedian = -log(ks.test(Zxl, "pchisq", df = 1)$p.value) } if (method == "median") { dMedian = abs(qchisq(0.5, 1) - median(Zxl)) } if (method == "regress") { dMedian = sum((Zxl_r - Chi2)^2) } return(1 * dMedian) } GC_VIF = function(F, K) { vector_vif = VIF(p, n, F, K) Zxl = Zx/vector_vif Zxl = sort(Zxl[ind.function]) Zxl_r = Zxl[1:ntp] if (method == "ks.test") { dMedian = -log(ks.test(Zxl, "pchisq", df = 1)$p.value) } if (method == "median") { dMedian = abs(qchisq(0.5, 1) - median(Zxl)) } if (method == "regress") { dMedian = sum((Zxl_r - Chi2)^2) } return(1 * dMedian) } F = 0.5 K = 0.2 * n[1] data_p <- data[ind.function] if (proportion > 1 || proportion <= 0) stop("proportion argument should be greater then zero and less than or equal to one") ntp <- round(proportion * length(data_p)) if (ntp < 1) stop("no valid measurments") if (ntp == 1) { warning(paste("One measurment, Lambda = 1 returned")) return(list(estimate = 1, se = 999.99)) } if (ntp < 10) warning(paste("number of points is too small:", ntp)) if (min(data_p) < 0) stop("data argument has values <0") if (max(data_p) <= 1) { data_p <- qchisq(data_p, 1, lower.tail = FALSE) } data_p <- sort(data_p) ppoi <- ppoints(data_p) Chi2 <- sort(qchisq(1 - ppoi, 1)) Chi2 <- Chi2[1:ntp] x = 1 if (clust == 1) { data.mds0 <- Clust(0) k = 2 cl0 <- ClustN(k, data.mds0) data.mds1 <- Clust(1) k = 2 cl1 <- ClustN(k, data.mds1) if (length(cl1) > length(cl0)) { cl0[(length(cl0) + 1):length(cl1)] = 0 } if (length(cl0) > length(cl1)) { cl1[(length(cl1) + 1):length(cl0)] = 0 } S = sum(cl0) R = sum(cl1) K = sum((cl1 * S - cl0 * R)^2) K1 = K/(R * S) opt_2 = optimize(GC_VIF, c(0, 1), tol = 1e-04, K = K1) F = opt_2$minimum K = K1 } if (clust == 0) { lda = median(Zx, na.rm = T)/qchisq(0.5, 1) + 0.05 c = (lda - 1) * (n[1]/2) F1 = 1/(c)^0.5 K1 = c * (1 + F1)/F1 FK = nlm(GC_VIF_nlm, c(F = F1, K = K1))$estimate F = FK[1] K = FK[2] } # if (plot){ ppp=seq(from = 0, to = 1, length = 1000) vv=VIF(ppp, n, F, K) if (!is.null(lmax)){ ylim=0 ylim[1]=1-(lmax*5/90) ylim[2]=lmax+(lmax*5/90) plot(ppp,vv,main="Lambda",xlab="Frequency",ylab="lambda(freq)",typ = "l",col=color,ylim=ylim) } else{ plot(ppp,vv,main="Lambda",xlab="Frequency",ylab="lambda(freq)",typ = "l",col=color) } abline(v=min(p,na.rm=TRUE),col="green") abline(v=max(p,na.rm=TRUE),col="green") } # vector_vif = VIF(p, n, F, K) Zx = Zx/vector_vif exeps <- is.na(Zx) out = list() out$Zx <- Zx out$vv <- vector_vif out$exeps <- exeps out$calrate <- n/max(n) out$F = F out$K = K out }GenABEL/R/convert.snp.illumina.R0000644000176000001440000000120211325404024016041 0ustar ripleyusers"convert.snp.illumina" <- function(infile,outfile,strand="+",bcast=10000000) { alcodes <- alleleID.codes() poss <- c("u","+","-","file") intstrand <- which(poss == strand)-1 if (length(intstrand) != 1) {cat("strand argument must be one of",poss,"\n");stop();} # strand == 0 -> unknown ('u') # strand == 1 -> plus ('+') # strand == 2 -> minus ('-') # strand == 3 -> four columns (name,chr,pos,strand) expected at the beginning .C("convert_snp_illumina",as.character(infile),as.character(outfile),as.integer(intstrand),as.integer(bcast),as.character(alcodes),as.integer(length(alcodes)),PACKAGE="GenABEL") return(invisible(0)) } GenABEL/R/blurGenotype.R0000644000176000001440000000577612011004747014455 0ustar ripleyusers#' blur genotype calls into probabilites #' #' 'blurs' genotype calls into probabilities: translates #' single genotype g2, into probability distribution P(g1|g2), #' that is probability that true genotype is g1 #' given g2 is the observed 'called' genotype and error rate is #' epsilon. Probability that 'true' genotype is called genotype #' is set to (1-epsilon)^2, the probability that true genotype #' differs at 1 allele is set to epsilon*(1-epsilon), and #' both allelel differ = epsilon^2. #' #' @param g vector of genotypes for a particular person #' (at locus 1, locus 2, etc., coded as 0, 1, 2 (corresponding #' to genotypes AA, AB, and BB, respectively) and NA. #' @param q (optional) vector of coded allele freqeuncies for #' locus 1, locus 2, etc. #' @param epsilon error rate #' #' @return matrix with columns corresponding to SNPs #' and rows corresponding to 'g0', 'g1', 'g2'. For #' a particular SNP, a vale in cell 'gK' is the #' probability that true genotype is 'K', given #' thw original call and error-rate. #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @examples #' data(srdta) #' # select 10 first SNPs #' df <- srdta[,1:10] #' # compute effect allele freq #' EAF <- summary(gtdata(df))$"Q.2" #' EAF #' # get genotypes of first 5 people #' g1 <- as.numeric(df[1:5,]) #' g1 #' # blur the genotype of person 1, snp 1 #' blurGenotype(g1[1,1]) #' # blur all genotypes of person 2; assume no info for missing #' blurGenotype(g1[2,]) #' # blur all genotypes of person 2; use HWE to infer missing #' blurGenotype(g1[2,],q=EAF) #' #' blurGenotype <- function(g,q=NULL,epsilon=0.01) { # sanity checks if (is.vector(g)) { g1 <- matrix(g,nrow=1); if (!is.null(names(g))) colnames(g1) <- names(g) g <- g1 rm(g1) } if (is.matrix(g) && nrow(g)!=1) stop("g should be a vector or an one-row matrix"); if (!is.null(q)) { if (length(q) != dim(g)[2]) stop("length of q should be the same as length of g"); if (!is(q,"numeric")) warning("q should be real (scalar or vector) between 0 and 1") if (any(q<0) | any(q>1)) stop("(some) q<0 or q>1") } # set P(g1|g2): probability that true genotype is g1 # if g2 is observed and error rate is epsilon # as a function of IBS (0,1,2) delta <- c((1-epsilon)^2,epsilon*(1-epsilon),epsilon^2) # function to convert calls to probabilities assuming # error epsilon getNondegenerate <- function(glocal,delta) { if (!is.na(glocal)) { trma <- matrix(c(0,1,2,1,0,1,1,2,1,2,1,0),ncol=4)+1 out <- delta[trma[glocal+1,]] out[2] <- out[2] + out[3] out <- out[-3] return(out) } else { return(c(1/4,1/2,1/4)) } } # setting missing to HWE setToHWE <- function(qlocal) { plocal <- 1 - qlocal out <- matrix(c(plocal*plocal,2*plocal*qlocal,qlocal*qlocal),ncol=3) out <- t(out) out } # blur genotypes gx3 <- apply(g,MARGIN=2,FUN=getNondegenerate,delta=delta) # apply HWE to missing if (!is.null(q)) gx3[,is.na(g)] <- setToHWE(q[is.na(g)]) # done if (!is.null(colnames(g))) colnames(gx3) <- colnames(g) rownames(gx3) <- c("g0","g1","g2") return(gx3) } GenABEL/R/scan.glm.R0000644000176000001440000001104411564577077013510 0ustar ripleyusers"scan.glm" <- function (formula, family = gaussian(), data, snpsubset, idsubset, bcast=50) { if (!is(data,"gwaa.data")) { stop("wrong data class: should be gwaa.data") } if (!is.character(formula)) stop("formula must be character object (apply \"s)") if (is.character(family)) family <- get(family, mode = "function", envir = parent.frame()) if (is.function(family)) family <- family() if (is.null(family$family)) { print(family) stop("'family' not recognized") } if (grep("CRSNP",formula,ignore.case=TRUE)!=1) stop("formula must contain CRSNP variable to be replaced with the analysis SNPs") if (missing(snpsubset)) snpsubset <- data@gtdata@snpnames if (missing(idsubset)) idsubset <- data@gtdata@idnames if (is.logical(snpsubset) || is.numeric(snpsubset)) snpsubset <- data@gtdata@snpnames[snpsubset] gtdata <- data[idsubset,snpsubset]@gtdata phdata <- data[idsubset,snpsubset]@phdata allnams <- gtdata@snpnames chsize <- ceiling(length(allnams)/80) ch <- list() if(chsize != 1) { chunks <- ceiling(length(allnams)/chsize)-1 for (i in 1:chunks) { ch[[i]] = allnams[((i-1)*chsize+1):(i*chsize)] } ch[[chunks+1]] = allnams[(chunks*chsize+1):length(allnams)] } else {ch[[1]] <- allnams;chunks=0} fla2 <- as.formula(sub("CRSNP","as.factor(mygt)",formula,ignore.case=TRUE)) fla1 <- as.formula(sub("CRSNP","mygt",formula,ignore.case=TRUE)) fla0 <- as.formula(sub("CRSNP","DuMmY",formula,ignore.case=TRUE)) P1df <- rep(1,length(snpsubset)) P2df <- rep(1,length(snpsubset)) effB <- rep(0,length(snpsubset)) effAB <- rep(0,length(snpsubset)) effBB <- rep(0,length(snpsubset)) # print(ch) for (w in 1:(chunks+1)) { mgtd <- as.double(gtdata[,ch[[w]]]) for (i in 1:length(ch[[w]])) { mygt <- mgtd[,i] polym <- length(levels(as.factor(mygt))) if (polym<=1) { cat("Marker",snpsubset[(w-1)*chsize+i],"is monomorphic; skipping in analysis\n") P1df[(w-1)*chsize+i]=1.0 P2df[(w-1)*chsize+i]=1.0 } else { DuMmY <- rep(0,length(mygt)) DuMmY <- replace(DuMmY,is.na(mygt),NA) if (family$family != "gaussian") { m1 <- glm(fla1,family = family,data=phdata) if (polym>2) { m2 <- glm(fla2,family = family,data=phdata) } else { m2 <- m1 } m0 <- glm(fla0,family = family,data=phdata) anv1 <- anova(m0,m1,test="Chisq") anv2 <- anova(m0,m2,test="Chisq") P1df[(w-1)*chsize+i] <- anv1[2, grep("^P.*Chi",names(anv1))] P2df[(w-1)*chsize+i] <- anv2[2, grep("^P.*Chi",names(anv2))] if (polym>2) { effB[(w-1)*chsize+i] <- m1$coeff["mygt"] effAB[(w-1)*chsize+i] <- m1$coeff["as.factor(mygt)1"] effBB[(w-1)*chsize+i] <- m1$coeff["as.factor(mygt)2"] } else { effB[(w-1)*chsize+i] <- m1$coeff["mygt"] effAB[(w-1)*chsize+i] <- effB[(w-1)*chsize+i] effBB[(w-1)*chsize+i] <- effB[(w-1)*chsize+i] } if (is.na(P1df[(w-1)*chsize+i])) P1df[(w-1)*chsize+i] = 1.0 if (is.na(P2df[(w-1)*chsize+i])) P2df[(w-1)*chsize+i] = 1.0 } else { m1 <- lm(fla1,data=phdata) if (polym>2) { m2 <- lm(fla2,data=phdata) } else { m2 <- m1 } m0 <- lm(fla0,data=phdata) anv1 <- anova(m0,m1,test="Chisq") anv2 <- anova(m0,m2,test="Chisq") P1df[(w-1)*chsize+i] <- anv1[2, grep("^P.*Chi",names(anv1))] P2df[(w-1)*chsize+i] <- anv2[2, grep("^P.*Chi",names(anv2))] if (polym>2) { effB[(w-1)*chsize+i] <- m1$coeff["mygt"] effAB[(w-1)*chsize+i] <- m1$coeff["as.factor(mygt)1"] effBB[(w-1)*chsize+i] <- m1$coeff["as.factor(mygt)2"] } else { effB[(w-1)*chsize+i] <- m1$coeff["mygt"] effAB[(w-1)*chsize+i] <- effB[(w-1)*chsize+i] effBB[(w-1)*chsize+i] <- effB[(w-1)*chsize+i] } if (is.na(P1df[(w-1)*chsize+i])) P1df[(w-1)*chsize+i] = 1.0 if (is.na(P2df[(w-1)*chsize+i])) P2df[(w-1)*chsize+i] = 1.0 } } if (bcast && round(((w-1)*chsize+i)/bcast) == ((w-1)*chsize+i)/bcast) { cat("\b\b\b\b\b\b\b\b",round(100*(((w-1)*chsize+i)/gtdata@nsnps),digits=2),"%",sep=""); flush.console(); } } } if (bcast && gtdata@nsnps >= bcast) cat("\n") map <- gtdata@map chromosome <- gtdata@chromosome med1df <- median(qchisq(1.-P1df,df=1)) med2df <- median(qchisq(1.-P2df,df=2)) out <- list(P1df = P1df, P2df=P2df, medChi1df = med1df, medChi2df = med2df, snpnames = snpsubset, idnames = idsubset, formula = match.call(), family = family, map = map, chromosome = chromosome, effB=effB, effAB=effAB,effBB=effBB) out$Pc1df <- rep(NA,length(P1df)) class(out) <- "scan.gwaa" out } GenABEL/R/checkphengen.R0000644000176000001440000000031511247561261014411 0ustar ripleyuserscheckphengen <- function(data) { if (!is(data,"gwaa.data")) stop("wrong class of argument") if (any(data@phdata$id != data@gtdata@idnames)) stop("no correspondence @gtdata$idnames <=> @phdata$id") } GenABEL/R/plot.check.marker.R0000644000176000001440000000445511247561261015312 0ustar ripleyusers"plot.check.marker" <- function(x, y, ...) { if (!is(x,"check.marker")) stop("wrong class of x (should be produced by check.marker()") xx <- c() y <- c() g <- c() gid <- 1 lims <- c(min(x$call$map),max(x$call$map)) plot(lims[1],lims[1],col=NA,xlim=lims,ylim=lims,xlab="",ylab="", ...) if (length(x$details.redundancy)>1) { for (i in 1:length(x$details)) { namx <- names(x$details.redundancy[i]) if (namx == "all") next; namy <- x$details[[i]] cooy <- x$call$map[match(namx,x$call$name)] text(x=cooy,y=cooy,labels=c(namx),adj=c(1,0),col="#000000",cex=.75) xx <- c(xx,cooy) exty <- x$call$map[match(namy,x$call$name)] if (length(exty) == 0) next xx <- c(xx,exty) y <- c(y,rep(cooy,length(exty)+1)) g <- c(g,rep(gid,length(exty)+1)) gid <- gid + 1 } colr <- c("#000000","#FF0000","#00FF00","#0000FF","#FF00FF","#00FFFF","#FFFF00","#990000","#009900","#000099","#990099","#009999","#999900") if (length(g) >0) for (i in 1:max(g)) { j <- i %% length(colr) if (j == 0) j = length(colr) col <- colr[j] # abline(h=y[g==i][1],col=col,lty=2) lines(c(xx[g==i][1],xx[g==i][length(xx[g==i])]),c(xx[g==i][1],xx[g==i][1]),col=col,lty=1) lines(c(xx[g==i][1],xx[g==i][1]),c(xx[g==i][1],0),col=col,lty=1) for (j in 2:length(xx[g==i])) { # abline(v=xx[g==i][j],col=col,lty=2) lines(c(xx[g==i][j],xx[g==i][j]),c(xx[g==i][1],0),col=col,lty=2) } points(xx[g==i][2:length(xx[g==i])],y[g==i][2:length(xx[g==i])],col=col,pch=20,cex=1.) points(xx[g==i][1],y[g==i][1],col=col,pch=3,cex=1.) } } abline(0,1) rug(x$call$map) cred <- match(x$redundant,x$call$name) ### cred <- cred[!is.na(cred)] if (length(cred)>0) { coo <- x$call$map[cred] rug(coo,col="cyan") } cred <- match(x$nohwe,x$call$name) ### cred <- cred[!is.na(cred)] if (length(cred)>0) { coo <- x$call$map[cred] rug(coo,col="green") } cred <- match(x$nofreq,x$call$name) ### cred <- cred[!is.na(cred)] if (length(cred)>0) { coo <- x$call$map[cred] rug(coo,col="yellow") } cred <- match(x$nocall,x$call$name) ### cred <- cred[!is.na(cred)] if (length(cred)>0) { coo <- x$call$map[cred] rug(coo,col="red") } rug(c(min(x$call$map),max(x$call$map)),col="black") cat("Red: no call\nYellow: low frequency\nGreen: out of HWE\n") cat("Cyan: redundant\nDiagonal: redundant markers (reference presented as \"+\")\n") } GenABEL/R/cross.R0000644000176000001440000000006711247561261013124 0ustar ripleyusers"cross" <- function(a,b) { sum(!is.na(match(a,b))) } GenABEL/R/egscore.R0000644000176000001440000002443212127250254013417 0ustar ripleyusers#' Fast score test for association, corrected with PC #' #' Fast score test for association between a trait and genetic polymorphism, #' adjusted for possible stratification by principal components. #' #' The idea of this test is to use genomic kinship matrix to first, derive axes #' of genetic variation (principal components), and, second, adjust both trait #' and genotypes onto these axes. Note that the diagonal of the kinship matrix #' should be replaced (default it is 0.5*(1+F), and for EIGENSTRAT one needs #' variance). These variances are porduced by \code{\link{hom}} function (see #' example). #' #' The traits is first analysed using LM and with covariates as specified with #' formula and also with axes of variation as predictors. Corrected genotypes #' are defined as residuals from regression of genotypes onto axes (which are #' orthogonal). Correlaton between corrected genotypes and phenotype is #' computed, and test statistics is defined as square of this correlation times #' (N - K - 1), where N is number of genotyped subjects and K is the number of #' axes. #' #' This test is defined only for 1 d.f. #' #' @param formula Formula describing fixed effects to be used in analysis, e.g. #' y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. If no #' covariates used in analysis, skip the right-hand side of the equation. #' @param data An object of \code{\link{gwaa.data-class}} #' @param snpsubset Index, character or logical vector with subset of SNPs to #' run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for #' analysis. #' @param idsubset Index, character or logical vector with subset of IDs to run #' analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for #' analysis. #' @param kinship.matrix kinship matrix, as returned by \code{\link{ibs}}, Use #' weight="freq" with \code{\link{ibs}} and do not forget to repalce the #' diagonal with Var returned by \code{\link{hom}}, as shown in example! #' @param naxes Number of axes of variation to be used in adjustment (should be #' much smaller than number of subjects) #' @param strata Stratification variable. If provieded, scores are computed #' within strata and then added up. #' @param times If more then one, the number of replicas to be used in #' derivation of empirical genome-wide significance. #' @param quiet do not print warning messages #' @param bcast If the argument times > 1, progress is reported once in bcast #' replicas #' @param clambda If inflation facot Lambda is estimated as lower then one, #' this parameter controls if the original P1df (clambda=TRUE) to be reported #' in Pc1df, or the original 1df statistics is to be multiplied onto this #' "deflation" factor (clambda=FALSE). If a numeric value is provided, it is #' used as a correction factor. #' @param propPs proportion of non-corrected P-values used to estimate the #' inflation factor Lambda, passed directly to the \code{\link{estlambda}} #' @return Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} #' @author Yurii Aulchenko #' @seealso \code{\link{qtscore}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{ibs}}, #' \code{\link{scan.gwaa-class}} #' @references Price A. L. et al, Principal components analysis corrects for #' stratification in genome-wide association studies. Nat Genet 38: 904-909. #' @keywords htest #' @examples #' #' data(ge03d2c) #' #egscore with stratification #' gkin <- ibs(ge03d2c[,autosomal(ge03d2c)],w="freq") #' #replace the diagonal with right elements #' diag(gkin) <- hom(ge03d2c[,autosomal(ge03d2c)])$Var #' a <- egscore(dm2~sex+age,data=ge03d2c,kin=gkin) #' plot(a,df="Pc1df") #' "egscore" <- function(formula,data,snpsubset,idsubset,kinship.matrix,naxes=3,strata, times=1,quiet=FALSE,bcast=10,clambda=TRUE,propPs=1.0) { if (!is(data,"gwaa.data")) { stop("wrong data class: should be gwaa.data") } checkphengen(data) if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (missing(strata)) {nstra=1; strata <- rep(0,data@gtdata@nids)} if (length(strata)!=data@gtdata@nids) stop("Strata variable and the data do not match in length") if (any(is.na(strata))) stop("Strata variable contains NAs") if ( is(try(formula,silent=TRUE),"try-error") ) { formula <- phdata(data)[[as(match.call()[["formula"]],"character")]] } # if (!missing(data)) attach(data@phdata,pos=2,warn.conflicts=FALSE) if (is(formula,"formula")) { mf <- model.frame(formula,data,na.action=na.omit,drop.unused.levels=TRUE) y <- model.response(mf) desmat <- model.matrix(formula,mf) lmf <- glm.fit(desmat,y) mids <- rownames(data@phdata) %in% rownames(mf) resid <- lmf$resid } else if (is(formula,"numeric") || is(formula,"integer") || is(formula,"double")) { y <- formula mids <- (!is.na(y)) y <- y[mids] resid <- y if (length(unique(resid))==1) stop("trait is monomorphic") } else { stop("formula argument must be a formula or one of (numeric, integer, double)") } # if (!missing(data)) detach(data@phdata) if (length(strata)!=data@gtdata@nids) stop("Strata variable and the data do not match in length") if (any(is.na(strata))) stop("Strata variable contains NAs") if (any(strata!=0)) { olev <- levels(as.factor(strata)) nstra <- length(olev) tstr <- strata for (i in 0:(nstra-1)) tstr <- replace(tstr,(strata==olev[i+1]),i) strata <- tstr rm(tstr) } nstra <- length(levels(as.factor(strata))) tmeas <- as.logical(mids) strata <- strata[tmeas] if (any(tmeas == FALSE)) { if (!quiet) warning(paste(sum(!tmeas),"people (out of",length(tmeas),") excluded because they have trait or covariate missing\n"),immediate. = TRUE) data <- data[tmeas,] } tmp <- dim(kinship.matrix) if (tmp[1] == tmp[2]) { tmp <- t(kinship.matrix) diag(kinship.matrix) <- attr(kinship.matrix,"Var") kinship.matrix[upper.tri(kinship.matrix)] <- tmp[upper.tri(tmp)] ev <- eigen(kinship.matrix,symmetric=TRUE)$vectors rownames(ev) <- rownames(kinship.matrix) ev <- ev[data@phdata$id,1:naxes] # ev <- ev[tmeas,] rm(kinship.matrix,tmp);gc() } else { if (tmp[2]1)))) { if (j>1) resid <- sample(resid,replace=FALSE) chi2 <- .C("egscore",as.raw(data@gtdata@gtps),as.double(resid),as.integer(naxes),as.double(ev),as.integer(data@gtdata@nids),as.integer(data@gtdata@nsnps), as.integer(nstra), as.integer(strata), chi2 = double(7*data@gtdata@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 # if (any(data@gtdata@chromosome=="X")) { # ogX <- data@gtdata[,data@gtdata@chromosome=="X"] # sxstra <- strata; sxstra[ogX@male==1] <- strata[ogX@male==1]+nstra # chi2X <- .C("egscore",as.raw(ogX@gtps),as.double(resid),as.integer(naxes),as.double(ev),as.integer(ogX@nids),as.integer(ogX@nsnps), as.integer(nstra*2), as.integer(sxstra), chi2 = double(7*ogX@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 # revec <- (data@gtdata@chromosome=="X") # revec <- rep(revec,6) # chi2 <- replace(chi2,revec,chi2X) # rm(ogX,chi2X,revec);gc(verbose=FALSE) # } if (j == 1) { chi2.1df <- chi2[1:lenn]; ###out$chi2.1df <- chi2.1df chi2.2df <- rep(NA,lenn) #chi2[(lenn+1):(2*lenn)]; ###out$chi2.2df <- chi2.2df actdf <- chi2[(2*lenn+1):(3*lenn)]; lambda <- list() if (is.logical(clambda)) { if (lenn<10) { warning("no. observations < 10; Lambda set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } else { if (lenn<100) warning("Number of observations < 100, Lambda estimate is unreliable") lambda <- estlambda(chi2.1df,plot=FALSE,proportion=propPs) if (lambda$estimate<1.0 && clambda==TRUE) { warning("Lambda estimated < 1, set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } } } else { if (is.numeric(clambda)) { lambda$estimate <- clambda lambda$se <- NA } else if (is.list(clambda)) { if (any(is.na(match(c("estimate","se"),names(clambda))))) stop("when clambda is list, should contain estimate and se") lambda <- clambda lambda$se <- NA } else { stop("clambda should be logical, numeric, or list") } } chi2.c1df <- chi2.1df/lambda$estimate effB <- chi2[(3*lenn+1):(lenn*4)] effAB <- chi2[(4*lenn+1):(lenn*5)] effBB <- chi2[(5*lenn+1):(lenn*6)] if (times>1) { pr.1df <- rep(0,lenn) pr.2df <- rep(0,lenn) pr.c1df <- rep(0,lenn) } } else { th1 <- max(chi2[1:lenn]) pr.1df <- pr.1df + 1*(chi2.1df < th1) pr.2df <- pr.2df + 1*(chi2.2df < max(chi2[(lenn+1):(2*lenn)])) pr.c1df <- pr.c1df + 1*(chi2.c1df < th1) if (!quiet && ((j-1)/bcast == round((j-1)/bcast))) { cat("\b\b\b\b\b\b",round((100*(j-1)/times),digits=2),"%",sep="") flush.console() } } } if (times > bcast) cat("\n") if (times>1) { P1df <- pr.1df/times P1df <- replace(P1df,(P1df==0),1/(1+times)) P2df <- pr.2df/times P2df <- replace(P2df,(P2df==0),1/(1+times)) Pc1df <- pr.c1df/times Pc1df <- replace(Pc1df,(Pc1df==0),1/(1+times)) } else { P1df <- pchisq(chi2.1df,1,lower.tail=FALSE) P2df <- pchisq(chi2.2df,actdf,lower.tail=FALSE) Pc1df <- pchisq(chi2.c1df,1,lower.tail=FALSE) } #out$lambda <- lambda #out$effB <- effB #out$effAB <- effAB #out$effBB <- effBB #out$snpnames <- data@gtdata@snpnames #out$map <- data@gtdata@map #out$chromosome <- data@gtdata@chromosome #out$idnames <- data@gtdata@idnames #out$formula <- match.call() #out$family <- paste("score test for association, eigen-adjustment") #out$N <- chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)] #class(out) <- "scan.gwaa" #out if (is.null(Pc1df)) { results <- data.frame(N=chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)], effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } else { results <- data.frame(N=chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)], effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, Pc1df = Pc1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } rownames(results) <- snpnames(data) out <- new("scan.gwaa", results=results, annotation = annotation(data), lambda = lambda, idnames = idnames(data), call = match.call(), family = "EIGENSCORETEST" ) out } GenABEL/R/update.check.marker.R0000644000176000001440000000276711341564276015626 0ustar ripleyusers"update.check.marker" <- function(preo,curo) { out <- list() out$Xerrtab <- preo$Xerrtab # snp chars out$nofreq <- unique(c(preo$nofreq,curo$nofreq)) out$nocall <- unique(c(preo$nocall,curo$nocall)) out$nohwe <- unique(c(preo$nohwe,curo$nohwe)) out$Xmrkfail <- unique(c(preo$Xmrkfail,curo$Xmrkfail)) out$Xmrkfail <- unique(c(preo$Xmrkfail,curo$Xmrkfail)) # rely that redundancy is checked only in the last run out$details.redundancy <- curo$details.redundancy out$redundant <- curo$redundant # get all failes snpfail <- unique(c(out$nofreq,out$nocall,out$nohwe,out$Xmrkfail,out$redundant)) # personal out$hetfail <- unique(c(preo$hetfail,curo$hetfail)) out$idnocall <- unique(c(preo$idnocall,curo$idnocall)) out$ibsfail <- unique(c(preo$ibsfail,curo$ibsfail)) # out$Xidfail <- unique(c(preo$Xidfail,curo$Xidfail)) out$isfemale <- unique(c(preo$isfemale,curo$isfemale)) out$ismale <- unique(c(preo$ismale,curo$ismale)) out$otherSexErr <- unique(c(preo$otherSexErr,curo$otherSexErr)) out$isXXY <- unique(c(preo$isXXY,curo$isXXY)) # idfail <- unique(c(out$hetfail,out$idnocall,out$ibsfail,out$Xidfail,out$isXXY,out$isfemale,out$ismale)) idfail <- unique(c(out$hetfail,out$idnocall,out$ibsfail,out$isXXY,out$isfemale,out$ismale,out$otherSexErr)) # generate snpok and idok if (length(snpfail)>0) out$snpok <- preo$snpok[!(preo$snpok %in% snpfail)] else out$snpok <- preo$snpok if (length(idfail)>0) out$idok <- preo$idok[!(preo$idok %in% idfail)] else out$idok <- preo$idok # return object out } GenABEL/R/impute2mach.R0000644000176000001440000000722112227767023014213 0ustar ripleyusers#' converts IMPUTE to MACH files #' #' function to convert IMPUTE files to MACH format #' #' @param genofile IMPUTE genotype file name #' @param infofile IMPUTE info file name #' @param samplefile IMPUTE sample file name #' @param machbasename base name for MACH-formatted outputs #' @param maketextdosefile whether a text dosefile is to #' be generated (if not, only filevector (*.fvi / *.fvd) files, usable #' with ProbABEL/DatABEL, will be generated). Default: TRUE #' @param ... arguments passed to \link{extract.annotation.impute} #' (DO CHECK the documentation, otherwise your annotation may be #' skrewed up!) #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @keywords IO manip #' #' @return nothing returned except files generated on the disk #' #' impute2mach <- function(genofile, infofile, samplefile, machbasename, maketextdosefile = TRUE, ... ) { if (!require(DatABEL)) stop("this function requires DatABEL package to be installed") if (!is.character(machbasename)) stop("machbasename must be character") if (length(machbasename) == 1) { machdose <- paste(machbasename, ".machdose", sep="") machprob <- paste(machbasename, ".machprob", sep="") machinfo <- paste(machbasename, ".machinfo", sep="") machlegend <- paste(machbasename, ".machlegend", sep="") } else if (length(machbasename) == 4) { if (anyDuplicated(machbasename)) stop("names must be unique") machdose <- machbasename[1] machprob <- machbasename[2] machinfo <- machbasename[3] machlegend <- machbasename[4] } else stop("machbasename must be character of length 1 or 4") # create temporary DA file #print("before impute2databel"); dfo <- impute2databel(genofile=genofile, samplefile=samplefile, outfile=genofile) #print("after impute2databel"); #if (maketextdosefile) { #tmpname2 <- get_temporary_file_name() # transpose file # ... #dfo <- as(dfo, "matrix") #} # get annotattion #print("calling extract.annotation.impute") annot <- extract.annotation.impute(genofile=genofile, infofile=infofile, ... ) #print(annot[1:5, ]) # arrange MLINFO and legend file #SNP Al1 Al2 Freq1 MAF Quality Rsq annot$MAF <- pmin(annot$Freq1, (1. - annot$Freq1)) #print(annot[1:5, ]) info_annot <- annot[, c("name", "A1", "A0", "Freq1", "MAF", "Quality", "Rsq")] #print(info_annot[1:5, ]) write.table(info_annot, file=machinfo, row.names=FALSE, col.names=TRUE, quote=FALSE, sep="\t") legend_annot <- annot[, c("name", "pos", "A1", "A0")] #print(legend_annot[1:5, ]) write.table(legend_annot, file=machlegend, row.names=FALSE, col.names=TRUE, quote=FALSE, sep="\t") if (maketextdosefile) { # arrange MLDOSE file ids <- get_dimnames(dfo)[[1]] if (file.exists(machdose)) unlink(machdose) outfile <- file(machdose, open="wt") for (i in 1:dim(dfo)[1]) { # when using transposed DA object, use as.vector(dfo[, i]) (COLUMN!!!) outline <- c(ids[i], "MLDOSE", as(dfo[i, ], "vector")) #print(outline) #print(i) #print(class(outline)) write(x=outline, file=outfile, append=TRUE, ncolumns=length(outline), sep=" ") if ((i %% 100)==0 || i==dim(dfo)[1]) print(i) } close(outfile) #unlink(paste(tmpname2, "*", sep="")) } #print("AAA") disconnect(dfo) rm(dfo) gc() } GenABEL/R/add.plot.R0000644000176000001440000000311311433020176013463 0ustar ripleyusers"add.plot" <- function (x, ..., df=1, col=c("lightgreen","lightblue"), sort=TRUE, delta = 1) { df <- as.character(df) # colmatch <- pmatch(names(match.call()),c("color","colour")) # if (any(!is.na(colmatch))) { # carg <- names(match.call())[[(colmatch[!is.na(colmatch)])[1]]] # col <- carg # } if (!(any(c("1","2","Pc1df","Pc2df")==df))) stop ("df parameter must be 1, 2, \"Pc1df\", or \"Pc2df\"") if (!is(x,"scan.gwaa") && class(x) != "scan.gwaa.2D") stop("Plot must be done on an object of class scan.gwaa or scan.gwaa.2D") if (length(map(x)) != length(x[,"P1df"])) stop("length of map and scan points not equal!") Pv <- x[,"P1df"] if (df=="2") {Pv <- x[,"P2df"];} else if (df=="Pc1df") {Pv <- x[,"Pc1df"];} else if (df=="Pc2df") {Pv <- x[,"Pc2df"];} Pv <- replace(Pv,(Pv<=0),1.e-16) if (sort) { newmap <- sortmap.internal(chromosome(x),map(x),delta=delta) mymap <- newmap$cummap mychromosome <- chromosome(x)[newmap$ix] Pv <- Pv[newmap$ix] newchnum <- newmap$chnum rm(newmap) gc() } else { mychromosome <- chromosome(x) mymap <- map(x) } if (is(x,"scan.gwaa")) { if (dim(table(mychromosome))>1) { chind <- chrom.char2num(mychromosome) %% length(col) idxCH <- which(chind==0) points(mymap,-log10(Pv), col=col[length(col)], ...) for (colidx in c(1:(length(col)-1))) { idxCH <- which(chind==colidx) points(mymap[idxCH],-log10(Pv[idxCH]),col=col[colidx],...) } } else { points(mymap,-log10(Pv), col=col[1], ...) } } else { image(x=mymap,y=mymap,z=t(-log10(Pv)),add=TRUE,...) } } GenABEL/R/summary.gwaa.data.R0000644000176000001440000000025711437012374015314 0ustar ripleyusers"summary.gwaa.data" <- function(object,...) { #ret <- list(phdata = summary(object@phdata), # gtdata = summary(object@gtdata)) #ret return(summary(object@gtdata)) } GenABEL/R/autosomal.R0000644000176000001440000000075111247561261013777 0ustar ripleyusers"autosomal" <- function (data) { if (is(data,"gwaa.data")) out <- data@gtdata@snpnames[data@gtdata@chromosome != "X" & data@gtdata@chromosome != "XY" & data@gtdata@chromosome != "Y" & data@gtdata@chromosome != "mt"] else if (is(data,"snp.data")) out <- data@snpnames[data@chromosome != "X" & data@chromosome != "XY" & data@chromosome != "Y" & data@chromosome != "mt"] else stop("data argument should have class gwaa.data or snp.data") out } GenABEL/R/summary.check.marker.R0000644000176000001440000000656611341564276016042 0ustar ripleyusers"summary.check.marker" <- function(object,...) { out1 <- rep(NA,25) dim(out1) <- c(5,5) out1[1,2] <- cross(object$nocall,object$nofreq) out1[1,3] <- cross(object$nocall,object$nohwe) out1[1,4] <- cross(object$nocall,object$redundant) out1[1,5] <- cross(object$nocall,object$Xmrkfail) out1[1,1] <- length(object$nocall) - out1[1,2] - out1[1,3] - out1[1,4] - out1[1,5] out1[2,3] <- cross(object$nofreq,object$nohwe) out1[2,4] <- cross(object$nofreq,object$redundant) out1[2,5] <- cross(object$nofreq,object$Xmrkfail) out1[2,2] <- length(object$nofreq) - out1[1,2] - out1[2,3] - out1[2,4] -out1[2,5] out1[3,4] <- cross(object$nohwe,object$redundant) out1[3,5] <- cross(object$nohwe,object$Xmrkfail) out1[3,3] <- length(object$nohwe) - out1[1,3] - out1[2,3] - out1[3,4] - out1[3,5] out1[4,5] <- cross(object$redundant,object$Xmrkfail) out1[4,4] <- length(object$redundant) - out1[1,4] - out1[2,4] - out1[3,4] - out1[4,5] out1[5,5] <- length(object$Xmrkfail) - out1[1,5] - out1[2,5] - out1[3,5] - out1[4,5] rownames(out1) <- c("NoCall","NoMAF","NoHWE","Redundant","Xsnpfail") colnames(out1) <- rownames(out1) out2 <- rep(NA,49) dim(out2) <- c(7,7) out2[1,2] <- cross(object$idnocall,object$hetfail) out2[1,3] <- cross(object$idnocall,object$ibsfail) out2[1,4] <- cross(object$idnocall,object$isfemale) out2[1,5] <- cross(object$idnocall,object$ismale) out2[1,6] <- cross(object$idnocall,object$isXXY) out2[1,7] <- cross(object$idnocall,object$otherSexErr) out2[1,1] <- length(object$idnocall) - out2[1,2] - out2[1,3] - out2[1,4] - out2[1,4] - out2[1,5] - out2[1,6] - out2[1,7] out2[2,3] <- cross(object$hetfail,object$ibsfail) out2[2,4] <- cross(object$hetfail,object$isfemale) out2[2,5] <- cross(object$hetfail,object$ismale) out2[2,6] <- cross(object$hetfail,object$isXXY) out2[2,7] <- cross(object$hetfail,object$otherSexErr) out2[2,2] <- length(object$hetfail) - out2[1,2] - out2[2,3] - out2[2,4] - out2[2,4] - out2[2,5] - out2[2,6] - out2[2,7] out2[3,4] <- cross(object$ibsfail,object$isfemale) out2[3,5] <- cross(object$ibsfail,object$ismale) out2[3,6] <- cross(object$ibsfail,object$isXXY) out2[3,7] <- cross(object$ibsfail,object$otherSexErr) out2[3,3] <- length(object$ibsfail) - out2[1,3] - out2[2,3] - out2[3,4] - out2[3,5] - out2[3,6] - out2[3,7] out2[4,5] <- cross(object$isfemale,object$ismale) out2[4,6] <- cross(object$isfemale,object$isXXY) out2[4,7] <- cross(object$isfemale,object$otherSexErr) out2[4,4] <- length(object$isfemale) - out2[1,4] - out2[2,4] - out2[3,4] - out2[4,5] - out2[4,6] - out2[4,7] out2[5,6] <- cross(object$ismale,object$isXXY) out2[5,7] <- cross(object$ismale,object$otherSexErr) out2[5,5] <- length(object$ismale) - out2[1,5] - out2[2,5] - out2[3,5] - out2[4,5] - out2[5,6] - out2[5,7] out2[6,7] <- cross(object$isXXY,object$otherSexErr) out2[6,6] <- length(object$isXXY) - out2[1,6] - out2[2,6] - out2[3,6] - out2[4,6] - out2[5,6] - out2[6,7] out2[7,7] <- length(object$otherSexErr) - out2[1,7] - out2[2,7] - out2[3,7] - out2[4,7] - out2[5,7] - out2[6,7] # rownames(out2) <- c("IDnoCall","HetFail","IBSFail","Xidfail","isfemale","ismale") # rownames(out2) <- c("IDnoCall","HetFail","IBSFail","isfemale","ismale") rownames(out2) <- c("IDnoCall","HetFail","IBSFail","isfemale","ismale","isXXY","otherSexErr") colnames(out2) <- rownames(out2) out <- list() out$"Per-SNP fails statistics" <- out1 out$"Per-person fails statistics" <- out2 out } GenABEL/R/estlambda.R0000644000176000001440000001051512212353420013713 0ustar ripleyusers#' Estimate the inflation factor for a distribution of P-values #' #' Estimate the inflation factor for a distribution of P-values or 1df #' chi-square test. The major use of this procedure is the Genomic Control, but #' can also be used to visualise the distribution of P-values coming from other #' tests. Methods implemented include 'median' (median(chi2)/0.455...), #' regression (of observed onto expected) and 'KS' (optimizing the #' chi2.1df distribution fit by use of Kolmogorov-Smirnov test) #' #' #' @param data A vector of reals. If all are <=1, it is assumed that this is a #' vector of P-values, else it is treated as a vector of chi-squares #' @param plot Whether the plot should be shown or not (default). #' @param proportion The proportion of lowest P (or #' \eqn{\chi^2}{chi^2) values to be used when estimating the inflation #' factor \eqn{\lambda}{lambda}. #' @param method "regression" (default), "median", or "KS": method to #' be used for \eqn{\lambda}{lambda} estimation. #' @param filter if the test statistics with 0-value of #' \eqn{\chi^2}{chi^2} should be excluded prior to estimation of #' \eqn{\lambda}{lambda}. #' @param df Number of degrees of freedom. #' @param ... arguments passed to the \code{\link{plot}} function. #' @return A list with elements \item{estimate}{Estimate of \eqn{\lambda}{lambda}} #' \item{se}{Standard error of the estimate} #' @author Yurii Aulchenko #' @seealso \code{\link{ccfast}}, \code{\link{qtscore}} #' @keywords htest #' @examples #' #' data(srdta) #' pex <- summary(gtdata(srdta))[,"Pexact"] #' estlambda(pex, plot=TRUE) #' estlambda(pex, method="regression", proportion = 0.95) #' estlambda(pex, method="median") #' estlambda(pex, method="KS") #' a <- qtscore(bt,srdta) #' lambda(a) #' "estlambda" <- function(data, plot=FALSE, proportion=1.0, method="regression", filter=TRUE, df=1,... ) { data <- data[which(!is.na(data))] if (proportion>1.0 || proportion<=0) stop("proportion argument should be greater then zero and less than or equal to one") ntp <- round( proportion * length(data) ) if ( ntp<1 ) stop("no valid measurements") if ( ntp==1 ) { warning(paste("One measurement, lambda = 1 returned")) return(list(estimate=1.0, se=999.99)) } if ( ntp<10 ) warning(paste("number of points is too small:", ntp)) if ( min(data)<0 ) stop("data argument has values <0") if ( max(data)<=1 ) { # lt16 <- (data < 1.e-16) # if (any(lt16)) { # warning(paste("Some probabilities < 1.e-16; set to 1.e-16")) # data[lt16] <- 1.e-16 # } data <- qchisq(data, 1, lower.tail=FALSE) } if (filter) { data[which(abs(data)<1e-8)] <- NA } data <- sort(data) ppoi <- ppoints(data) ppoi <- sort(qchisq(ppoi, df=df, lower.tail=FALSE)) data <- data[1:ntp] ppoi <- ppoi[1:ntp] # s <- summary(lm(data~offset(ppoi)))$coeff # bug fix thanks to Franz Quehenberger out <- list() if (method=="regression") { s <- summary( lm(data~0+ppoi) )$coeff out$estimate <- s[1,1] out$se <- s[1,2] } else if (method=="median") { out$estimate <- median(data, na.rm=TRUE)/qchisq(0.5, df) out$se <- NA } else if (method=="KS") { limits <- c(0.5, 100) out$estimate <- estLambdaKS(data, limits=limits, df=df) if ( abs(out$estimate-limits[1])<1e-4 || abs(out$estimate-limits[2])<1e-4 ) warning("using method='KS' lambda too close to limits, use other method") out$se <- NA } else { stop("'method' should be either 'regression' or 'median'!") } if (plot) { lim <- c(0, max(data, ppoi,na.rm=TRUE)) # plot(ppoi,data,xlim=lim,ylim=lim,xlab="Expected",ylab="Observed", ...) oldmargins <- par()$mar par(mar=oldmargins + 0.2) plot(ppoi, data, xlab=expression("Expected " ~ chi^2), ylab=expression("Observed " ~ chi^2), ...) abline(a=0, b=1) abline(a=0, b=out$estimate, col="red") par(mar=oldmargins) } out } GenABEL/R/merge.gwaa.data.R0000644000176000001440000000131311667161771014723 0ustar ripleyusers"merge.gwaa.data" <- function(x, y, ... ) { if (!is(x,"gwaa.data") || !is(y,"gwaa.data")) stop("x and y should have gwaa.data-class") snpdata <- try(merge(x@gtdata,y@gtdata, ... )) if (is(snpdata,"try-error")) stop("error occured in merging gtdata slots of x and y") snpdata <- snpdata$data # phdata <- merge(x@phdata,y@phdata,by="id",all=T) phdata <- merge(x@phdata,y@phdata,all=T) if (any(!(snpdata@idnames %in% phdata$id))) stop("some ids present in gtdata are missing from phdata") if (length(phdata$id) != length(unique(phdata$id))) stop("duplicated ids in phdata") rownames(phdata) <- phdata$id phdata <- phdata[idnames(snpdata),] out <- new("gwaa.data",phdata=phdata,gtdata=snpdata) out } GenABEL/R/PGC.R0000644000176000001440000001374312243463101012400 0ustar ripleyusers#' Polynomial genomic control #' #' This function estimates the genomic controls #' for different models and degrees of freedom, #' using polinomial function. Polinomial coefficients are estimated #' by optimizing different error functions: regress, #' median, ks.test or group regress. #' #' @param data Input vector of Chi square statistic #' @param method Function of error to be optimized. Can be #' "regress", "median", "ks.test" or "group_regress" #' @param p Input vector of allele frequencies #' @param df Number of degrees of freedom #' @param pol.d The degree of polinomial function #' @param plot If TRUE, plot of lambda will be produced #' @param start.corr For regress method use it only when you want to make calculations faster #' @param index.filter Index of variables in data vector, that will be used in analysis #' if zero - all variables will be used #' @param proportion The proportion of lowest P (Chi2) to be used when #' estimating the inflation factor Lambda for "regress" method only #' @param n_quiantile The number of groups for "group_regress" method #' @param title_name The title name for plot #' @param type_of_plot For developers only #' @param lmax The threshold for lambda for plotting (optional) #' @param color The color of the plot #' #' @return A list with elements #' \item{data}{Output vector corrected Chi square statistic} #' \item{b}{Polinomial coefficients} #' #' @author Yakov Tsepilov #' #' @examples #' data(ge03d2) #' ge03d2 <- ge03d2[seq(from=1,to=nids(ge03d2),by=2),seq(from=1,to=nsnps(ge03d2),by=3)] #' qts <- mlreg(dm2~1,data=ge03d2,gtmode = "additive") #' chi2.1df <- results(qts)$chi2.1df #' s <- summary(ge03d2) #' freq <- s$Q.2 #' result=PGC(data=chi2.1df,method="median",p=freq,df=1, pol.d=2, plot=TRUE, lmax=1.1,start.corr=FALSE) #' #"group_regress" is better to use when we have more than 50K SNPs #' #result=PGC(data=chi2.1df,method="group_regress",p=freq,df=1, pol.d=2, plot=TRUE, start.corr=FALSE,n_quiantile=3) #' #' @keywords htest #' PGC=function (data, method = "group_regress", p, df, pol.d = 3, plot = TRUE, index.filter = NULL, start.corr = FALSE, proportion = 1,n_quiantile=5,title_name="Lambda",type_of_plot="plot",lmax=NULL,color="red") { if (is.null(index.filter)) { ind.function = which(!is.na(data)) } else ind.function = index.filter ind.function = ind.function[which(!is.na(data[ind.function]))] pol.m = function(p, b, pol.d) { out = 0 for (i in (1:pol.d)) { out = (p^i) * b[i] + out } out = out + b[pol.d + 1] return(out) } if (!(method == "regress" | method == "median" | method == "ks.test" | method == "group_regress")) { print("Error. I do not know this method") break } if (start.corr) { data = data/(1 * median(data[ind.function], na.rm = T)/qchisq(0.5,df)) } data_p <- data[ind.function] p_p=p[ind.function] lambda=median(data_p)/qchisq(0.5, df) if (proportion > 1 || proportion <= 0) stop("proportion argument should be greater then zero and less than or equal to one") ntp <- round(proportion * length(data_p)) if (ntp < 1) stop("no valid measurments") if (ntp < 100) warning(paste("number of points is too small:", ntp)) if (min(data_p) < 0) stop("data argument has values <0") data_p <- sort(data_p) ppoi <- ppoints(data_p) if (method=="regress"){ Chi2 <- sort(qchisq(ppoi,df=df,lower.tail=FALSE)) Chi2 <- Chi2[1:ntp] } if (method=="group_regress"){ qt=quantile(p_p, probs = seq(0, 1,length=n_quiantile)) pp=p_p i=1 for (i in (2:n_quiantile)){ pp[p_p>=qt[i-1] & p_p<=qt[i]]=i-1 } tb=table(pp) chi2_array=array(NA,c((n_quiantile-1),max(tb))) for (i in (1:(n_quiantile-1))){ ppoi <- ppoints(1:tb[i]) ntp[i] <- round(proportion * tb[i]) chi2_array[i,1:tb[i]] <- sort(qchisq(ppoi,df=df,lower.tail=FALSE)) } } ppp_real = seq(from = min(p), to = max(p), length = 1000) ppp_abstr= seq(from = 0, to = 1, length = 1000) #ppp = seq(from = 0, to = 1, length = 1000) f2 = function(b) { Zx = data #if ((min(pol.m(ppp_abstr, b, pol.d))<1) & (max(pol.m(ppp_abstr, b, pol.d))>lambda*2)){ if (min(pol.m(ppp_abstr, b, pol.d))<1){ vv=1e5 #vv=pol.m(p, b, pol.d) } else{ if (max(pol.m(ppp_abstr, b, pol.d))>10){ vv=1e5*max(pol.m(ppp_abstr, b, pol.d)) #vv=pol.m(p, b, pol.d) }else{ vv=pol.m(p, b, pol.d) } } Zx = Zx/vv if (method == "group_regress"){ Zxl=Zx[ind.function] F=0 for (i in (1:(n_quiantile-1))){ Zxl_r=sort(Zxl[pp==i]) Zxl_r = Zxl_r[1:ntp[i]] Chi2=chi2_array[i,1:ntp[i]] F = sum((Zxl_r - Chi2)^2)+F } } if (method == "ks.test") { Zxl = sort(Zx[ind.function]) F = -log(ks.test(Zxl, "pchisq", df = df)$p.value) } if (method == "median") { Zxl = sort(Zx[ind.function]) F = abs(median(Zxl) - qchisq(0.5, df)) } if (method == "regress") { Zxl = sort(Zx[ind.function]) Zxl_r = Zxl[1:ntp] F = sum((Zxl_r - Chi2)^2) } return(F) } b = rep(0, pol.d + 1) b[pol.d + 1] = 1 nlm = nlm(f2, b) b = nlm$estimate if (plot) { if (type_of_plot=="plot"){ vv=pol.m(ppp_abstr, b, pol.d) if (!is.null(lmax)){ ylim=0 ylim[1]=1-(lmax*5/90) ylim[2]=lmax+(lmax*5/90) plot(ppp_abstr,vv,main=title_name,xlab="Frequency",ylab="lambda(freq)",typ = "l",col=color,ylim=ylim) } else{ plot(ppp_abstr,vv,main=title_name,xlab="Frequency",ylab="lambda(freq)",typ = "l",col=color) } #ylim=0 #ylim[1]=1-(lmax*5/90) #ylim[2]=lmax+(lmax*5/90) #plot(ppp_abstr,vv,main="Lambda",xlab="Frequency",ylab="lambda(freq)",typ = "l",col=color,ylim=ylim) abline(v=min(p,na.rm=TRUE),col="green") abline(v=max(p,na.rm=TRUE),col="green") } else{ lines(ppp_abstr,pol.m(ppp_abstr, b, pol.d),main=title_name,xlab="Frequency",ylab="lambda(freq)",typ = "l",col=color) } } vv = pol.m(p, b, pol.d) data = data/vv out = list() out$data = data out$b = b return(out) } GenABEL/R/egscore.old.R0000644000176000001440000001375712073343537014213 0ustar ripleyusers"egscore.old" <- function(formula,data,snpsubset,idsubset,kinship.matrix,naxes=3,strata,times=1,quiet=FALSE,bcast=10,clambda=TRUE,propPs=1.0) { if (!is(data,"gwaa.data")) { stop("wrong data class: should be gwaa.data") } checkphengen(data) if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (missing(strata)) {nstra=1; strata <- rep(0,data@gtdata@nids)} if (length(strata)!=data@gtdata@nids) stop("Strata variable and the data do not match in length") if (any(is.na(strata))) stop("Strata variable contains NAs") if ( is(try(formula,silent=TRUE),"try-error") ) { formula <- phdata(data)[[as(match.call()[["formula"]],"character")]] } # if (!missing(data)) attach(data@phdata,pos=2,warn.conflicts=FALSE) if (is(formula,"formula")) { mf <- model.frame(formula,data,na.action=na.omit,drop.unused.levels=TRUE) y <- model.response(mf) desmat <- model.matrix(formula,mf) lmf <- glm.fit(desmat,y) mids <- rownames(data@phdata) %in% rownames(mf) resid <- lmf$resid } else if (is(formula,"numeric") || is(formula,"integer") || is(formula,"double")) { y <- formula mids <- (!is.na(y)) y <- y[mids] resid <- y if (length(unique(resid))==1) stop("trait is monomorphic") } else { stop("formula argument must be a formula or one of (numeric, integer, double)") } # if (!missing(data)) detach(data@phdata) if (length(strata)!=data@gtdata@nids) stop("Strata variable and the data do not match in length") if (any(is.na(strata))) stop("Strata variable contains NAs") if (any(strata!=0)) { olev <- levels(as.factor(strata)) nstra <- length(olev) tstr <- strata for (i in 0:(nstra-1)) tstr <- replace(tstr,(strata==olev[i+1]),i) strata <- tstr rm(tstr) } nstra <- length(levels(as.factor(strata))) tmeas <- as.logical(mids) strata <- strata[tmeas] if (any(tmeas == FALSE)) { if (!quiet) warning(paste(sum(!tmeas),"people (out of",length(tmeas),") excluded because they have trait or covariate missing\n"),immediate. = TRUE) data <- data[tmeas,] } tmp <- dim(kinship.matrix) if (tmp[1] == tmp[2]) { tmp <- t(kinship.matrix) kinship.matrix[upper.tri(kinship.matrix)] <- tmp[upper.tri(tmp)] ev <- eigen(kinship.matrix,symmetric=TRUE)$vectors rownames(ev) <- rownames(kinship.matrix) ev <- ev[data@phdata$id,1:naxes] # ev <- ev[tmeas,] rm(kinship.matrix,tmp);gc() } else { if (tmp[2]1)))) { if (j>1) resid <- sample(resid,replace=FALSE) chi2 <- .C("egscore",as.raw(data@gtdata@gtps),as.double(resid),as.integer(naxes),as.double(ev),as.integer(data@gtdata@nids),as.integer(data@gtdata@nsnps), as.integer(nstra), as.integer(strata), chi2 = double(7*data@gtdata@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 # if (any(data@gtdata@chromosome=="X")) { # ogX <- data@gtdata[,data@gtdata@chromosome=="X"] # sxstra <- strata; sxstra[ogX@male==1] <- strata[ogX@male==1]+nstra # chi2X <- .C("egscore",as.raw(ogX@gtps),as.double(resid),as.integer(naxes),as.double(ev),as.integer(ogX@nids),as.integer(ogX@nsnps), as.integer(nstra*2), as.integer(sxstra), chi2 = double(7*ogX@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 # revec <- (data@gtdata@chromosome=="X") # revec <- rep(revec,6) # chi2 <- replace(chi2,revec,chi2X) # rm(ogX,chi2X,revec);gc(verbose=FALSE) # } if (j == 1) { chi2.1df <- chi2[1:lenn]; out$chi2.1df <- chi2.1df chi2.2df <- rep(NA,lenn) #chi2[(lenn+1):(2*lenn)]; out$chi2.2df <- chi2.2df actdf <- chi2[(2*lenn+1):(3*lenn)]; lambda <- list() if (is.logical(clambda)) { if (lenn<10) { warning("no. observations < 10; Lambda set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } else { if (lenn<100) warning("Number of observations < 100, Lambda estimate is unreliable") lambda <- estlambda(chi2.1df,plot=FALSE,proportion=propPs) if (lambda$estimate<1.0 && clambda==TRUE) { warning("Lambda estimated < 1, set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } } } else { if (is.numeric(clambda)) { lambda$estimate <- clambda lambda$se <- NA } else if (is.list(clambda)) { if (any(is.na(match(c("estimate","se"),names(clambda))))) stop("when clambda is list, should contain estimate and se") lambda <- clambda lambda$se <- NA } else { stop("clambda should be logical, numeric, or list") } } chi2.c1df <- chi2.1df/lambda$estimate effB <- chi2[(3*lenn+1):(lenn*4)] effAB <- chi2[(4*lenn+1):(lenn*5)] effBB <- chi2[(5*lenn+1):(lenn*6)] if (times>1) { pr.1df <- rep(0,lenn) pr.2df <- rep(0,lenn) pr.c1df <- rep(0,lenn) } } else { th1 <- max(chi2[1:lenn]) pr.1df <- pr.1df + 1*(chi2.1df < th1) pr.2df <- pr.2df + 1*(chi2.2df < max(chi2[(lenn+1):(2*lenn)])) pr.c1df <- pr.c1df + 1*(chi2.c1df < th1) if (!quiet && ((j-1)/bcast == round((j-1)/bcast))) { cat("\b\b\b\b\b\b",round((100*(j-1)/times),digits=2),"%",sep="") flush.console() } } } if (times > bcast) cat("\n") if (times>1) { out$P1df <- pr.1df/times out$P1df <- replace(out$P1df,(out$P1df==0),1/(1+times)) out$P2df <- pr.2df/times out$P2df <- replace(out$P2df,(out$P2df==0),1/(1+times)) out$Pc1df <- pr.c1df/times out$Pc1df <- replace(out$Pc1df,(out$Pc1df==0),1/(1+times)) } else { out$P1df <- pchisq(chi2.1df,1,lower.tail=FALSE) out$P2df <- pchisq(chi2.2df,actdf,lower.tail=FALSE) out$Pc1df <- pchisq(chi2.c1df,1,lower.tail=FALSE) } out$lambda <- lambda out$effB <- effB out$effAB <- effAB out$effBB <- effBB out$snpnames <- data@gtdata@snpnames out$map <- data@gtdata@map out$chromosome <- data@gtdata@chromosome out$idnames <- data@gtdata@idnames out$formula <- match.call() out$family <- paste("score test for association, eigen-adjustment") out$N <- chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)] class(out) <- "scan.gwaa" out } GenABEL/R/getLogLikelihoodGivenRelation.R0000644000176000001440000000533212020062132017666 0ustar ripleyusers#' computes logLik of two blurGenotypes #' #' Compute logLik of genotypes of person 1 #' given genotypes of person 2 and assumed relation #' between the two persons (expressed with transition #' probability matrix; as returned with #' 'makeTransitionMatrix'). #' #' @param bGenotype1 blurred genotype of person 1 #' @param bGenotype2 blurred genotype of person 2 #' @param TransitionMatrix transition probability matrix #' @param q vector of effect allele frequencies #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @examples #' data(srdta) #' # select 10 first SNPs #' df <- srdta[,1:10] #' # compute effect allele freq #' EAF <- summary(gtdata(df))$"Q.2" #' # get genotypes of first 2 people #' g1 <- as.numeric(df[1:2,]) #' # blur all genotypes of person 1; use HWE to infer missing #' bg1 <- blurGenotype(g1[1,],q=EAF) #' # blur all genotypes of person 2; use HWE to infer missing #' bg2 <- blurGenotype(g1[2,],q=EAF) #' # generate sib-sib transision matrices #' trss <- makeTransitionMatrix(EAF,nmei=c(2,2)) #' getLogLikelihoodGivenRelation(bg1,bg2,trss,EAF) #' getLogLikelihoodGivenRelation <- function(bGenotype1,bGenotype2,TransitionMatrix,q) { # sanity checks if (class(bGenotype1) != "matrix") stop("bGenotype1 must be a matrix with 3 rows") if (class(bGenotype2) != "matrix") stop("bGenotype2 must be a matrix with 3 rows") if (any(dim(bGenotype1) != dim(bGenotype2))) stop("dim(bGenotype1) != dim(bGenotype2)") if (nrow(bGenotype1)!=3) stop("bGenotype1 must be a matrix with 3 rows") if (nrow(bGenotype2)!=3) stop("bGenotype2 must be a matrix with 3 rows") if (any(is.na(bGenotype1))) stop("missing values not allowed in bGenotype1") if (any(is.na(bGenotype2))) stop("missing values not allowed in bGenotype2") nloci <- dim(bGenotype1)[2] if (nloci == 1) { dmTM <- dim(TransitionMatrix) if ( (length(dmTM)!=2 && length(dmTM)!=3) || (length(dmTM)==2 && any(dmTM!=c(3,3))) || (length(dmTM)==3 && any(dmTM!=c(3,3,1))) ) stop("for single locus, TransitionMatrix must be 3x3 matrix or 3x3x1 array") } # compute likelihood # P(call1,call2|nmeioses) = SUM_{g1,g2} P(call1|g1) P(call2|g2) # P(g1|g2,nmeioses) P(g2) mm <- matrix(ncol=nloci,nrow=3) mm[1,] <- bGenotype1[1,] * TransitionMatrix[1,1,] + bGenotype1[2,] * TransitionMatrix[2,1,] + bGenotype1[3,] * TransitionMatrix[3,1,] mm[2,] <- bGenotype1[1,] * TransitionMatrix[1,2,] + bGenotype1[2,] * TransitionMatrix[2,2,] + bGenotype1[3,] * TransitionMatrix[3,2,] mm[3,] <- bGenotype1[1,] * TransitionMatrix[1,3,] + bGenotype1[2,] * TransitionMatrix[2,3,] + bGenotype1[3,] * TransitionMatrix[3,3,] x <- mm * bGenotype2 x <- apply(x,FUN=sum,MARGIN=2) out <- list(locusLik = x, logLik = sum(log(x))) out } GenABEL/R/fcc.R0000644000176000001440000000052311247561261012523 0ustar ripleyusers"fcc" <- function(data,pheno) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata else if (!is(data,"snp.data")) stop ("Wrong argument (should be \"gwaa.data\" or \"snp.data\")") out <- .C("fastcc",as.raw(data@gtps),as.integer(pheno),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps), chi2 = double(7*data@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 out } GenABEL/R/npsubtreated.R0000644000176000001440000000225312017632644014472 0ustar ripleyusers"npsubtreated" <- function(trait,medication,increase=FALSE) { if (length(trait) != length(medication)) stop("trait and medication vector lengths differ") df <- data.frame(y.obs=trait,med=medication,y.imp=rep(NA,length(trait))) rownames(df) <- paste("c",c(1:length(trait)),sep="") meaids <- !(is.na(trait) | is.na(medication)) if (sum(meaids)<=0) stop("no non-missing values supplied") x1 <- df[meaids,] levs <- levels(as.factor(x1$med)) if (length(levs)>2) stop("more than 2 levels in medication variable") if (length(levs)<2) stop("less than 2 levels in medication variable") if (levs[1] != "0" && levs[2]!="1") stop("medication should be coded with 0 and 1") if (increase) x1$y.obs <- (-1)*x1$y.obs ord <- sort.int(x1$y.obs,decreasing=T,index.return=T)$ix x1 <- x1[ord,] subtr <- mean(x1$y.obs) x1$y.1 <- x1$y.obs - subtr x1$y.2 <- rep(NA,dim(x1)[1]) for (k in c(1:dim(x1)[1])) { if (x1$med[k]) { if (k>1) x1$y.2[k] <- (sum(x1$y.2[1:(k-1)])+x1$y.1[k])/k else x1$y.2[k] <- x1$y.1[k] } else { x1$y.2[k] <- x1$y.1[k] } } x1$y.imp <- x1$y.2 + subtr df[rownames(x1),"y.imp"] <- x1$y.imp if (increase) df$y.imp <- (-1)*df$y.imp return(df$y.imp) } GenABEL/R/scan.glm.2D.R0000644000176000001440000001351211564577077013756 0ustar ripleyusers"scan.glm.2D" <- function (formula, family = gaussian(), data, snpsubset, idsubset, bcast=50) { if (!is(data,"gwaa.data")) { stop("wrong data class: should be gwaa.data") } if (!is.character(formula)) stop("formula must be character object (apply \"s)") if (is.character(family)) family <- get(family, mode = "function", envir = parent.frame()) if (is.function(family)) family <- family() if (is.null(family$family)) { print(family) stop("'family' not recognized") } if (grep("CRSNP",formula,ignore.case=TRUE)!=1) stop("formula must contain CRSNP variable to be replaced with the analysis SNPs") if (missing(snpsubset)) snpsubset <- data@gtdata@snpnames if (missing(idsubset)) idsubset <- data@gtdata@idnames if (is.logical(snpsubset) || is.numeric(snpsubset)) snpsubset <- data@gtdata@snpnames[snpsubset] gtdata <- data[idsubset,snpsubset]@gtdata phdata <- data[idsubset,snpsubset]@phdata allnams <- gtdata@snpnames chsize <- ceiling(length(allnams)/80) ch <- list() if(chsize != 1) { chunks <- ceiling(length(allnams)/chsize)-1 for (i in 1:chunks) { ch[[i]] = allnams[((i-1)*chsize+1):(i*chsize)] } ch[[chunks+1]] = allnams[(chunks*chsize+1):length(allnams)] } else {ch[[1]] <- allnams;chunks=0} fla2 <- as.formula(sub("CRSNP","as.factor(mygt1)*as.factor(mygt2)",formula,ignore.case=TRUE)) fla2.i0 <- as.formula(sub("CRSNP","as.factor(mygt1)+as.factor(mygt2)",formula,ignore.case=TRUE)) fla2.1 <- as.formula(sub("CRSNP","as.factor(mygt1)*mygt2",formula,ignore.case=TRUE)) fla2.1.i0 <- as.formula(sub("CRSNP","as.factor(mygt1)+mygt2",formula,ignore.case=TRUE)) fla2.2 <- as.formula(sub("CRSNP","mygt1*as.factor(mygt2)",formula,ignore.case=TRUE)) fla2.2.i0 <- as.formula(sub("CRSNP","mygt1+as.factor(mygt2)",formula,ignore.case=TRUE)) fla1 <- as.formula(sub("CRSNP","mygt1*mygt2",formula,ignore.case=TRUE)) fla1.i0 <- as.formula(sub("CRSNP","mygt1+mygt2",formula,ignore.case=TRUE)) fla0 <- as.formula(sub("CRSNP","DuMmY1*DuMmY2",formula,ignore.case=TRUE)) nsnps <- gtdata@nsnps P1df <- matrix(rep(NA,(nsnps*nsnps)),nrow=nsnps) P2df <- P1df Pint1df <- P1df Pint2df <- P1df # print(ch) donan<-0 for (i1 in 1:(length(snpsubset)-1)) { for (i2 in (i1+1):length(snpsubset)) { mygt1 <- as.numeric(gtdata[,snpsubset[i1]]) mygt2 <- as.numeric(gtdata[,snpsubset[i2]]) polym1 <- length(levels(as.factor(mygt1))) polym2 <- length(levels(as.factor(mygt2))) if (polym1<=1 || polym2<=1) { cat("One of markers",snpsubset[i1],snpsubset[i2],"is (are) monomorphic; skipping in analysis\n") P1df[i1,i2]=1.0 P2df[i1,i2]=1.0 Pint1df[i1,i2]=1.0 Pint2df[i1,i2]=1.0 } else { DuMmY1 <- rep(0,length(mygt1)) DuMmY1 <- replace(DuMmY1,is.na(mygt1),NA) DuMmY2 <- rep(0,length(mygt2)) DuMmY2 <- replace(DuMmY2,is.na(mygt2),NA) if (family$family != "gaussian") { m1 <- glm(fla1,family = family,data=phdata) m1.i0 <- glm(fla1.i0,family = family,data=phdata) if (polym1>2 && polym2>2) { m2 <- glm(fla2,family = family,data=phdata) m2.i0 <- glm(fla2.i0,family = family,data=phdata) } else if (polym1>2) { m2 <- glm(fla2.1,family = family,data=phdata) m2.i0 <- glm(fla2.1.i0,family = family,data=phdata) } else if (polym2>2) { m2 <- glm(fla2.2,family = family,data=phdata) m2.i0 <- glm(fla2.2.i0,family = family,data=phdata) } else { m2 <- m1 m2.i0 <- m1.i0 } m0 <- glm(fla0,family = family,data=phdata) anv1 <- anova(m0,m1,test="Chisq") anv2 <- anova(m0,m2,test="Chisq") anv1.i <- anova(m1.i0,m1,test="Chisq") anv2.i <- anova(m2.i0,m2,test="Chisq") P1df[i1,i2] <- anv1[2, grep("^P.*Chi",names(anv1))] P2df[i1,i2] <- anv2[2, grep("^P.*Chi",names(anv2))] Pint1df[i1,i2] <- anv1.i[2, grep("^P.*Chi",names(anv1.i))] Pint2df[i1,i2] <- anv2.i[2, grep("^P.*Chi",names(anv2.i))] if (is.na(P1df[i1,i2])) P1df[i1,i2] = 1.0 if (is.na(P2df[i1,i2])) P2df[i1,i2] = 1.0 if (is.na(Pint1df[i1,i2])) Pint1df[i1,i2] = 1.0 if (is.na(Pint2df[i1,i2])) Pint2df[i1,i2] = 1.0 } else { m1 <- lm(fla1,data=phdata) m1.i0 <- lm(fla1.i0,data=phdata) if (polym1>2 && polym2>2) { m2 <- lm(fla2,data=phdata) m2.i0 <- lm(fla2.i0,data=phdata) } else if (polym1>2) { m2 <- lm(fla2.1,data=phdata) m2.i0 <- lm(fla2.1.i0,data=phdata) } else if (polym2>2) { m2 <- lm(fla2.2,data=phdata) m2.i0 <- lm(fla2.2.i0,data=phdata) } else { m2 <- m1 m2.i0 <- m1.i0 } m0 <- lm(fla0,data=phdata) anv1 <- anova(m0,m1,test="Chisq") anv2 <- anova(m0,m2,test="Chisq") anv1.i <- anova(m1.i0,m1,test="Chisq") anv2.i <- anova(m2.i0,m2,test="Chisq") P1df[i1,i2] <- anv1[2, grep("^P.*Chi",names(anv1))] P2df[i1,i2] <- anv2[2, grep("^P.*Chi",names(anv2))] Pint1df[i1,i2] <- anv1.i[2, grep("^P.*Chi",names(anv1.i))] Pint2df[i1,i2] <- anv2.i[2, grep("^P.*Chi",names(anv2.i))] if (is.na(P1df[i1,i2])) P1df[i1,i2] = 1.0 if (is.na(P2df[i1,i2])) P2df[i1,i2] = 1.0 if (is.na(Pint1df[i1,i2])) Pint1df[i1,i2] = 1.0 if (is.na(Pint2df[i1,i2])) Pint2df[i1,i2] = 1.0 } } donan<-donan+1 if (bcast && round((donan)/bcast) == (donan)/bcast) { cat("\b\b\b\b\b\b\b\b",round(100*donan/((nsnps-1)*nsnps/2),digits=2),"%",sep=""); flush.console(); } } } if (bcast && donan>=bcast) cat("\n") map <- gtdata@map chromosome <- gtdata@chromosome med1df <- median(qchisq(1.-P1df,df=1)) med2df <- median(qchisq(1.-P2df,df=2)) colnames(P1df) <- snpsubset rownames(P1df) <- snpsubset #[length(snpsubset):1] out <- list(P1df = P1df, Pint1df=Pint1df, P2df=P2df, Pint2df=Pint2df, medChi1df = med1df, medChi2df = med2df, snpnames = snpsubset, idnames = idsubset, formula = match.call(), family = family, map = map, chromosome = chromosome) out$Pc1df <- rep(NA,length(P1df)) class(out) <- "scan.gwaa.2D" out } GenABEL/R/Xcheck.R0000644000176000001440000000335111341564276013203 0ustar ripleyusers"Xcheck" <- function(data,Pgte=0.01,Pssw=0.01,Pmsw=0.01,odds=1000,tabonly=FALSE,Fmale=0.8,Ffemale=0.2) { if (!is(data,"snp.data")) stop("data argument should be of snp.data-class") if (any(data@chromosome != "X")) stop("All markers should be X-linked") male <- (data@male==1) out <- list() out$xerr <- 0 q <- summary(data)[,"Q.2"] if (sum(male)) { xdat <- as.numeric(data[male,]) if (any(xdat==1,na.rm=T)) { out$xerr <- 1 out$Xerrtab <- crnames(dimnames(xdat),which(xdat==1)) colnames(out$Xerrtab) <- c("ID","SNP") } } if (tabonly) return(out) xdat <- as.numeric(data) xdat <- t(xdat) ll.female <- log(q*q*(1-Pgte)*(xdat==2)+(2*q*(1-q)*(1-Pgte)+Pgte)*(xdat==1)+(1-q)*(1-q)*(1-Pgte)*(xdat==0)) ll.male <- log(q*(1-Pgte)*(xdat==2)+Pgte*(xdat==1)+(1-q)*(1-Pgte)*(xdat==0)) ll.sex <- ll.female ll.sex[,male] <- ll.male[,male] # find SNPs with are likely to be (pseudo)autosomal snpprob.0 <- apply(ll.sex,MARGIN=1,FUN=sum,na.rm=T)+log(1-Pmsw) snpprob.1 <- apply(ll.female,MARGIN=1,FUN=sum,na.rm=T)+log(Pmsw) snpODDs <- snpprob.1-snpprob.0 out$Xmrkfail <- names(snpprob.1[snpODDs>log(odds)]) # find male which are likely to be female idprob.0 <- apply(ll.sex,MARGIN=2,FUN=sum,na.rm=T)+log(1-Pssw) idprob.1 <- apply(ll.female,MARGIN=2,FUN=sum,na.rm=T)+log(Pssw) idODDs <- idprob.1-idprob.0 out$isfemale <- names(idprob.1[idODDs>log(odds)]) # find female which are likely to be male idprob.1 <- apply(ll.male,MARGIN=2,FUN=sum,na.rm=T)+log(Pssw) idODDs <- idprob.1-idprob.0 out$ismale <- names(idprob.1[idODDs>log(odds)]) # find people with strange F pis <- perid.summary(data) out$otherSexErr <- rownames(pis)[pis$F > Ffemale & pis$F < Fmale] # return object out$Xidfail <- unique(c(out$ismale,out$isfemale,out$othersexErr)) out } GenABEL/R/plot.scan.gwaa.2D.R0000644000176000001440000000111411247561261015050 0ustar ripleyusers"plot.scan.gwaa.2D" <- function(x,y,...,df=1) { if (df == "all") { # mx <- floor(max(-log10(x$P1df),-log10(x$P2df),na.rm=TRUE)) image(x=x$map,y=x$map,z=-log10(x$P1df),...) image(x=x$map,y=x$map,z=-log10(t(x$P2df)),add=TRUE,...) } else if (df==2) { # mx <- floor(max(-log10(x$P2df),na.rm=TRUE)) # image(x=x$map,y=x$map,z=-log10(x$P2df),col=heat.colors(mx)) image(x=x$map,y=x$map,z=-log10(x$P2df),...) } else { # mx <- floor(max(-log10(x$P1df),na.rm=TRUE)) # image(x=x$map,y=x$map,z=-log10(x$P1df),col=heat.colors(mx)) image(x=x$map,y=x$map,z=-log10(x$P1df),...) } } GenABEL/R/phdata.R0000644000176000001440000000174211337333433013233 0ustar ripleyusers#' #' Access to slots of \link{gwaa.data-class} object #' #' Functions to access slots of \link{gwaa.data-class} object. In particular: #' #' phdata: phenotypic data #' #' gtdata: genotypic data #' #' chromosome: SNP chromosome #' #' coding: SNP coding #' #' map: SNP map position #' #' strand: SNP strand #' #' male: subject's sex (who is male?) #' #' idnames: subject IDs #' #' snpnames: marker IDs #' #' nids: number of subjects #' #' nsnps: number of markers #' #' @usage phdata(data) #' gtdata(data) #' chromosome(data) #' coding(data) #' idnames(data) #' male(data) #' map(data) #' nids(data) #' nsnps(data) #' snpnames(data) #' strand(data) #' #' @aliases gtdata chromosome coding gtdata idnames male map nids nsnps phdata snpnames strand #' #' @param data object of \link{gwaa.data-class} #' #' @return content of the particular slot #' phdata <- function(data) { if (class(data) == "gwaa.data") return(data@phdata) else stop("data should be of class 'gwaa.data'") }GenABEL/R/qvaluebh95.R0000644000176000001440000000060111247561261013752 0ustar ripleyusers"qvaluebh95" <- function(p,fdrate=0.1) { ps <- sort.int(p,index.return=T) ll <- length(p) mul <- fdrate*c(1:ll)/ll pass <- (ps$x <= mul) if (length(ps$x[pass])) pmin <- max(ps$x[pass]) else pmin <- -1 out <- list() out$significant <- (p <= pmin) aaa <- .C("comp_qval",as.double(ps$x),as.integer(ll), out = double(ll), PACKAGE = "GenABEL")$out out$qvalue[ps$ix] <- aaa out } GenABEL/R/convert.snp.mach.R0000644000176000001440000000552512012732102015146 0ustar ripleyusers"convert.snp.mach" <- function(pedfile,mapfile,infofile,outfile,quality=0.9, column.quality = 7, strand="+", ... ) { cat("****************************************\n") cat("THIS PROCDURE IS NOT RECOMMENDED FOR USE\n") cat("CONSIDER USE OF REGRESSION-BASED PROCEDURES\n") cat("FOR ANALYSIS OF IMPUTED DATA!!!\n\n") cat("****************************************\n") cat("Converting data to raw format...\n") convert.snp.ped(pedfile=pedfile,mapfile=mapfile,outfile=outfile,format="mach", wslash=T, strand=strand, ... ) if (quality<=0) { cat("No quality filtering - Done.\n") return(invisible(0)) } cat("Reading info-file...\n") info <- read.table(file=infofile,header=TRUE) ncols <- dim(info)[2] if (ncols!=7) stop("Wrong number of columns in info-file") nrows <- dim(info)[1] ### read in raw data cat("Loading raw data...\n") ifile <- file(outfile,"r") header <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) vver <- grep(x=header,pattern="version") if (length(vver)>0) {ver <- as.numeric(header[vver+1]);} else {ver <- 0;} if (is.na(ver)) warning("Incorrect data format version number") if (ver > 0) {ids <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE);} else {ids <- header;} nids <- length(ids) cat(" ids loaded...\n") mnams <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) cat(" marker names loaded...\n") chrom <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) chrom <- as.factor(chrom);gc(verbose=FALSE) cat(" chromosome data loaded...\n") pos <- scan(file=ifile,what=double(),nlines=1,quiet=TRUE) cat(" map data loaded...\n") if (ver==0) { coding <- new("snp.coding",as.raw(rep(1,length(pos)))) strand <- new("snp.strand",as.raw(rep(0,length(pos)))) } else { coding <- scan(file=ifile,what=raw(),nlines=1,quiet=TRUE) class(coding) <- "snp.coding" cat(" allele coding data loaded...\n") strand <- scan(file=ifile,what=raw(),nlines=1,quiet=TRUE) class(strand) <- "snp.strand" cat(" strand data loaded...\n") } nsnps <- length(mnams) nbytes <- ceiling(nids/4) rdta <- scan(file=ifile,what=raw(),quiet=TRUE) cat(" genotype data loaded...\n") close(ifile) dim(rdta) <- c(nbytes,nsnps) rdta <- new("snp.mx",rdta);gc(verbose=FALSE) a <- snp.data(nids=nids,rawdata=rdta,idnames=ids,snpnames=mnams,chromosome=chrom,map=pos,coding=coding,strand=strand,male=rep(0,nids)) cat(" snp.data object created...\n") rm(rdta,ids,mnams,chrom,pos,coding,strand);gc(verbose=FALSE) ### end read in raw data if (nrows != a@nsnps) stop("Number of SNPs in ped-file and info-file is different") pass <- (info[,column.quality]>=quality) a <- a[,pass] psd<-table(pass)["TRUE"] npsd<-table(pass)["FALSE"] cat("SNP filtering done --",psd,"passed quality threshold,",npsd,"did not pass...\n") cat("Writing data...\n") save.snp.data(a,genofile=outfile,human=FALSE) return(invisible(0)) } GenABEL/R/polygenic_hglm.R0000644000176000001440000001533012025604775014775 0ustar ripleyusers#' Estimation of polygenic model #' #' Estimation of polygenic model using a hierarchical generalized linear model #' (HGLM; Lee and Nelder 1996. \code{hglm} package; Ronnegard et al. 2010). #' #' The algorithm gives extended quasi-likelihood (EQL) estimates #' for restricted maximum likelihood (REML) (Ronnegard et al. 2010). #' Implemented is the inter-connected GLM interpretation of HGLM (Lee and Nelder 2001). #' Testing on fixed and random effects estimates are directly done using inter-connected #' GLMs. Testing on dispersion parameters (variance components) can be done by extracting #' the profile likelihood function value of REML. #' #' #' @param formula Formula describing fixed effects to be used in analysis, e.g. #' y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. #' If no covariates used in analysis, skip the right-hand side of the #' equation. #' @param kinship.matrix Kinship matrix, as provided by e.g. ibs(,weight="freq"), #' or estimated outside of GenABEL from pedigree data. #' @param data An (optional) object of \code{\link{gwaa.data-class}} or a data frame with #' outcome and covariates. #' @param family a description of the error distribution and link function to be #' used in the mean part of the model (see \code{\link{family}} for details of #' family functions). #' @param conv 'conv' parameter of \code{hglm} (stricter than default, for great precision, use 1e-8). #' @param maxit 'maxit' parameter of \code{hglm} (stricter than default). #' @param ... other parameters passed to \code{hglm} call #' #' @author Xia Shen, Yurii Aulchenko #' #' @references #' Ronnegard, L, Shen, X and Alam, M (2010). hglm: A Package For Fitting #' Hierarchical Generalized Linear Models. \emph{The R Journal}, \bold{2}(2), 20-28. #' #' Lee, Y and Nelder JA (2001). Hierarchical generalised linear models: #' A synthesis of generalised linear models, random-effect models #' and structured dispersions. \emph{Biometrika}, \bold{88}(4), 987-1006. #' #' Lee, Y and Nelder JA (1996). Hierarchical Generalized Linear Models. #' \emph{Journal of the Royal Statistical Society. Series B}, \bold{58}(4), 619-678. #' #' @seealso #' \code{\link{polygenic}}, #' \code{\link{mmscore}}, #' \code{\link{grammar}} #' #' @examples #' data(ge03d2ex.clean) #' set.seed(1) #' df <- ge03d2ex.clean[,sample(autosomal(ge03d2ex.clean),1000)] #' gkin <- ibs(df,w="freq") #' #' # ----- for quantitative traits #' h2ht <- polygenic_hglm(height ~ sex + age, kin = gkin, df) #' # ----- estimate of heritability #' h2ht$esth2 #' # ----- other parameters #' h2ht$h2an #' #' # ----- test the significance of fixed effects #' # ----- (e.g. quantitative trait) #' h2ht <- polygenic_hglm(height ~ sex + age, kin = gkin, df) #' # ----- summary with standard errors and p-values #' summary(h2ht$hglm) #' # ----- output for the fixed effects part #' # ... #' # MEAN MODEL #' # Summary of the fixed effects estimates #' # Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) #' # (Intercept) 169.53525 2.57624 65.807 < 2e-16 *** #' # sex 14.10694 1.41163 9.993 4.8e-15 *** #' # age -0.15332 0.05208 -2.944 0.00441 ** #' # --- #' # Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 #' # Note: P-values are based on 69 degrees of freedom #' # ... #' # ----- extract fixed effects estimates and standard errors #' h2ht$h2an #' #' # ----- test the significance of polygenic effect #' nullht <- lm(height ~ sex + age, df) #' l1 <- h2ht$ProfLogLik #' l0 <- as.numeric(logLik(nullht)) #' # the likelihood ratio test (LRT) statistic #' (S <- -2*(l0 - l1)) #' # 5% right-tailed significance cutoff #' # for 50:50 mixture distribution between point mass 0 and \chi^{2}(1) #' # Self, SG and Liang KY (1987) Journal of the American Statistical Association. #' qchisq(((1 - .05) - .50)/.50, 1) #' # p-value #' pchisq(S, 1, lower.tail = FALSE)/2 #' #' # ----- for binary traits #' h2dm <- polygenic_hglm(dm2 ~ sex + age, kin = gkin, df, family = binomial(link = 'logit')) #' # ----- estimated parameters #' h2dm$h2an #' #' #' @keywords htest #' "polygenic_hglm" <- function(formula, kinship.matrix, data, family = gaussian(), conv = 1e-6, maxit = 100, ...) { if (!require(hglm)) stop("this function requires 'hglm' package to be installed") if (!missing(data)) if (is(data,"gwaa.data")) { checkphengen(data) data <- phdata(data) } if (!missing(data)) if (!is(data,"data.frame")) stop("data should be of gwaa.data or data.frame class") allids <- data$id relmat <- kinship.matrix relmat[upper.tri(relmat)] <- t(relmat)[upper.tri(relmat)] call <- match.call() if (inherits(try(length(formula), silent = TRUE), "try-error")) formula <- as.formula(paste(as.character(call)[2], '~ 1')) mf <- model.frame(formula, data, na.action = na.omit, drop.unused.levels = TRUE) y <- model.response(mf) desmat <- model.matrix(formula, mf) phids <- rownames(data)[rownames(data) %in% rownames(mf)] mids <- (allids %in% phids) relmat <- relmat[mids,mids] relmat <- relmat*2.0 s <- svd(relmat) L <- s$u %*% diag(sqrt(s$d)) #res_hglm <- try( hglm(y = y, X = desmat, Z = L, family = family, conv = conv, maxit = maxit, ... ) ) res_hglm <- hglm(y = y, X = desmat, Z = L, family = family, conv = conv, maxit = maxit, ... ) #sum_res_hglm <- summary(res_hglm) #if (is(try(tmp <- res_hglm$fixef),"try-error")) { # warning("HGLM failed") # return(res_hglm) #} #if (length(names(res_hglm$fixef))<1) # names(res_hglm$fixef) <- paste("fe",1:length(res_hglm$fixef),sep="") out <- list() out$measuredIDs <- mids out$hglm <- res_hglm out$h2an <- list() tVar <- res_hglm$varRan + res_hglm$varFix out$esth2 <- res_hglm$varRan/tVar out$h2an$estimate <- c(res_hglm$fixef,out$esth2, tVar) names(out$h2an$estimate)[(length(out$h2an$estimate) - 1):(length(out$h2an$estimate))] <- c("h2","totalVar") if (is.null(res_hglm$SeFe)) { warning("Convergence failure HGLM!") out$h2an$se <- rep(NA,length(res_hglm$fixef)+2) } else { out$h2an$se <- c(res_hglm$SeFe, NA, NA) } names(out$h2an$se) <- c(names(res_hglm$fixef), "h2","totalVar") out$pgresidualY <- rep(NA, length(mids)) out$pgresidualY[mids] <- y - res_hglm$fv out$residualY <- rep(NA, length(mids)) out$residualY[mids] <- y - desmat %*% res_hglm$fixef Sigma <- tVar*out$esth2*relmat + diag(tVar*(1 - out$esth2), ncol = length(y), nrow = length(y)) out$InvSigma <- ginv(Sigma) #out$InvSigma <- ginv(as.matrix(res_hglm$vcov)) #out$ProfLogLik <- res_hglm$ProfLogLik logdetSigma <- sum(log(eigen(Sigma, only.values = TRUE)$values)) temp <- determinant(t(desmat)%*%out$InvSigma%*%desmat, logarithm = TRUE) out$ProfLogLik <- as.numeric(- .5*logdetSigma - .5*t(out$residualY[mids])%*%out$InvSigma%*%out$residualY[mids] - .5*temp$modulus*temp$sign) class(out) <- "polygenic" out } GenABEL/R/redundant.R0000644000176000001440000000201611247561261013753 0ustar ripleyusers"redundant" <- function(data,pairs = "bychrom", minconcordance = 2.0) { #data is snp.data if (!is(data,"snp.data")) stop("Wrong class of data (should be snp.data)"); lst <- new.env() if (pairs == "all") { lst[["all"]] <- c(1:data@nsnps) clev <- "all" } else if (pairs == "bychrom") { clev <- levels(as.factor(data@chromosome)) for (i in 1:length(clev)) lst[[clev[i]]] <- which(data@chromosome == clev[i]) } else { stop("pairs argument should be \"all\" or \"bychrom\"") } lst <- as.list(lst) out <- new.env() for (i in 1:length(lst)) { n1data <- data[,lst[[clev[i]]]] idx <- .C("redundant",as.raw(n1data@gtps),as.integer(n1data@nids),as.integer(n1data@nsnps), as.double(minconcordance), outlist = integer(n1data@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$outlist red <- which(idx>0) red <- n1data@snpnames[red] out[["all"]] <- c(out[["all"]],red) for (i in 1:length(idx)) { if (idx[i]) { nam <- n1data@snpnames[idx[i]] out[[nam]] <- c(out[[nam]],n1data@snpnames[i]) } } out <- as.list(out) } out } GenABEL/R/convert.snp.tped.R0000644000176000001440000000123611624412053015175 0ustar ripleyusers"convert.snp.tped" <- function(tpedfile,tfamfile,outfile,strand="u",bcast=10000) { alcodes <- alleleID.codes() poss <- c("u","+","-","file") intstrand <- which(poss == strand)-1 if (length(intstrand)!=1) {cat("strand argument must be one of",poss,"\n");stop();} # strand == 0 -> unknown ('u') # strand == 1 -> plus ('+') # strand == 2 -> minus ('-') # strand == 3 -> four columns (name,chr,pos,strand) expected at the beginning .C("convert_snp_tped",as.character(tpedfile),as.character(tfamfile),as.character(outfile),as.integer(intstrand),as.integer(bcast),as.character(alcodes),as.integer(length(alcodes)),PACKAGE="GenABEL") return(invisible(0)) } GenABEL/R/convert.snp.ped.R0000644000176000001440000000255411534763450015027 0ustar ripleyusers"convert.snp.ped" <- function(pedfile,mapfile,outfile,format="premakeped",traits=1, strand="u",bcast=10000000,wslash=FALSE,mapHasHeaderLine=TRUE) { alcodes <- alleleID.codes() poss <- c("u","+","-","file") intstrand <- which(poss == strand)-1 if (length(intstrand)!=1) {cat("strand argument must be one of",poss,"\n");stop();} # strand == 0 -> unknown ('u') # strand == 1 -> plus ('+') # strand == 2 -> minus ('-') # extendedmap -> five columns (chr,name,pos,strand,coding) expected in map-file # passed through intstrand <- 3 ! posf <- c("premakeped","mach") intfmt <- which(posf == format)-1 if (length(intfmt)!=1) {cat("format argument must be one of",posf,"\n");stop();} # intfmt = 0 -> premakeped, merlin # else -> mach if (wslash) { .C("convert_snp_merlin_wslash",as.character(pedfile),as.character(mapfile), as.character(outfile),as.integer(intstrand),as.integer(bcast), as.character(alcodes),as.integer(length(alcodes)),as.integer(intfmt), as.integer(traits),as.integer(mapHasHeaderLine), PACKAGE="GenABEL") } else { .C("convert_snp_merlin",as.character(pedfile),as.character(mapfile), as.character(outfile),as.integer(intstrand),as.integer(bcast), as.character(alcodes),as.integer(length(alcodes)),as.integer(intfmt), as.integer(traits),as.integer(mapHasHeaderLine), PACKAGE="GenABEL") } return(invisible(0)) } GenABEL/R/recodeChromosome.R0000644000176000001440000000500311627004002015246 0ustar ripleyusers#' Change chromosomal coding #' #' Recoding of chromosomes according to the provided 'rules' for from -> to #' pairs. Most common use is anticipated when importing data from other #' software using only integers to represent chromosomes. In this situation #' the list of rules may look like this: list(24="X",25="Y",26="mt"). #' #' @note 'from' entries should be unique and not overlap with entries in 'to' #' #' @param data object of class for which 'chromosome' method is defined, e.g. #' 'gwaa.data', 'snp.data', 'scan.gwaa' #' #' @param rules list of pairs 'from=to'; the chromosomes coded in the original data #' set with 'from' will be recoded with 'to' value #' #' @param quiet if summary of recoding should not be printed to the screen #' #' @return modified 'data' object #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @examples #' data(ge03d2) #' table(chromosome(ge03d2)) #' # merge chromosome 3 and X, call chromosome 2 as 15 #' newdat <- recodeChromosome(ge03d2,rules=list("3"="X","2"=15)) #' table(chromosome(ge03d2),chromosome(newdat)) #' #' @keywords manip #' #' recodeChromosome <- function(data,rules,quiet=FALSE) { chrom <- try( chromosome ( data ) ) if (class(chrom) == "try-error") stop("'data' should have gwaa.data or snp.data class (1)") if (class(rules) != "list") stop("'rules' should be a list") if (anyDuplicated(names(rules))) stop("duplicated entries in 'rules' from-entries") if (any( names(rules) %in% unlist(rules) )) stop("overlap in 'rules' between from and to entries") for (fromName in names(rules)) { toName <- rules[[fromName]] if (length(toName) != 1) stop(paste('rules list element with name',fromName,'has #entries <> 1')) saveOpt <- getOption("warn") options("warn" = -1) if (!(toName == as.integer(toName) | toName %in% c("X","Y","mt") ) ) { warning(paste("to-name",toName,"is neither integer nor one of 'X', 'Y', 'mt'")) } options("warn" = saveOpt) toBeRecoded <- which(chrom == as.character(fromName)) chrom[toBeRecoded] <- as.character(toName) if (length(toBeRecoded) >= 1) { cat("Recoded chromosome for",length(toBeRecoded),"SNPs (",fromName,"->",toName,")\n") } else if (!quiet) { cat("No chromosome coded as",fromName,"found\n") } } if (class(data) == "gwaa.data") data@gtdata@chromosome <- as.factor(chrom) else if (class(data) == "snp.data") data@chromosome <- as.factor(chrom) else if (class(data) == "scan.gwaa") data@annotation[,"Chromosome"] <- as.factor(chrom) else stop("'data' should have gwaa.data or snp.data class (2)") return(data) }GenABEL/R/formetascore_engage.R0000644000176000001440000000215711247561261015774 0ustar ripleyusers"formetascore_engage" <- function(formula,data,stat=qtscore,transform=ztransform, build="unknown", ...) { if (is.character(transform)) { if (transform=="no") trvar <- formula else stop("transform argument not recognised") } else { trvar <- transform(formula=formula,data=data) } data <- data[!is.na(trvar),] trvar <- trvar[!is.na(trvar)] res <- stat(trvar,data,...) sum <- summary(data@gtdata) callr <- sum$Call Phwe <- sum$Pexact efff <- sum$Q.2 reff <- 1. - sum$Q.2 # rm(sum);gc(verbose=FALSE) serr <- res$effB/sqrt(res$chi2.1df) coding <- as.character(data@gtdata@coding) out <- data.frame(name=res$snpnames,chromosome=res$chromosome, position=res$map,strand=as.character(data@gtdata@strand), # coding=coding, allele1=alleleID.reference()[coding], allele2=alleleID.effective()[coding], build=rep(build,length(coding)), effallele=alleleID.effective()[coding], effallelefreq=efff, n=res$N,beta=res$effB,sebeta=serr,p=res$P1df, pgc=res$Pc1df,lambda=rep(res$lam$est,length(coding)), pexhwe=Phwe,call=callr,fmax=sum$Fmax,plrthwe=sum$Plrt,stringsAsFactors=F) rownames(out) <- res$snpnames out } GenABEL/R/grammar.R0000644000176000001440000001170512246051325013415 0ustar ripleyusers#' GRAMMAR test for association in samples with genetic structure #' #' Fast approximate test for association between a trait and genetic polymorphisms, #' in samples with genetic sub-structure (e.g. relatives). The function implements #' several varieties of GRAMMAR ('gamma','gc', and 'raw'). #' #' With 'raw' argument, #' the original GRAMMAR (Aulchenko et al., 2007) is implemented. This method #' is conservative and generates biased estimates of regression coefficients. #' #' With 'gc' argument, the GRAMMAR-GC (Amin et al., 2007) is implemented. #' This method solves the conservativity of the test, but the Genomic Control (GC) #' lambda is by definition "1" and can not serve as an indicator of goodness of #' the model; also, the estimates of regression coefficients are biased (the #' same as in 'raw' GRAMMAR). #' #' GRAMMAR-Gamma (default 'gamma' argument) solves these problems, producing #' a correct distribution of the test statistic, interpretable value of GC Lambda, #' and unbiased estimates of the regression coefficients. All together, the #' default 'gamma' method is recommended for use. #' #' @param polyObject object returned by \code{\link{polygenic}} function #' @param data object of \code{\link{gwaa.data-class}} #' @param method to be used, one of 'gamma','gc', or 'raw' #' @param propPs proportion of non-corrected P-values used to estimate #' the inflation factor Lambda, passed directly to the \code{\link{estlambda}} #' @param ... arguments passed to the function used for computations, #' (\code{\link{qtscore}}) #' #' @return Object of scan.gwaa-class #' #' @seealso \code{\link{polygenic}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{qtscore}} #' #' @references #' #' GRAMMAR-Raw: #' Aulchenko YS, de Koning DJ, Haley C. #' Genomewide rapid association using mixed model and regression: a fast and #' simple method for genomewide pedigree-based quantitative trait loci #' association analysis. Genetics. 2007 Sep;177(1):577-85. #' #' GRAMMAR-GC: #' Amin N, van Duijn CM, Aulchenko YS. #' A genomic background based method for association analysis in related individuals. #' PLoS One. 2007 Dec 5;2(12):e1274. #' #' GRAMMAR-Gamma: #' Svischeva G, Axenovich TI, Belonogova NM, van Duijn CM, Aulchenko YS. #' Rapid variance components-based method for whole-genome association analysis. #' Nature Genetics. 2012 44:1166-1170. doi:10.1038/ng.2410 #' #' @examples #' # Using clean ge03d2 data #' require(GenABEL.data) #' data(ge03d2.clean) #' # take only a small piece for speed #' ge03d2.clean <- ge03d2.clean[1:200,] #' # estimate genomic kinship #' gkin <- ibs(ge03d2.clean[,sample(autosomal(ge03d2.clean),1000)], w="freq") #' # perform polygenic analysis #' h2ht <- polygenic(height ~ sex + age, kin=gkin, ge03d2.clean) #' h2ht$est #' # compute mmscore stats #' mm <- mmscore(h2ht, data=ge03d2.clean) #' # compute grammar-gc #' grGc <- grammar(h2ht, data=ge03d2.clean, method="gc") #' # compute grammar-gamma #' grGamma <- grammar(h2ht, data=ge03d2.clean, method="gamma") #' # compare lambdas #' lambda(mm) #' estlambda(mm[,"chi2.1df"]) #' lambda(grGamma) #' estlambda(grGamma[,"chi2.1df"]) #' lambda(grGc) #' estlambda(grGc[,"chi2.1df"]) #' # compare top results #' summary(mm) #' summary(grGamma) #' summary(grGc) #' #' @author Gulnara Svischeva, Yurii Aulchenko #' #' @keywords htest #' "grammar" <- function(polyObject, data, method=c("gamma","gc","raw"), propPs=1.0, ... ) { method <- match.arg(method) if (method == "gamma") { out <- qtscore(polyObject$pgresidualY, data=data, clambda=TRUE, ... ) ## correct test and beta values out@results[,"chi2.1df"] <- out@results[, "chi2.1df"]/polyObject$grammarGamma$Test out@results[,"effB"] <- out@results[, "effB"]/polyObject$grammarGamma$Beta ## re-compute standard errors (c2 = (b/se)^2; se = b/sqrt(c2)) out@results[,"se_effB"] <- abs(out@results[, "effB"])/sqrt(out@results[, "chi2.1df"]) ## recompute p-values out@results[,"P1df"] <- pchisq(out@results[,"chi2.1df"], df=1, lower.tail=FALSE) ## recompute Lambda out@lambda <- estlambda(out[, "chi2.1df"], plot=FALSE, proportion=propPs) if (out@lambda$estimate <= 1) { warning("estimate of Lambda < 1, constraining to 1") out@lambda$estimate <- 1.0 out@lambda$se <- NA } } else if (method == "gc") { out <- qtscore(polyObject$pgres, data=data, clambda=FALSE, propPs=propPs, ... ) } else if (method == "raw") { out <- qtscore(polyObject$pgres, data=data, clambda=TRUE, propPs=propPs, ... ) } else { stop("method should be one of 'gamma','gc', or 'raw'") } ## set uncorrected stats to NA to avoid confusion out@results[,"effAB"] <- out@results[,"effBB"] <- out@results[,"chi2.2df"] <- out@results[,"P2df"] <- NA out@call <- match.call() ## return results return(out); } GenABEL/R/load.gwaa.data.R0000644000176000001440000001275112123710732014534 0ustar ripleyusers"load.gwaa.data" <- function(phenofile = "pheno.dat", genofile = "geno.raw",force = TRUE, makemap=FALSE, sort=TRUE, id="id") { # check that ID and SEX are correct dta <- read.table(phenofile,header=TRUE,as.is=TRUE) coln <- names(dta) idColumn <- match(id,coln) names(dta)[idColumn] <- "id" if (!any(names(dta)=="id",na.rm=TRUE)) stop("the filed named \"id\", containing the identifier presented in both pheno- and geno- files was not found in the phenofile") class(dta$id) <- "character" if (!any(names(dta)=="sex",na.rm=TRUE)) stop("the column named \"sex\", containing the male identifier was not found in the phenofile") #### 2.8.0! v <- version if ( as.numeric(v$major) > 2 || ((as.numeric(v$major) == 2) && (as.numeric(v$minor) >= 8.0)) ) { a <- table(dta$sex,useNA="ifany") } else { a <- table(dta$sex,exclude=NULL) } #### if (length(a) > 2) stop("column named \"sex\" contains more than 2 codes") if (length(a) == 1 && !(names(a)[1] == 0 || names(a)[1] == 1)) stop("the column named \"sex\" contains 1 code which is neither 0 (=female) or 1 (=male)") if (length(a) == 2 && names(a)[1] != 0 && names(a)[2] != 1) stop("the column named \"sex\" is not coded as 0=female and 1=male") rm(a);gc(verbose=FALSE) if (any(table(dta$id)>1)) stop("there are duplicated IDs in the phenotypic data file") if (any(is.na(dta$id))) stop("there are missing IDs in the phenotypic data file") if (any(is.na(dta$sex))) stop("there are missing sex values in the phenotypic data file") rownames(dta) <- dta$id # read in genotypic data ifile <- file(genofile,"r") header <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) vver <- grep(x=header,pattern="version") if (length(vver)>0) {ver <- as.numeric(header[vver+1]);} else {ver <- 0;} if (is.na(ver)) warning("Incorrect data format version number") if (ver > 0) {ids <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE);} else {ids <- header;} nids <- length(ids) cat("ids loaded...\n") mnams <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) cat("marker names loaded...\n") chrom <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) chrom <- as.factor(chrom);gc(verbose=FALSE) cat("chromosome data loaded...\n") pos <- scan(file=ifile,what=double(),nlines=1,quiet=TRUE) cat("map data loaded...\n") if (ver==0) { coding <- new("snp.coding",as.raw(rep(1,length(pos)))) strand <- new("snp.strand",as.raw(rep(0,length(pos)))) } else { coding <- scan(file=ifile,what=raw(),nlines=1,quiet=TRUE) class(coding) <- "snp.coding" cat("allele coding data loaded...\n") strand <- scan(file=ifile,what=raw(),nlines=1,quiet=TRUE) class(strand) <- "snp.strand" cat("strand data loaded...\n") } nsnps <- length(mnams) nbytes <- ceiling(nids/4) rdta <- scan(file=ifile,what=raw(),quiet=TRUE) cat("genotype data loaded...\n") close(ifile) dim(rdta) <- c(nbytes,nsnps) rdta <- new("snp.mx",rdta);gc(verbose=FALSE) # check errors of match between pheno and geno files mlst0 <- match(as.character(dta$id),ids) for (i in 1:length(mlst0)) { cid <- mlst0[i]; if (is.na(cid)) cat("person with id =",as.character(dta$id)[i],"was not found in genotypic file; excluded\n") } mlst <- match(ids,as.character(dta$id)) oerr <- 0 for (i in 1:length(mlst)) { cid <- mlst[i]; if (is.na(cid)) { cat("person with id =",ids[i],"was not found in phenotypic file!!! - FATAL\n") oerr <- oerr + 1 } } if (oerr) stop("fatal error. update pheno-file") newdta <- data.frame(dta[mlst,]) rm(dta);gc(verbose=FALSE) a <- snp.data(nids=nids,rawdata=rdta,idnames=ids,snpnames=mnams,chromosome=chrom,map=pos,coding=coding,strand=strand,male=newdta$sex) cat("snp.data object created...\n") rm(rdta,ids,mnams,chrom,pos,coding,strand);gc(verbose=FALSE) #check X chromosome markers if (any(a@chromosome == "X") && any(a@male == 1) && !force) { xmrk <- (a@chromosome == "X") mlst <- (a@male == 1) rxm <- a[mlst,xmrk] Xch <- Xcheck(rxm) rm(rxm,xmrk,mlst);gc(verbose=FALSE) if (Xch$xerr) { cat("Wrong male X genotypes (heterozygous) found in",dim(Xch$tab)[1],"occasions\n") cat("Error table is saved as the output object\n") return(Xch$tab) } } if (force) cat("assignment of gwaa.data object FORCED; X-errors were not checked!\n") # make map if (makemap) { cat("increase in map order FORCED\n") chun <- levels(a@chromosome) if (any(chun != "X")) { numchun <- sort(as.numeric(chun[chun!="X"])) gsize <- max(a@map[a@chromosome == as.character(numchun[1])])/5 if (length(numchun)>1) { for (i in c(2:(length(numchun)))) { inc <- max(a@map[a@chromosome==as.character(numchun[i-1])]) + gsize a@map[a@chromosome==as.character(numchun[i])] <- a@map[a@chromosome==as.character(numchun[i])] + inc } } if (any(chun=="X")) { inc <- max(a@map[a@chromosome==as.character(numchun[length(numchun)])]) + gsize a@map[a@chromosome=="X"] <- a@map[a@chromosome=="X"] + inc } } } out <- new("gwaa.data",phdata=newdta,gtdata=a) rm(a,newdta);gc(verbose=FALSE) if (sort) { # chr <- as.character(out@gtdata@chromosome) # names(chr) <- names(out@gtdata@chromosome) # mxC <- max(as.numeric(chr[autosomal(out@gtdata)]),na.rm=T) # if (any(chr=="XY")) chr <- replace(chr,(chr=="XY"),(mxC+1)) # if (any(chr=="X")) chr <- replace(chr,(chr=="X"),(mxC+2)) # if (any(chr=="mt")) chr <- replace(chr,(chr=="mt"),(mxC+3)) # if (any(chr=="Y")) chr <- replace(chr,(chr=="Y"),(mxC+4)) # chr <- as.numeric(chr) # ord <- order(chr,out@gtdata@map) ord <- sortmap.internal(out@gtdata@chromosome,out@gtdata@map) out <- out[,ord$ix] } out } GenABEL/R/impute2databel.R0000644000176000001440000001630512256736247014710 0ustar ripleyusers#' #' converts IMPUTE-imputed files to DatABEL (filevector) format #' #' this function converts IMPUTE-imputed files to DatABEL (filevector) format #' containing estimated dosages. #' After conversion, two files (outfile.fvi and outfile.fvd), corresponding #' to a single filevector object, will appear on the disk; a 'databel-class' #' object connected to these files will be returned to R. #' #' @param genofile IMPUTE genotype file name #' @param samplefile IMPUTE sample file name #' @param outfile output file name #' @param makeprob whether probability-files are also to be arranged #' @param old for developers' use only #' @param dataOutType the output data type, either "FLOAT" or "DOUBLE" (or #' another DatABEL/filevector type) #' #' @return 'databel-class' object #' #' impute2databel <- function(genofile, samplefile, outfile, makeprob = TRUE, old = FALSE, dataOutType = "FLOAT") { if (!require(DatABEL)) stop("this function requires the DatABEL package to be installed") if (missing(genofile)) stop("genofile file must be specified") if (missing(outfile)) outfile <- genofile if (dataOutType != "FLOAT") warning("The non-float dataOutType is not fully supported; your outputs may be in 'FLOAT'...", immediate. = TRUE); ## extract snp names (varnames) ## if (tmpname != "") ## text2databel(infile=genofile,outfile=outfile, ## colnames=tmpname, ## rownames=2,skipcols=5, ## #skiprows, ## transpose=TRUE,R_matrix=FALSE,type = dataOutType) ## else tmpname <- get_temporary_file_name() tmp_fv <- text2databel(infile=genofile, outfile=tmpname, rownames=2, skipcols=5, ## skiprows, transpose=TRUE, R_matrix=FALSE, type = dataOutType) if ((dim(tmp_fv)[1] %% 3) != 0) stop("strange data in IMPUTE geno file: ", "number of columns - 5 not dividable by 3") makedose <- function(prob) { dose <- 2 * prob[c(FALSE, FALSE, TRUE)] + prob[c(FALSE, TRUE, FALSE)] bp <- prob[c(TRUE, FALSE, FALSE)] miss <- which(abs(bp) < 1e-16 & abs(dose) < 1e-16) if (length(miss) > 0 ) dose[miss] <- NA return(dose) } pfun <- function(a) return(a) ## dosefile <- make_empty_fvf(paste(outfile, ".dose", sep=""), ## nvariables = dim(tmp_fv)[2], ## nobservations = round(dim(tmp_fv)[1]/3), ## type = dataOutType) ## print(dimnames(tmp_fv)[[2]]) ## print(dim(tmp_fv)) ## print(class(tmp_fv)) saved_names <- get_dimnames(tmp_fv) varnames <- saved_names[[2]] ## print("original names of tmp_fv") ## print(saved_names) ## print(class(tmp_fv)) ## tmplst <- list( as.character(1:dim(tmp_fv)[1]) , as.character(1:dim(tmp_fv)[2]) ) ## print(class(tmp_fv)) ## print(dimnames(tmp_fv)[[2]]) ## set_dimnames(tmp_fv) <- tmplst ## print(class(tmp_fv)) ## print(dimnames(tmp_fv)[[2]]) ## print("before apply2dfo") ## print("calling apply2dfo") if (old) { # ## stop("'old' ways are no longer there...") dosefile <- apply2dfo(dfodata=tmp_fv, anFUN = "makedose", MAR = 2, procFUN = "pfun", prob=get("SNP"), outclass="databel", outfile=paste(outfile, ".dose", sep=""), type=dataOutType, transpose=FALSE) if (makeprob) { stop("makeprob is not possible with 'old' style") } } else { res <- .Call("iterator", tmp_fv@data, as.integer(0), as.integer(0), as.character("databel_impute_prob_2_databel_mach_dose"), paste(outfile, ".dose", sep=""), as.integer(2), as.integer(0)) dosefile <- databel(paste(outfile, ".dose", sep=""), 64, readonly=FALSE) if (makeprob) { res <- .Call("iterator", tmp_fv@data, as.integer(0), as.integer(0), as.character("databel_impute_prob_2_databel_mach_prob"), paste(outfile, ".prob", sep=""), as.integer(2), as.integer(0)) probfile <- databel(paste(outfile, ".prob", sep=""), 64, readonly=FALSE) } ## res <- .Call("databel_impute_prob_2_databel_mach_dose", ## tmp_fv@data, paste(outfile,".dose",sep=""), as.integer(64)) ## dosefile <- databel_filtered_R(paste(outfile,".dose",sep=""),64) ## if (makeprob) { ## res <- .Call("databel_impute_prob_2_databel_mach_prob", ## tmp_fv@data, paste(outfile,".prob",sep=""), as.integer(64)) ## #print("AAAA") ## probfile <- databel_filtered_R(paste(outfile, ".prob", sep=""),64) ## #print(class(probfile)) ## #print(dim(probfile)) ## #print(dimnames(probfile)) ## #print(get_dimnames(probfile)) ##} } # ##!print("after iterator") set_dimnames(dosefile) <- list(get_dimnames(dosefile)[[1]], varnames) ## print("dimnames dose:") ## print(get_dimnames(dosefile)) if (!missing(samplefile)) { l1 <- scan(samplefile, what="character", nlines=1) l2 <- scan(samplefile, what="character", nlines=1, skip=1) temp <- scan(samplefile, what="character", nlines=1, skip=2) if( (length(l1)!=length(temp)) || (length(temp)!=length(l2)) ) { warning("Wrong number of words in sample file header."); } samnames <- scan(samplefile, what="character", skip=2) samnames <- samnames[c(FALSE, TRUE, rep(FALSE, (length(temp)-2)))] if (length(samnames) == dim(dosefile)[1]) { ##!print("before dose-file") ##print(samnames) ##print(varnames) set_dimnames(dosefile) <- list(samnames, varnames) ##!print("after dose-file") ##print(get_dimnames(dosefile)) } else { warning("number of IDs specified in sample file does not match to ", "geno-dimension; dropping ID names") } if (makeprob) { if (length(samnames) == dim(probfile)[1] && 2*length(varnames)==dim(probfile)[2]) { dpnames <- rep(0, length(varnames)*2) dpnames[c(TRUE, FALSE)] <- paste(varnames, "_11", sep="") dpnames[c(FALSE, TRUE)] <- paste(varnames, "_01", sep="") ##!print("before prob-file") ##print(samnames) ##print(dpnames) set_dimnames(probfile) <- list(samnames, dpnames) #get_dimnames(probfile)[[2]]) ##!print("after prob-file") ##print(get_dimnames(probfile)) } else { warning("number of IDs/SNPs specified in sample file does not match to ", "geno-dimension; dropping IDs/SNPs names") } } } else warning("sample file not specified, you will not be able to use ID names ", "(only index)") rm(tmp_fv); gc(); unlink(paste(tmpname, "*", sep="")) ##disconnect(dosefile) ##connect(dosefile) ##!print("at exit dosefile:") ##print(get_dimnames(dosefile)) if (makeprob) { ##print("at exit probfile:") ##print(get_dimnames(probfile)) disconnect(probfile) } ##!print("at return") return(dosefile) } GenABEL/R/add.phdata.R0000644000176000001440000000724311341564276013772 0ustar ripleyusers#' Adds phenotypic variables to gwaa.data object #' #' Adds phenotypic variables to \code{phdata} part #' of an \code{\link{gwaa.data-class}} object #' #' If "newphdata" is a data frame, it is simply merged to #' the \code{phdata} part of the "data", and is sorted #' according to the right order. In this case, #' The "newphdata" frame should contain single variable #' named "id", preferably of "character" class. It may #' contain "sex" variable, but that will be re-named #' to avoid duplication with the default sex variable #' presented in \code{phdata}. #' #' If 'newphdata' is a vector, it should be of the #' same length as the number of people in the 'data' #' and is assumed to have the same order. In this case, #' you also need to supply the name of the new phenotype #' via the 'name' argument #' #' @param data an object of \code{\link{gwaa.data-class}} #' @param newphdata data frame or a vector with new #' phenotypic data #' @param name if 'newphdata' is a vector, the name #' of new variable should be specified in 'name' #' #' @return An (updated) object of \code{\link{gwaa.data-class}} #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @seealso \code{\link{merge.gwaa.data}} \code{\link{merge.snp.data}} #' #' @keywords manip #' #' @examples #' data(srdta) #' # take a small subset for this example #' srdta <- srdta[1:10,1:5] #' srdta #' # add single var #' rnd <- rnorm(nids(srdta)) #' srdta1 <- add.phdata(srdta,rnd,name="random") #' srdta1 #' # add > 1 var #' # generate id names #' ids <- paste("p",c(2,1,7,3,5,9,11,22,27),sep="") #' # generate some random trait values #' newtra1 <- rnorm(9) #' newtra2 <- rnorm(9) #' # make data frame #' x <- data.frame(id=ids,newtra1=newtra1,newtra2=newtra2) #' x #' # now add this new trait to the data #' srdta1 <- add.phdata(srdta,x) #' srdta1 #' "add.phdata" <- function(data,newphdata,name) { if (!is(data,"gwaa.data")) stop("data argument must be of gwaa.data-class") if (is(newphdata,"vector")) { if (missing(name)) stop("'name' should be provided if newphdata is a vector") if (!is(name,"character")) stop("'name' should be character") if (length(name) != 1) stop("only one name should be specified") if (length(newphdata) != dim(data@phdata)[1]) stop("dimensions of newphdta and data do not match") tmp <- data@phdata[,c("id","sex")] tmp[,name] <- newphdata newphdata <- tmp newphdata <- newphdata[,c(1,3)] } if (!is(newphdata,"data.frame")) stop("newphdata argument must be of data.frame-class") nidcols <- sum(names(newphdata) %in% "id") if (nidcols==0) stop("can not find \"id\" column in newphdata") if (nidcols>1) stop("more than one \"id\" column in newphdata") if (length(unique(newphdata$id)) != length(newphdata$id)) stop("duplicated id names in newphdata") if (class(newphdata$id) != "character") { warning("newphdata id variable does not have character class. Converted") newphdata$id <- as.character(newphdata$id) } oldph <- data@phdata if (length(unique(oldph$id)) != length(oldph$id)) stop("duplicated id names in oldph!!!") if (class(oldph$id) != "character") { stop("oldph id variable does not have character class!!!") } nadded <- sum((oldph$id %in% newphdata$id),na.rm=T) if (nadded < length(oldph$id)) warning(paste("Of",length(oldph$id),"IDs present in data, only",nadded,"found in newphdata")) newph <- merge(oldph,newphdata,by="id",all.x=T,all.y=F) if (dim(newph)[1] != dim(oldph)[1]) stop("something terribly wrong in merge...") newph <- newph[match(oldph$id,newph$id),] rownames(newph) <- newph$id if (is.na(match("sex",names(newph)))) if (!is.na(match("sex.x",names(newph)))) { nvar <- match("sex.x",names(newph)) names(newph)[nvar] <- "sex" } data@phdata <- newph data } GenABEL/R/summary.scan.gwaa.R0000644000176000001440000000014011520323463015313 0ustar ripleyusers"summary.scan.gwaa" <- function(object,...) { ret <- descriptives.scan(object, ... ) ret } GenABEL/R/put.snps.R0000644000176000001440000000023311247561261013560 0ustar ripleyusers"put.snps" <- function(idata) .C("put_snps",as.integer(idata), as.integer(length(idata)), cdata = raw(ceiling(length(idata)/4)), PACKAGE="GenABEL")$cdata GenABEL/R/summary.snp.data.R0000644000176000001440000000611112017630650015166 0ustar ripleyusers"summary.snp.data" <- function(object, ... ) { if (!is(object,"snp.data")) stop("wrong object class, should be snp.data") # if (class(object) == "snp.data") { # gtNrow <- dim(object)[1] # gtNcol <- dim(object)[2] # genodata <- object@gtps # } else if (class(object) == "matrix") { # gtNrow <- dim(object)[1] # gtNcol <- dim(object)[2] # genodata <- object # storage.mode(genodata) <- "double" # } else if (class(object)=="databel") { # gtNrow <- dim(object)[1] # gtNcol <- dim(object)[2] # genodata <- object@data # } else { # stop(paste("object's class not recognised ('",class(object),"')",sep="")) # } # print(class(object)) # print(class(object)) # print(class(object@gtps)) if (class(object@gtps) != "snp.mx" & class(object@gtps) != "matrix" & class(object@gtps) != "databel") stop(paste("object@gtps's class not recognised ('", class(object@gtps),"')",sep="")) if (class(object@gtps) == "databel") if (!require(DatABEL)) stop ("this function requires DatABEL package to be installed"); gtNrow <- dim(object)[1] gtNcol <- dim(object)[2] res <- .Call("iteratorGA", object@gtps, as.integer(gtNrow), as.integer(gtNcol), as.character("snp_summary_exhwe"), "R", # output type as.integer(2), #margin as.integer(1), # STEP as.integer(1),999) #res <- .C("snp_summary_exhwe",as.raw(object@gtps),as.integer(object@nids), # as.integer(object@nsnps), out = double(object@nsnps*9), PACKAGE="GenABEL")$out #dim(res) <- c(object@nsnps,9) #res <- as.data.frame(res) res[,9] <- pchisq(res[,9],1,lower.tail=F) # X-chromosome if (any(chromosome(object) == "X")) { vec <- (chromosome(object) == "X") if (any(male(object) == 0)) { oX <- object[which(male(object) != 1),which(chromosome(object) == "X")] #resX <- .C("snp_summary_exhwe",as.raw(oX@gtps),as.integer(oX@nids),as.integer(oX@nsnps), out = double(oX@nsnps*9), PACKAGE="GenABEL")$out gtNrow <- dim(oX)[1] gtNcol <- dim(oX)[2] resX <- .Call("iteratorGA", oX@gtps, as.integer(gtNrow), as.integer(gtNcol), as.character("snp_summary_exhwe"), "R", # output type as.integer(2), #margin as.integer(1), # STEP as.integer(1),999) res[vec,7] <- resX[(nsnps(oX)*6+1):(nsnps(oX)*7)] res[vec,8] <- resX[(nsnps(oX)*7+1):(nsnps(oX)*8)] res[vec,9] <- pchisq(resX[(nsnps(oX)*8+1):(nsnps(oX)*9)],1,lower.tail=F) rm(oX,vec,resX);gc(verbose=FALSE) } else { res[vec,7] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,8] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,9] <- rep(1,sum(vec)) } } # Y- chromosome if (any(chromosome(object) == "Y")) { vec <- (chromosome(object) == "Y") res[vec,7] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,8] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,9] <- rep(1,sum(vec)) } # mtDNA if (any(chromosome(object) == "mt")) { vec <- (chromosome(object) == "mt") res[vec,7] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,8] <- rep(1,sum(vec)) res[vec,9] <- rep(1,sum(vec)) } # report rownames(res) <- snpnames(object) colnames(res) <- c("NoMeasured","CallRate","Q.2", "P.11","P.12","P.22","Pexact","Fmax","Plrt") #res$Plrt[res$Plrt==0] <- 9.99e-17; res <- cbind(annotation(object),res) res } GenABEL/R/scan.haplo.2D.R0000644000176000001440000000434212073343537014267 0ustar ripleyusers"scan.haplo.2D" <- function(formula,data,snpsubset,idsubset,bcast=10,simulate=FALSE,trait.type,...) { if (!require(haplo.stats)) { stop("this function requires 'haplo.stats' package to be installed") } if (!is(data,"gwaa.data")) stop("wrong type of data argument, must be gwaa.data") if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] avrs <- all.vars(as.formula(formula)) if (!any(avrs=="CRSNP")) stop("formula must contain CRSNP variable to be replaced with the analysis SNPs") avrs <- avrs[avrs!="CRSNP"] #attach(data@phdata,pos=2,warn.conflicts=FALSE) cov <- NA if (length(avrs)>1) { cov <- matrix(phdata(data)[[avrs[2]]],ncol=1) if (length(avrs>2)) for (i in 3:length(avrs)) cov <- cbind(cov,phdata(data)[[avrs[i]]]) } tra <- phdata(data)[[avrs[1]]] if (missing(trait.type)) { if (length(unique(tra))==2) trait.type<-"binomial" else trait.type<-"gaussian" } #detach(data@phdata) if (length(unique(tra))<2) stop("Trait is monomorphic!") nsnps <- data@gtdata@nsnps Pv <- matrix(rep(NA,(nsnps*nsnps)),nrow=nsnps) formula <- match.call() family <- "haplo.score.slide test" donan <- 0 for (j1 in 1:(nsnps-1)) { for (j2 in (j1+1):nsnps) { twonam <- c(data@gtdata@snpnames[j1],data@gtdata@snpnames[j2]) hsdta <- as.hsgeno.snp.data(data@gtdata[,twonam]) tmpo <- haplo.score.slide(y=tra,geno=hsdta,n.slide=2,simulate=simulate,trait.type=trait.type,x.adj=cov,...) if (simulate) { Pv[j1,j2] <- tmpo$df$global.p.sim if (Pv[j1,j2] <= 0) Pv[j1,j2] <- 1./(score.sim.control()$max.sim+1.) } else Pv[j1,j2] <- tmpo$df$score.global.p donan <- donan + 1 if (bcast) { if (donan/bcast == round(donan/bcast)) { cat("\b\b\b\b\b\b",round(100*(donan/((nsnps*(nsnps-1))/2)),digits=2),"%",sep="") flush.console() } } } } if (bcast<100.01) cat("\n") rownames(Pv) <- data@gtdata@snpnames colnames(Pv) <- data@gtdata@snpnames Pint1df <- rep(NA,length(Pv)) Pint2df <- Pint1df out <- list(P1df=Pv,Pint1df=Pint1df,Pint2df=Pint2df,P2df=Pv,snpnames=data@gtdata@snpnames,formula=match.call(),family=family,map=data@gtdata@map,idnames=data@gtdata@idnames) out$Pc1df <- rep(NA,length(Pv)) class(out) <- "scan.gwaa.2D" out } GenABEL/R/emp.ccfast.R0000644000176000001440000000031111433020176013776 0ustar ripleyusers"emp.ccfast" <- function(y,data,snpsubset,idsubset,times=200,quiet=FALSE,bcast=10) { out <- ccfast(y=y,data=data,snpsubset=snpsubset,idsubset=idsubset, times=times,quiet=quiet,bcast=bcast) out } GenABEL/R/minimac2databel.R0000644000176000001440000000606012172225576015012 0ustar ripleyusers#' converts Minimac-imputed files to DatABEL (filevector) format #' #' This function converts Minimac-imputed files to \code{DatABEL} (filevector) format. #' After conversion, two files (outfile.fvi and outfile.fvd), corresponding #' to single filevector object, will appear on the disk; a 'databel-class' #' object connected to these files will be returned to R. #' This function is based on mach2databel(). #' #' Note that the last part where the dimnames are altered is related #' to our dataset. #' #' @param imputedgenofile Minimac dose file name #' @param infofile Minimac info file name #' @param outfile output file name #' @param cachesizeMb cache size for the resulting 'databel-class' #' object (gets passed directly to the \code{text2databel()} function) #' @param dataOutType the output data type, either "FLOAT" or "DOUBLE" (or #' other DatABEL/filevector type) #' #' @return databel-class object #' #' @author L.C. Karssen #' #' @keywords IO manip #' #' minimac2databel <- function(imputedgenofile, infofile, outfile, cachesizeMb=64, dataOutType = "FLOAT") { if (!require(DatABEL)) stop("This function requires DatABEL package to be installed") if (missing(imputedgenofile)) stop("A dose file must be specified") if (missing(outfile)) outfile <- imputedgenofile if (dataOutType != "FLOAT") warning("The non-float dataOutType os not fully supported; your outputs may be in 'FLOAT'...", immediate. = TRUE); ## extract snp names (varnames) tmpname <- "" if (!missing(infofile)) { tmp <- scan(infofile, what="character", skip=1) tmp <- tmp[c(T,F,F,F,F,F,F,F,F,F,F,F,F)] ##print(tmp[1:10]) tmpname <- get_temporary_file_name() write(tmp, file=tmpname) rm(tmp);gc() } else warning("info file not specified, you will not be able to use snp names (only index)") if (tmpname != "") dfaobj <- text2databel(infile=imputedgenofile, outfile=outfile, colnames=tmpname, rownames=1, skipcols=2, transpose=FALSE, R_matrix=FALSE, type = dataOutType, readonly=FALSE, cachesizeMb=cachesizeMb) else dfaobj <- text2databel(infile=imputedgenofile, outfile=outfile, rownames=1, skipcols=2, transpose=FALSE, R_matrix=FALSE, type = dataOutType, readonly=FALSE, cachesizeMb=cachesizeMb) ## "Normalise" the dimnames dnames <- get_dimnames(dfaobj) subjs <- dnames[[1]] # print(subjs[1:10]) subjs <- sub("->", "_", subjs) # print(subjs[1:10]) # print(dim(dfaobj)) # print(length(subjs)) dimnames(dfaobj) <- list(subjs,dnames[[2]]) if (tmpname != "") { unlink(paste(tmpname, "*", sep="")) } return(dfaobj) } GenABEL/R/makeTransitionMatrix.R0000644000176000001440000001027011541774305016147 0ustar ripleyusers#' Genotype transition probabilities matrices #' #' Function to generate genotypic transition probablilites #' matrices, which represent conditional probabilities #' P(g1|g2,nmeioses), where g1 is henotype of person one #' (AA, AB or BB), g2 is genotype of person two, and #' nmeioses is the number of meioses separating these #' two individuals (0 for twins, 1 for parent-offspring, #' c(2,2) for sibs, 2 for grandparent-grandchild pairs, etc.) #' #' @param nmeioses number of meioses separating two #' individuals ((a vector) of non-negative integers). #' If a vector, it is assumed it lists all meiotic paths #' connecting the pair #' @param q (a vector of) the coded allele frequency(ies) #' (e.g. "Q.2" of GenABEL-package) #' #' @return If q is scalar, a 3x3 matrix is returned, #' where elements represent conditional transition #' probabilities P(g1|g2,nmeioses); rows correspond to #' the genotypes of g1, and columns correspond to the #' genotypes of g2. If coded allele is 'B', then #' e.g. element [1,2] gives the probability #' P(g1='AA'|g2='AB',nmeioses=nmeioses). #' #' If q is a vector, series of above-described matrices #' are returned as an 'array' object. A matrix constructed #' for certain element q[i] can be accessed via #' result[,,i]. #' #' @examples #' # transition matrix for parent-offspring, for q=0.1 #' makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=1) #' # for a set of q's #' makeTransitionMatrix(c(0.1,0.9),nmeioses=1) #' # for sibs #' makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=c(2,2)) #' # for half-sibs (or grandparent-grandchild) #' makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=2) #' # for remote relatives #' makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=10) #' # for independent #' makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=1000) #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' makeTransitionMatrix <- function(q,nmeioses=1000) { # do sanity checks if (!is(q,"numeric")) warning("q should be real (scalar or vector) between 0 and 1") if (any(q<0) | any(q>1)) stop("(some) q<0 or q>1") if (!is(nmeioses,"numeric") || min(nmeioses)<0) stop("nmeioses should be a positive integer or 0") if (length(nmeioses)>2) stop("current implementation assumes 2 meiotic paths max") # compute transition matrix: P(g1|g2) where g1 is first (rows) and g2 is second dimention (columns) getTT <- function(q,pIBD) { p <- 1-q p2 <- p*p; pq <- p*q; pq2 <- 2*pq; q2 <- q*q; if (length(pIBD)==2) { J0 <- (1-pIBD[1])*(1-pIBD[2]); J1 <- pIBD[1]*(1-pIBD[2]) + (1-pIBD[1])*pIBD[2]; J2 <- pIBD[1]*pIBD[2] } else { J0 <- (1-pIBD) J1 <- pIBD[1] J2 <- 0 } #coe <- 0.5^(nmei-1); OMcoe <- 1. - coe if (all(pIBD<=1)) { #print(c(pIBD,J0,J1,J2)) out <- array(c( J0*p2 + J1*p + J2, J0*pq2 + J1*q , J0*q2, J0*p2 + J1*p/2 , J0*pq2 + J1*(p+q)/2 + J2, J0*q2 + J1*q/2, J0*p2 , J0*pq2 + J1*p , J0*q2 + J1*q + J2 ), dim=c(3,3)) # out <- array(c( # J0*p2*p2 + J1*p2 + J2, J0*p2*pq2 + J1*p*q , J0*p2*q2, # J0*p2*pq2 + J1*p*q , J0*pq2*pq2 + J1*(p2+q2) + J2, J0*q2*pq2 + J1*p*q, # J0*p2*q2 , J0*q2*pq2 + J1*p*q , J0*q2*q2 + J1*q2 + J2 # ), # dim=c(3,3)) # out <- array(c(coe*p + OMcoe*(p2), coe*q + OMcoe*pq2, OMcoe*(q2), # coe*0.5*p + OMcoe*(p2), coe*0.5 + OMcoe*pq2, coe*0.5*q + OMcoe*(q2), # OMcoe*(p2), coe*p + OMcoe*pq2, coe*q + OMcoe*(q2)), # dim=c(3,3)) # out <- array(c(coe*p + OMcoe*(p2), coe*q + OMcoe*pq2, OMcoe*(q2), # coe*0.5*p + OMcoe*(p2), coe*0.5 + OMcoe*pq2, coe*0.5*q + OMcoe*(q2), # OMcoe*(p2), coe*p + OMcoe*pq2, coe*q + OMcoe*(q2)), # dim=c(3,3)) # out <- array(c(coe*p + OMcoe*(p2+pq*F), coe*q + OMcoe*pq2*(1-F), OMcoe*(q2+pq*F), # coe*0.5*p + OMcoe*(p2+pq*F), coe*0.5 + OMcoe*pq2*(1-F), coe*0.5*q + OMcoe*(q2+pq*F), # OMcoe*(p2+pq*F), coe*p + OMcoe*pq2*(1-F), coe*q + OMcoe*(q2+pq*F)), # dim=c(3,3)) } else { out <- array(c(1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1), dim=c(3,3)) } return(out) } if (length(q)>1) { q <- array(q) out <- sapply(q,FUN=getTT,pIBD=.5^(nmeioses-1),simplify="array") } else { out <- getTT(q,pIBD=.5^(nmeioses-1)) } return(out) } GenABEL/R/sset.R0000644000176000001440000000033011247561261012742 0ustar ripleyusers"sset" <- function(data,nsnps,nids,list) .C("sset",as.raw(data), as.integer(nsnps), as.integer(nids), as.integer(list), as.integer(length(list)), cdata = raw(nsnps*ceiling(length(list)/4)), PACKAGE="GenABEL")$cdata GenABEL/R/snp.names.R0000644000176000001440000000630412123710732013666 0ustar ripleyusers"snp.names" <- function(data,begin,end,chromosome) { if (is(data,"gwaa.data") || is(data,"snp.data")) { out <- snp.names.gwaa.data(data,begin,end,chromosome) return(out) } else if (is(data,"scan.gwaa")) { if (missing(chromosome)) { if (missing(begin)) begin <- min(data$map) if (missing(end)) end <- max(data$map) if (is.character(begin)) begin <- data$map[data$snpname == begin] if (is.character(end)) end <- data$map[data$snpname == end] out <- data$snpname[data$map>=begin & data$map<=end] return(out) } else { if (missing(begin)) begin <- min(data$map[data$chromosome == chromosome]) if (missing(end)) end <- max(data$map[data$chromosome == chromosome]) if (is.character(begin)) begin <- data$map[data$snpname == begin] if (is.character(end)) end <- data$map[data$snpname == end] out <- data$snpname[data$map>=begin & data$map<=end & data$chromosome == chromosome] return(out) } } else if (is(data,"check.marker")) { if (missing(chromosome)) { if (missing(begin)) begin <- min(data$call$map) if (missing(end)) begin <- min(data$call$map) if (is.character(begin)) begin <- data$call$map[data$call$name == begin] if (is.character(end)) end <- data$call$map[data$call$name == end] out <- data$call$name[data$call$map>=begin & data$call$map<=end] return(out) } else { if (missing(begin)) begin <- min(data$call$map[data$call$chromosome == chromosome]) if (missing(end)) begin <- min(data$call$map[data$call$chromosome == chromosome]) if (is.character(begin)) begin <- data$call$map[data$call$name == begin] if (is.character(end)) end <- data$call$map[data$call$name == end] out <- data$call$name[data$call$map>=begin & data$call$map<=end & data$call$chromosome == chromosome] return(out) } } else { stop("data argument should be of type gwaa.data-class, snp.data-class, scan.gwaa-class or check.marker-class") } } "snp.names.gwaa.data" <- function(data,begin,end,chromosome) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata else if (!is(data,"snp.data")) stop("data should have class gwaa.data-class or snp.data-class") if (missing(begin) && missing(end)) {begin <- min(data@map); end <- max(data@map)} if (!missing(begin) && missing(end)) end <- max(data@map) if (missing(begin) && !missing(end)) begin <- min(data@map) if (!missing(chromosome)) { chromosome <- as.character(chromosome) if (length(chromosome)>1) stop("chromosome must be single number!") if (!any(data@chromosome == chromosome)) return(NULL) data <- data[,data@snpnames[data@chromosome == chromosome]] } if (is.character(begin)) { b1 <- data@map[begin] if (is.na(b1)) stop(paste("can not find marker",begin)) begin <- b1 } if (is.character(end)) { b1 <- data@map[end] if (is.na(b1)) stop(paste("can not find marker",end)) end <- b1 } if (exists("begin")) { if (length(begin)>1) stop("begin must be single number!") if (begin > max(data@map)) return(NULL) } if (exists("end")) { if (length(end)>1) stop("end must be single number!") if (end < min(data@map)) return(NULL) } if (begin > end) stop("Start-map parameter begin must be more than end-parameter") data <- data[,data@snpnames[data@map>=begin & data@map<=end]] out <- data@snpnames out } GenABEL/R/mmscore.R0000644000176000001440000001275412207176341013444 0ustar ripleyusers"mmscore" <- function(h2object,data,snpsubset,idsubset,strata,times=1,quiet=FALSE, bcast=10,clambda=TRUE,propPs=1.0) { if (is(data,"gwaa.data")) { checkphengen(data) data <- data@gtdata } if (!is(data,"snp.data")) { stop("wrong data class: should be gwaa.data or snp.data") } if (class(h2object) != "polygenic") stop("h2object must be of polygenic-class") if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (missing(strata)) {nstra=1; strata <- rep(0,data@nids)} if (length(strata)!=data@nids) stop("Strata variable and the data do not match in length") if (any(is.na(strata))) stop("Strata variable contains NAs") tmeas <- h2object$measuredIDs resid <- h2object$residualY if (any(tmeas == FALSE)) { if (!quiet) warning(paste(sum(!tmeas),"people (out of",length(tmeas),") excluded because they have trait or covariate missing\n"),immediate. = TRUE) if (length(tmeas) != data@nids) stop("Dimension of the outcome and SNP data object are different") data <- data[tmeas,] strata <- strata[tmeas] resid <- resid[tmeas] } if (any(strata!=0)) { olev <- levels(as.factor(strata)) nstra <- length(olev) tstr <- strata for (i in 0:(nstra-1)) tstr <- replace(tstr,(strata==olev[i+1]),i) strata <- tstr rm(tstr) } nstra <- length(levels(as.factor(strata))) lenn <- data@nsnps; out <- list() for (j in c(1:(times+1*(times>1)))) { if (j>1) resid <- sample(resid,replace=FALSE) chi2 <- .C("mmscore_20110916",as.raw(data@gtps),as.double(resid),as.double(h2object$InvSigma),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps), as.integer(nstra), as.integer(strata), chi2 = double(7*data@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 if (any(data@chromosome=="X")) { ogX <- data[,data@chromosome=="X"] sxstra <- strata; sxstra[ogX@male==1] <- strata[ogX@male==1]+nstra chi2X <- .C("mmscore_20110916",as.raw(ogX@gtps),as.double(resid),as.double(h2object$InvSigma),as.integer(ogX@nids),as.integer(ogX@nsnps), as.integer(nstra*2), as.integer(sxstra), chi2 = double(7*ogX@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 revec <- (data@chromosome=="X") revec <- rep(revec,6) chi2 <- replace(chi2,revec,chi2X) rm(ogX,chi2X,revec);gc(verbose=FALSE) } if (j == 1) { chi2.1df <- chi2[1:lenn]; chi2.2df <- chi2[(lenn+1):(2*lenn)]; #out$chi2.1df <- chi2.1df #out$chi2.2df <- chi2.2df actdf <- chi2[(2*lenn+1):(3*lenn)]; lambda <- list() if (is.logical(clambda)) { if (lenn<10) { warning("no. observations < 10; Lambda set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } else { if (lenn<100) warning("Number of observations < 100, Lambda estimate is unreliable") lambda <- estlambda(chi2.1df,plot=FALSE,proportion=propPs) if (lambda$estimate<1.0 && clambda==TRUE) { warning("Lambda estimated < 1, set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } } } else { if (is.numeric(clambda)) { lambda$estimate <- clambda lambda$se <- NA } else if (is.list(clambda)) { if (any(is.na(match(c("estimate","se"),names(clambda))))) stop("when clambda is list, should contain estimate and se") lambda <- clambda lambda$se <- NA } else { stop("clambda should be logical, numeric, or list") } } chi2.c1df <- chi2.1df/lambda$estimate effB <- chi2[(3*lenn+1):(lenn*4)] # effAB <- chi2[(4*lenn+1):(lenn*5)] # effBB <- chi2[(5*lenn+1):(lenn*6)] if (times>1) { pr.1df <- rep(0,lenn) # pr.2df <- rep(0,lenn) pr.c1df <- rep(0,lenn) } } else { th1 <- max(chi2[1:lenn]) pr.1df <- pr.1df + 1*(chi2.1df < th1) # pr.2df <- pr.2df + 1*(chi2.2df < max(chi2[(lenn+1):(2*lenn)])) pr.c1df <- pr.c1df + 1*(chi2.c1df < th1) if (!quiet && ((j-1)/bcast == round((j-1)/bcast))) { cat("\b\b\b\b\b\b",round((100*(j-1)/times),digits=2),"%",sep="") flush.console() } } } if (times > bcast) cat("\n") if (times>1) { P1df <- pr.1df/times P1df <- replace(P1df,(P1df==0),1/(1+times)) # out$P2df <- pr.2df/times # out$P2df <- replace(out$P2df,(out$P2df==0),1/(1+times)) Pc1df <- pr.c1df/times # out$Pc1df <- replace(out$Pc1df,(out$Pc1df==0),1/(1+times)) } else { P1df <- pchisq(chi2.1df,1,lower.tail=F) # out$P2df <- pchisq(chi2.2df,actdf,lower.tail=F) Pc1df <- pchisq(chi2.c1df,1,lower.tail=F) } #out$lambda <- lambda #out$effB <- effB #*var(h2object$residualY,na.rm=T) # out$effAB <- effAB # out$effBB <- effBB #out$snpnames <- data@snpnames #out$map <- data@map #out$chromosome <- data@chromosome #out$idnames <- data@idnames #out$formula <- match.call() #out$family <- paste("score test for association with trait type") #,trait.type) effAB <- rep(NA,length(P1df)) effBB <- rep(NA,length(P1df)) P2df <- rep(NA,length(P1df)) #out$N <- chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)] #class(out) <- "scan.gwaa" #out if (is.null(Pc1df)) { results <- data.frame(N=chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)], effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } else { results <- data.frame(N=chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)], effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, Pc1df = Pc1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } rownames(results) <- snpnames(data) out <- new("scan.gwaa", results=results, annotation = annotation(data), lambda = lambda, idnames = idnames(data), call = match.call(), family = "mmscore" ) out } GenABEL/R/mach2databel.R0000644000176000001440000000526212172225576014310 0ustar ripleyusers#' #' converts MACH-imputed files to DatABEL (filevector) format #' #' This function converts mach-imputed files to \code{DatABEL} (filevector) format. #' After conversion, two files (outfile.fvi and outfile.fvd), corresponding #' to single filevector object, will appear on the disk; 'databel-class' #' object connected to these files will be returned to R #' #' @param imputedgenofile MACH mldose (or mlprob) file name #' @param mlinfofile MACH mlinfo file name #' @param outfile output file name #' @param isprobfile whether imputedgenofile is a prob-file #' (default is FALSE, that is dose-file assumed) #' @param dataOutType the output data type, either "FLOAT" or "DOUBLE" (or #' other DatABEL/filevector type) #' #' @return databel-class object #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @keywords IO manip #' #' mach2databel <- function(imputedgenofile,mlinfofile,outfile, isprobfile=FALSE, dataOutType = "FLOAT") { if (!require(DatABEL)) stop("this function requires DatABEL package to be installed") if (missing(imputedgenofile)) stop("mldose file must be specified") if (missing(outfile)) outfile <- imputedgenofile if (dataOutType != "FLOAT") warning("The non-float dataOutType os not fully supported; your outputs may be in 'FLOAT'...", immediate. = TRUE); # extract snp names (varnames) tmpname <- "" if (!missing(mlinfofile)) { tmp <- scan(mlinfofile,what="character",skip=1) tmp <- tmp[c(T,F,F,F,F,F,F)] #print(tmp[1:10]) tmpname <- get_temporary_file_name() if (isprobfile) { tmp2 <- rep("missing",length(tmp)*2) tmp2[c(T,F)] <- paste(tmp,"_11",sep="") tmp2[c(F,T)] <- paste(tmp,"_01",sep="") tmp <- tmp2 } write(tmp,file=tmpname) rm(tmp);gc() } else warning("mlinfo file not specified, you will not be able to use snp names (only index)") if (tmpname != "") dfaobj <- text2databel(infile=imputedgenofile,outfile=outfile, colnames=tmpname, rownames=1,skipcols=2, #skiprows, transpose=FALSE,R_matrix=FALSE, type = dataOutType, readonly = FALSE) else dfaobj <- text2databel(infile=imputedgenofile,outfile=outfile, rownames=1,skipcols=2, #skiprows, transpose=FALSE,R_matrix=FALSE, type = dataOutType, readonly = FALSE) dnames <- get_dimnames(dfaobj) subjs <- dnames[[1]] #print(subjs[1:10]) subjs <- sub("[0-9]*->","",subjs) #print(subjs[1:10]) #print(dim(dfaobj)) #print(length(subjs)) dimnames(dfaobj) <- list(subjs,dnames[[2]]) #print(dimnames(dfaobj)[[1]][1:5]) if (tmpname != "") { unlink(paste(tmpname,"*",sep="")) } #disconnect(dfaobj) #connect(dfaobj) return(dfaobj) } GenABEL/R/findRelatives.R0000644000176000001440000002650712025603200014562 0ustar ripleyusers#' guesses relations between individuals #' #' This function guesses relationships (expressed as estimated #' number meiotic connection(s)) using genomic data. Compared #' to guessing relations from genomic kinship matrix, this #' procedure offers several enhancements: #' #' (1) by use of IBD/IBS #' 3-state space, it allows to distinguish between some pairs, #' which have the same kinship (e.g. parent-offspring from #' brother-sister; uncle-nephew from grandparent-grandchild, etc.) #' #' (2) it reports likelihood, allowing for more rigorous inferences #' #' If 'gtdata' are provided as a matrix (or 'databel' matrix), #' genotypes should be coded as 0, 1, or 2; each SNP corresponds #' to a column and each ID is a row. 'q' corresponds to the frequency #' of 'effect' (aka 'coded') allele, which is also equivalent to the #' mean(SNP)/2.0 provided coding is correct. #' #' 'nmeivec' is a sequence of integers, e.g. c(1,2) will test for #' parent-offspring pairs and pairs separated by two meioses (sibs, #' grandparent-grandchild, etc.). If 'nmeivec' does not contain '0' #' as its first element, it will be automatically added (testing for #' twins). Also, nmeivec will be updated with #' c(nmeivec,max(nmeivec)+1,100) to allow for thesting of #' testing vs. 'null' (unrelated, 100) and 'most distant' #' specified by user (max(nmeivec)). #' #' While one may be interested to test only a sub-set of the data #' for relationships, #' it is recommended to provide 'q' estimated using all data #' available (see example). #' #' 'gkinCutOff' allows use of genomic kinship matrix #' (computed internally) to pre-screen pairs to be tested. #' Use of this option with value '-1' is recommended: #' in this case threshod is set to 0.5^(max(nmeivec)+2). #' If not NULL, only pairs passing gkinCutOff are tested with #' the likelihood procedure. #' #' After likelihood estimation, inference on relationship is made. #' Releationship (in terms of number of meioses) is 'guessed' #' if odds of likelihoods under the meiotic distance providing max likelihood #' and under the 'null' (maximal meiotic distance tested + 100) #' is greater than 'OddsVsNull' parameter AND odds max-lik vs. #' the next-best meiotic distance #' is greater than 'OddsVsNextBest' parameter. #' #' @param gtdata genotypic data, either 'gwaa.data' or 'snp.data' #' class, or matrix or 'databel' matrix (see details for format). #' @param nmeivec vector providing the degree of relationship #' to be tested (1: parent-offspring; 2: sibs, grandparent-grandchild; #' etc.). #' @param q vector of effect allele frequencis for the data. #' @param epsilon genotyping error rate #' @param quiet if TRUE, screen outputs supressed #' @param OddsVsNull threshold used in relationships inferences #' (see details) #' @param OddsVsNextBest threshold used in relationships inferences #' (see details) #' @param twoWayPenalty penalty on likelihoods resulting from models #' assuming two meiotic pathways #' @param doTwoWay or not #' @param vsIDs specific IDs to be tested vs others #' @param gkinCutOff if not null, sets a threshold used #' to pre-screen pairs before guessing relations. If value #' < 0 provided, procedure sets threshold automatically (recommended) #' @param kinshipMatrix (genomic) kinship matrix (used if gkinCutOff!=NULL) #' #' @return #' A list with elements #' call -- details of the call; #' profile -- table detailing likelihood for all pairs #' tested; #' estimatedNmeioses -- nids x nids matrix containing #' maximum likelihood estimate of #' meiotic distance for all pairs of individuals #' guess -- same as estimatedNmeioses, but all estimates not #' passing inference criteria (OddsVsNull, OddsVsNextBest) are NAed; #' compressedGuess -- same as above, but removing cows and cols #' with missing-only elemnts #' #' @keywords htest #' #' @examples #' data(ge03d2.clean) #' df <- ge03d2.clean[,autosomal(ge03d2.clean)] #' df <- df[,sort(sample(1:nsnps(df),1000))] #' eaf <- summary(gtdata(df))$"Q.2" #' ### donotrun #' \dontrun{ #' relInfo <- findRelatives(df[27:30,],q=eaf) #' relInfo #' # look only for 1st and 2nd degree relatives #' relInfo1 <- findRelatives(df[27:30],q=eaf,gkinCutOff=-1,nmeivec=c(1,2,3)) #' relInfo1 #' relInfoVS <- findRelatives(df[27:30,],q=eaf,nmeivec=c(1:6),vsIDs=idnames(df[27:30,])[1:2]) #' relInfoVS #' } #' ### end norun #' findRelatives <- function(gtdata,nmeivec=c(1:2),q=NULL,epsilon=0.01, quiet=FALSE,OddsVsNull=1000,OddsVsNextBest=100, twoWayPenalty=log(10),doTwoWay=TRUE,vsIDs=NULL, gkinCutOff=NULL,kinshipMatrix=NULL) { # sanity checks nmeivec <- sort(nmeivec) if (nmeivec[1]<0) stop("negative elements in nmeivec") if (nmeivec[1] != 0) nmeivec <- c(0,nmeivec) nmeivec <- c(nmeivec,nmeivec[length(nmeivec)]+1,nmeivec[length(nmeivec)]+100) if (class(gtdata) != "matrix" && class(gtdata) != "gwaa.data" && class(gtdata) != "snp.data" && class(gtdata) != "databel") stop("gtdata should be gwaa.data, snp.data, databel or a matrix") if (class(gtdata) == "gwaa.data") gtdata <- gtdata(gtdata) # get ID names if (!is.null(rownames(gtdata))) idnam <- rownames(gtdata) else idnam <- as.character(1:dim(gtdata)[1]) # get Q if not provided if (is.null(q)) { if (class(gtdata) =="snp.data") q <- summary(gtdata)$"Q.2" else if (class(gtdata) == "matrix") q <- colMeans(gtdata,na.rm=T)/2. else if (class(gtdata) == "databel") { q <- rep(NA,dim(gtdata)[2]) for (i in 1:dim(gtdata)[2]) q[i] <- mean(gtdata[,1],na.rm=T)/2. } warning('"q" is not specified; inferring from data') } # set vsIDs if used if (!is.null(vsIDs)) { if (is.character(vsIDs)) { if (!all(vsIDs %in% idnam)) stop("can not find some of vsIDs") vsIDs <- which(idnam %in% vsIDs) if (length(vsIDs)>1) {ma <- max(vsIDs); mi <- min(vsIDs)} else ma <- mi <- vsIDs if (ma>dim(gtdata)[1] || mi<1) stop("vsIDs out of range") } notVsIDs <- c(1:dim(gtdata)[1])[which(!(c(1:dim(gtdata)[1]) %in% vsIDs))] } # get gkin if used lengthOut <- dim(gtdata)[1] if (is.null(vsIDs)) lengthOut <- lengthOut*(lengthOut-1)/2 else lengthOut <- (lengthOut-length(vsIDs))*length(vsIDs) if (!is.null(gkinCutOff)) { if (is.null(kinshipMatrix)) { if (is(gtdata,"snp.data")) { if (is.null(q)) { kinshipMatrix <- ibs(gtdata,weight="freq") } else { kinshipMatrix <- ibs(gtdata,weight="freq",snpfreq=q) } } else stop("gkinCutOff can only be used with gtdata of gwaa.data or snp.data class") } else { kinshipMatrix <- kinshipMatrix[idnam,idnam] } if (gkinCutOff<(-0.5)) { gkinCutOff <- .5^(max(nmeivec[1:(length(nmeivec)-1)])+1) if (!quiet) cat("*** gkinCutOff set to ",gkinCutOff,"\n") } if (is.null(vsIDs)) { testUs <- as.vector(kinshipMatrix[lower.tri(kinshipMatrix)]) testUs <- (testUs>gkinCutOff) } else { # testUs <- c() # for (jj in vsIDs) { # if (jj>1) # testUs <- c(testUs,as.vector((kinshipMatrix[jj,])[1:(jj-1)]), # as.vector((kinshipMatrix[,jj])[c((jj+1):dim(kinshipMatrix)[1])])) # else # testUs <- c(testUs, # as.vector((kinshipMatrix[,jj])[c((jj+1):dim(kinshipMatrix)[1])])) # testUs <- # print(jj) # print(testUs) # } kinshipMatrix[upper.tri(kinshipMatrix)] <- t(kinshipMatrix)[upper.tri(kinshipMatrix)] testUs <- kinshipMatrix[vsIDs,notVsIDs] # print(testUs) testUs <- (testUs>gkinCutOff) } if (length(testUs) != lengthOut) stop(paste("length(testUs) != lengthOut:", length(testUs),";",lengthOut)) } else { testUs <- rep(TRUE,lengthOut) } if (all(testUs==FALSE)) stop("no test to be performed according to specified criteria") # prepare 2-way meiotic table to iterate over meiTab <- list() #print(nmeivec) maxNMeiNotNullNotBoundary <- nmeivec[(length(nmeivec)-2)] for (i in nmeivec[1:(length(nmeivec)-1)]) { fromTo <- c(max(2,i):maxNMeiNotNullNotBoundary) if (doTwoWay && i>0 && i <= maxNMeiNotNullNotBoundary) { series <- matrix(c(rep(i,length(fromTo)),fromTo),ncol=2) if (dim(series)[1]>=1) for (j in 1:dim(series)[1]) { #print(c(i,j)) cname <- paste(series[j,1],series[j,2],sep="+") meiTab[[cname]] <- series[j,] } } meiTab[[as.character(i)]] <- i } meiTab[[ as.character(nmeivec[length(nmeivec)]) ]] <- nmeivec[length(nmeivec)] #print(meiTab) #print(names(meiTab)) #stop() # iterate over IDs outI <- 1 out <- matrix(ncol=(length(meiTab)),nrow=lengthOut) outN1 <- matrix(ncol=1,nrow=lengthOut) outN2 <- matrix(ncol=1,nrow=lengthOut) if (!quiet) pb <- txtProgressBar(style = 3) if (is.null(vsIDs)) {id1list <- c(1:(dim(gtdata)[1]-1))} else { id1list <- vsIDs } testsDone <- 0 for (id1 in id1list) { name1 <- idnam[id1] if (class(gtdata) == "snp.data") gt1 <- as.numeric(gtdata[id1,]) else gt1 <- gtdata[id1,] bgt1 <- blurGenotype(gt1,q=q,epsilon=epsilon) if (is.null(vsIDs)) id2list <- (id1+1):dim(gtdata)[1] else id2list <- notVsIDs #c(c(1:(id1-1)),c((id1+1):dim(gtdata)[1])) for (id2 in id2list) { name2 <- idnam[id2] #print(id1,id2) #print(c(outI,testUs)) if (testUs[outI]) { if (class(gtdata) == "snp.data") gt2 <- as.numeric(gtdata[id2,]) else gt2 <- gtdata[id2,] bgt2 <- blurGenotype(gt2,q=q,epsilon=epsilon) acuL <- rep(NA,length(nmeivec)); k <- 1 for (mei in meiTab) { # AAA TM <- makeTransitionMatrix(q,nmeioses=mei) acuL[k] <- getLogLikelihoodGivenRelation(bgt1,bgt2,TM)$logLik if (length(mei)>1) acuL[k] <- acuL[k] - twoWayPenalty k <- k+1 } testsDone <- testsDone + 1 if (!quiet) setTxtProgressBar(pb, testsDone/sum(testUs)) } else { acuL <- c(1:length(meiTab)) } outN1[outI,] <- name1 outN2[outI,] <- name2 #cat("id1list",id1list,"\n") #cat("id2list",id2list,"\n") #cat("\n",acuL,"\n") out[outI,] <- c(acuL[1:(length(acuL))]-acuL[length(acuL)]) #print(out[outI,]) outI <- outI+1 } } if (!quiet) cat("\n") #print(out) meiMtmp <- apply(out,MARGIN=1,FUN=function(x){return(which.max(x))}) #print(meiMtmp) if (is.null(vsIDs)) { meiM <- matrix(ncol=dim(gtdata)[1],nrow=dim(gtdata)[1]) diag(meiM) <- 0 meiM[lower.tri(meiM)] <- names(meiTab)[meiMtmp] meiM[upper.tri(meiM)] <- t(meiM)[upper.tri(meiM)] colnames(meiM) <- rownames(meiM) <- idnam } else { meiM <- matrix(ncol=length(notVsIDs),nrow=length(vsIDs)) meiM[] <- names(meiTab)[meiMtmp] rownames(meiM) <- idnam[vsIDs] colnames(meiM) <- idnam[notVsIDs] } #print(meiM) firstBestLik <- apply(out,MARGIN=1,FUN=function(x){return(max(x))}) which_firstBestLik <- apply(out,MARGIN=1,FUN=function(x){return(which.max(x))}) secondBestLik <- apply(out,MARGIN=1,FUN=function(x){x[order(x,decreasing=TRUE)[2]]}) cndX <- !(exp(firstBestLik-secondBestLik)>OddsVsNextBest & exp(firstBestLik)>OddsVsNull & (which_firstBestLik != (length(meiTab)-1))) if (is.null(vsIDs)) { cnd <- diag(FALSE,dim(gtdata)[1],nrow=dim(gtdata)[1]) cnd[lower.tri(cnd)] <- cndX cnd[upper.tri(cnd)] <- t(cnd)[upper.tri(cnd)] } else { cnd <- matrix(ncol=length(notVsIDs),nrow=length(vsIDs)) cnd[] <- cndX } guess <- meiM guess[which(cnd==1)] <- NA out <- data.frame(outN1,outN2,out,stringsAsFactors=FALSE) names(out) <- c("id1","id2",names(meiTab)) tmp <- guess; diag(tmp) <- NA; todrop <- apply(tmp,MARGIN=1,FUN=function(x){return(all(is.na(x)))}) compressedGuess <- guess[!todrop,!todrop] finalOut <- list(call=match.call(),profile=out,estimatedNmeioses=meiM, firstBestLik=firstBestLik, secondBestLik=secondBestLik,guess=guess,compressedGuess=compressedGuess) finalOut } GenABEL/R/show.ncbi.R0000644000176000001440000000062411247561261013664 0ustar ripleyusers"show.ncbi" <- function(region) { qry <- "" if (length(region)<=1) qry <- region else { qry <- region[1] for (i in 2:length(region)) qry <- paste(qry,region[i],sep="+OR+"); } url <- paste("http://www.ncbi.nlm.nih.gov/mapview/map_search.cgi?taxid=9606&query=",qry,"&qchr=&strain=All&advsrch=off",sep=""); a <- try(browseURL(url)); if (is(a,"try-error")) stop("can not invoke browser") } GenABEL/R/VIFGC.R0000644000176000001440000002136512243463101012624 0ustar ripleyusers#' Genomic control for various model of inheritance using VIF #' #' This function estimates corrected statistic using genomic control #' for different models (recessive, dominant, additive etc.), #' using VIF. VIF coefficients are estimated #' by optimizing different error functions: regress, #' median and ks.test. #' #' @param data Input vector of Chi square statistic #' @param method Function of error to be optimized. Can be #' "regress", "median" or "ks.test" #' @param p Input vector of allele frequencies #' @param x Model of inheritance (0 for recessive,0.5 for additive, 1 for dominant, also it could be arbitrary) #' @param index.filter Indexes for variables that will be use for analysis in data vector #' @param n The size of the sample #' @param proportion The proportion of lowest P (Chi2) to be used when #' estimating the inflation factor Lambda for "regress" method only #' @param plot If TRUE, plot of lambda will be produced #' @param type_of_plot For developers only #' @param lmax The threshold for lambda for plotting (optional) #' @param color The color of the plot #' @param F The estimation of F (optional) #' @param K The estimation of K (optional) #' @param ladd The estimation of lambda for additive model (optional) #' @param clust For developers only #' @param vart0 For developers only #' @param tmp For developers only #' @param CA For developers only #' @param p.table For developers only #' #' @return A list with elements #' \item{Zx}{output vector corrected Chi square statistic} #' \item{vv}{output vector of VIF} #' \item{exeps}{output vector of exepsons (NA)} #' \item{calrate}{output vector of calrate} #' \item{F}{F} #' \item{K}{K} #' #' @author Yakov Tsepilov #' #' @examples #' data(ge03d2) #' # truncate the data to make the example faster #' ge03d2 <- ge03d2[seq(from=1,to=nids(ge03d2),by=2),seq(from=1,to=nsnps(ge03d2),by=3)] #' qts <- mlreg(dm2~sex,data=ge03d2,gtmode = "dominant") #' chi2.1df <- results(qts)$chi2.1df #' s <- summary(ge03d2) #' freq <- s$Q.2 #' result <- VIFGC(p=freq,x=1,method = "median",CA=FALSE,data=chi2.1df,n=nids(ge03d2)) #' #' @keywords htest #' VIFGC=function (data, p, x, method = "regress", n, index.filter = NULL, proportion = 1, clust = 0, vart0 = 0, tmp = 0, CA = FALSE, p.table = 0,plot=TRUE,lmax=NULL,color="red",F=NULL,K=NULL,type_of_plot="plot",ladd=NULL) { if (is.null(index.filter)) { ind.function = which(!is.na(data)) } else ind.function = index.filter ind.function = ind.function[which(!is.na(data[ind.function]))] if (!(method == "regress" | method == "median" | method == "ks.test")) { print("Error. I do not know this method") break } if (CA) { p00 <- p.table[1, 1, ] p01 <- p.table[1, 2, ] p02 <- p.table[1, 3, ] n0 <- p.table[1, 4, ] p10 <- p.table[2, 1, ] p11 <- p.table[2, 2, ] p12 <- p.table[2, 3, ] n1 <- p.table[2, 4, ] p0 <- p.table[3, 1, ] p1 <- p.table[3, 2, ] p2 <- p.table[3, 3, ] n <- p.table[3, 4, ] Zx = 0 exeps = 0 Dx = (p12 - p02) + x * (p11 - p01) i = 1 while (i <= length(n)) { vart = ((p2[i] + p1[i] * x^2) - (p2[i] + x * p1[i])^2) * ((1/n1[i]) + (1/n0[i])) if (vart == 0) { Zx[i] = NA exeps[i] = T } else { Zx[i] = ((Dx[i])^2)/(vart) exeps[i] = F } i = i + 1 } inf = which(!is.na(Zx)) notinf = which(is.na(Zx)) } else { Zx = data inf = which(!is.na(Zx)) notinf = which(is.na(Zx)) } Clust <- function(k) { data.dist <- as.dist(0.5 - tmp) data.mds <- cmdscale(data.dist) return(data.mds) } ClustN <- function(k, data1.mds) { km <- kmeans(data1.mds, centers = k, nstart = 1000) i = 1 cl = 0 while (i <= k) { cl[i] <- length(which(km$cluster == i)) i = i + 1 } return(cl) } VIF <- function(p, N, F, K) { q = 1 - p Var = ((2 * p * (1 - F) * q * x^2 + F * p + (1 - F) * p^2) - (2 * p * q * (1 - F) * x + F * p + (1 - F) * p^2)^2) S = (1 + F) * (1 + 2 * F) Cov1 = ((6 * F^3 * p + 11 * (1 - F) * F^2 * p^2 + (1 - F)^3 * p^4 + 6 * (1 - F)^2 * F * p^3)/S) - ((1 - F) * p^2 + F * p)^2 Cov2 = x * (((4 * (2 * (1 - F) * F^2 * p * q + (1 - F)^3 * p^3 * q + 3 * (1 - F)^2 * F * p^2 * q))/S) - 2 * ((1 - F) * p^2 + F * p) * (2 * (1 - F) * p * q)) Cov3 = x^2 * ((4 * ((1 - F)^3 * p^2 * q^2 + F * (1 - F) * p * q))/S - (2 * (1 - F) * p * q)^2) Cov = Cov1 + Cov2 + Cov3 if (vart0 == 1) { VarT0 = N * Var - N * Cov } if (vart0 == 0) { VarT0 = N * Var } VarT = VarT0 + Cov * K VIF = VarT/VarT0 return(VIF) } GC_VIF_nlm = function(FK) { F = FK[1] K = FK[2] vector_vif = VIF(p, n, F, K) Zxl = Zx/vector_vif Zxl = sort(Zxl[ind.function]) Zxl_r = Zxl[1:ntp] if (method == "ks.test") { dMedian = -log(ks.test(Zxl, "pchisq", df = 1)$p.value) } if (method == "median") { dMedian = abs(qchisq(0.5, 1) - median(Zxl)) } if (method == "regress") { dMedian = sum((Zxl_r - Chi2)^2) } return(1 * dMedian) } GC_VIF = function(F, K) { vector_vif = VIF(p, n, F, K) Zxl = Zx/vector_vif Zxl = sort(Zxl[ind.function]) Zxl_r = Zxl[1:ntp] if (method == "ks.test") { dMedian = -log(ks.test(Zxl, "pchisq", df = 1)$p.value) } if (method == "median") { dMedian = abs(qchisq(0.5, 1) - median(Zxl)) } if (method == "regress") { dMedian = sum((Zxl_r - Chi2)^2) } return(1 * dMedian) } data_p <- data[ind.function] if (proportion > 1 || proportion <= 0) stop("proportion argument should be greater then zero and less than or equal to one") ntp <- round(proportion * length(data_p)) if (ntp < 1) stop("no valid measurments") if (ntp == 1) { warning(paste("One measurment, Lambda = 1 returned")) return(list(estimate = 1, se = 999.99)) } if (ntp < 10) warning(paste("number of points is too small:", ntp)) if (min(data_p) < 0) stop("data argument has values <0") if (max(data_p) <= 1) { data_p <- qchisq(data_p, 1, lower.tail = FALSE) } lambda=(median(data, na.rm = T)/qchisq(0.5, 1)) data_p <- sort(data_p) ppoi <- ppoints(data_p) Chi2 <- sort(qchisq(1 - ppoi, 1)) Chi2 <- Chi2[1:ntp] if (clust == 1) { F = 0.5 K = n[1] data.mds0 <- Clust(0) k = 2 cl0 <- ClustN(k, data.mds0) data.mds1 <- Clust(1) k = 2 cl1 <- ClustN(k, data.mds1) if (length(cl1) > length(cl0)) { cl0[(length(cl0) + 1):length(cl1)] = 0 } if (length(cl0) > length(cl1)) { cl1[(length(cl1) + 1):length(cl0)] = 0 } S = sum(cl0) R = sum(cl1) K = sum((cl1 * S - cl0 * R)^2) K1 = K/(R * S) opt_2 = optimize(GC_VIF, c(0, 1), tol = 1e-04, K = K1) F = opt_2$minimum K = K1 } if (clust == 0) { if (!is.null(F) & !is.null(K)){ FK=0 FK[1]=F FK[2]=K } else{ if ((median(Zx, na.rm = T)/qchisq(0.5, 1)) >= 1) { if (!is.null(ladd)) { lda=ladd }else{ lda = median(Zx, na.rm = T)/qchisq(0.5, 1) } c = (lda - 1) * (n[1]/2) F1 = 1/(c)^0.5 K1 = c * (1 + F1)/F1 } else { F1 = 0.5 K1 = n[1] } FK = nlm(GC_VIF_nlm, c(F = F1, K = K1))$estimate F = FK[1] K = FK[2] } } if (plot){ if (type_of_plot=="plot"){ ppp=seq(from = 0, to = 1, length = 1000) vv=VIF(ppp, n, F, K) if (!is.null(lmax)){ ylim=0 ylim[1]=1-(lmax*5/90) ylim[2]=lmax+(lmax*5/90) plot(ppp,vv,main="Lambda",xlab="Frequency",ylab="lambda(freq)",typ = "l",col=color,ylim=ylim) } else{ plot(ppp,vv,main="Lambda",xlab="Frequency",ylab="lambda(freq)",typ = "l",col=color) } abline(v=min(p,na.rm=TRUE),col="green") abline(v=max(p,na.rm=TRUE),col="green") abline(h=lambda,col=color) } else{ ppp=seq(from = 0, to = 1, length = 1000) vv=VIF(ppp, n, F, K) lines(ppp,vv,xlab="Frequency",ylab="lambda(freq)",typ = "l",col=color) abline(h=lambda,col=color) } } vector_vif = VIF(p, n, F, K) Zx = Zx/vector_vif exeps <- is.na(Zx) out = list() out$Zx <- Zx out$vv <- vector_vif out$exeps <- exeps out$calrate <- n/max(n) out$F = F out$K = K out } GenABEL/R/imphetcheck.R0000644000176000001440000000312211247561261014252 0ustar ripleyusers"imphetcheck" <- function(data) { if (!is(data,"snp.data")) stop("data argument should be of snp.data-class") if (!any(data@chromosome == "X") & !any(data@chromosome == "Y") & !any(data@chromosome == "mt")) stop("No X-, Y- or mtDNA-linked markers") male <- (data@male==1) out <- list() out$xerr <- 0 # male X checks if (sum(male) & any(data@chromosome == "X")) { xdat <- as.numeric(data[male,(data@chromosome == "X")]) if (any(xdat==1,na.rm=T)) { out$xerr <- 1 out$Xerrtab <- crnames(dimnames(xdat),which(xdat==1)) } } # Y checks if (any(data@chromosome == "Y")) { xdat <- as.numeric(data[,(data@chromosome == "Y")]) if (any(xdat==1,na.rm=T)) { if (!out$xerr) { out$xerr <- 1 out$Xerrtab <- crnames(dimnames(xdat),which(xdat==1)) } else { out$Xerrtab <- rbind(out$Xerrtab,crnames(dimnames(xdat),which(xdat==1))) } } # female Y checks if (any(data@male==0)) { xdat <- as.numeric(data[(data@male==0),(data@chromosome == "Y")]) if (any(!is.na(xdat))) { if (!out$xerr) { out$xerr <- 1 out$Xerrtab <- crnames(dimnames(xdat),which(!is.na(xdat))) } else { out$Xerrtab <- rbind(out$Xerrtab,crnames(dimnames(xdat),which(!is.na(xdat)))) } } } } # mtDNA checks if (any(data@chromosome == "mt")) { xdat <- as.numeric(data[,(data@chromosome == "mt")]) if (any(xdat==1,na.rm=T)) { if (!out$xerr) { out$xerr <- 1 out$Xerrtab <- crnames(dimnames(xdat),which(xdat==1)) } else { out$Xerrtab <- rbind(out$Xerrtab,crnames(dimnames(xdat),which(xdat==1))) } } } # output if (out$xerr) colnames(out$Xerrtab) <- c("ID","SNP") out } GenABEL/R/metascore.R0000644000176000001440000000330511247561261013753 0ustar ripleyusers"metascore" <- function(...) { names <- as.character(substitute(list(...)))[-1] # generate global table first <- 1 for (i in names) { print(i) if (first) { gtab <- get(i) cnams <- names(gtab) if (checkcls(gtab)) stop(paste("error evaluating object",i)) gtab <- data.frame(name=gtab$name,beta=gtab$beta,seb=gtab$seb,P=gtab$P,Pgc=gtab$Pgc,coding=gtab$coding,strand=gtab$strand,study=rep(i,length(gtab$name)),stringsAsFactors=F) first <- 0 } else { tmp <- get(i) if (any(names(tmp) != cnams)) stop(paste("column names in obejct",i,"(",names(tmp),") do not match to (",cnams,")")) if (checkcls(tmp)) stop(paste("error evaluating object",i)) tmp <- data.frame(name=tmp$name,beta=tmp$beta,seb=tmp$seb,P=tmp$P,Pgc=tmp$Pgc,coding=tmp$coding,strand=tmp$strand,study=rep(i,length(tmp$name)),stringsAsFactors=F) gtab <- rbind(gtab,tmp) } } # analyse global table gtab$passed <- 0 usnps <- unique(gtab$name) for (i in usnps) { pres <- gtab[gtab$name==i,] cod <- pres$coding[1] str <- pres$strand[1] nstu <- dim(pres)[1] if (nstu>1) { for (j in c(2:nstu)) { print(pres) if (pres$strand[j] != str) { revs <- alleleID.raw2char()[as.character(alleleID.revstrand())] names(revs) <- alleleID.raw2char()[names(alleleID.revstrand())] print(revs) pres$coding[j] <- revs[pres$coding[j]] } print(pres) } } } } "checkcls" <- function(data) { err <- 0 nams <- names(data) reqnams <- c("Pgc","name","P","beta","seb","coding","strand") m <- match(reqnams,nams) if (any(is.na(m))) { cat("arguments do not match:\n") cat("required arguments are:\n") print(reqnams) cat("observed arguments are:\n") print(nams) err <- 1 } err } GenABEL/R/mlreg.p.R0000644000176000001440000000710012017632644013332 0ustar ripleyusers"mlreg.p" <- function(formula,data,snpsubset,idsubset,gtmode="additive",trait.type="guess") #function(formula,data,snpsubset,idsubset,gtmode="additive",trait.type="guess",propPs=1.0) { if (missing(data)) stop("data argument can not be missing in lm.gwaa") if (!is(data,"gwaa.data")) stop("data argument should have gwaa.data class") checkphengen(data) if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] gtdata <- data@gtdata data <- data@phdata # if (!missing(snpsubset)) gtdata <- gtdata[,snpsubset] # if (!missing(idsubset)) { # gtdata <- gtdata[idsubset,] # data <- data[idsubset,] # } gc() # from lm cl <- match.call() mf <- match.call(expand.dots = FALSE) # m <- match(c("formula", "data", "snpsubset", "idsubset"), names(mf), 0L) m <- match(c("formula", "data"), names(mf), 0L) mf <- mf[c(1L, m)] mf$drop.unused.levels <- TRUE mf[[1L]] <- as.name("model.frame") mf <- eval(mf, parent.frame()) mt <- attr(mf, "terms") x <- model.matrix(mt, mf) # trait type (1=gaussian, 2=binomial, 3=survival) posttypes <- c("gaussian","binomial","survival") y <- model.extract(mf,"response") if (trait.type=="guess") { if (is(y,"numeric") || is(y,"integer")) { if (isbinomial(y)) ttype <- 2 else ttype <- 1 } else if (is(y,"GASurv")) { ttype <- 3 } else { stop("cannot guess trait type: not numeric, not GASurv!") } } else { if (!any(posttypes==trait.type)) stop("trait type should be either \"gaussian\" or \"binomial\" or \"survival\"") ttype <- match(trait.type,posttypes) } if (ttype==2) test.type(y,"binomial") if (ttype==1) test.type(y,"gaussian") # from lm.fit if (is.null(n <- nrow(x))) stop("'x' must be a matrix") if (n == 0L) stop("0 (non-NA) cases") p <- ncol(x) if (p == 0L) stop("no predictors in the model") ny <- NCOL(y) if (is.matrix(y) && ny == 1) y <- drop(y) if (NROW(y) != n) stop("incompatible dimensions") storage.mode(x) <- "double" storage.mode(y) <- "double" # my code # check mode 1=additive, 2=dominant 3=recessive 4=overdominant posgtmtypes <- c("additive","dominant","recessive","overdominant") if (!any(posgtmtypes==gtmode)) stop("gtmode should be one of: additive, dominant, recessive, overdominant") gtm <- match(gtmode,posgtmtypes) # continue... gtdata <- gtdata[rownames(x),] if (gtdata@nids != n) stop("incompatible dimensions") if (any(gtdata@chromosome == "X") & !any(colnames(x)=="sex")) warning("You analysed X chromosome without adjustment for sex") if (ttype==1) chi2 <- .C("linreg_gwaa",as.double(y),as.double(x),as.raw(gtdata@gtps),as.integer(n), as.integer(ncol(x)),as.integer(gtdata@nsnps),as.integer(gtm),chi2=double(3*gtdata@nsnps))$chi2 else if (ttype==2) chi2 <- .C("logreg_gwaa",as.double(y),as.double(x),as.raw(gtdata@gtps),as.integer(n), as.integer(ncol(x)),as.integer(gtdata@nsnps),as.integer(gtm),chi2=double(3*gtdata@nsnps))$chi2 else if (ttype==3) chi2 <- .C("coxph_gwaa",as.double(y),as.double(x),as.raw(gtdata@gtps),as.integer(n), as.integer(ncol(x)),as.integer(gtdata@nsnps),as.integer(gtm),chi2=double(3*gtdata@nsnps))$chi2 else stop(paste("oppa, da oppa:",class(y),"!")) chi2 <- matrix(chi2,ncol=3) chi2 <- data.frame(chi2) colnames(chi2) <- c("N","beta","sebeta") rownames(chi2) <- gtdata@snpnames chi2[abs(chi2+999.9)<1.e-6] <- NA chi2.1df <- (chi2$beta/chi2$sebeta)^2 out <- data.frame(snpnames=gtdata@snpnames,chromosome=gtdata@chromosome,map=gtdata@map, N=chi2$N,effB=chi2$beta,se.effB=chi2$sebeta,chi2.1df=chi2.1df, P1df=pchisq(chi2.1df,1,lower.tail=F),stringsAsFactors = FALSE) # class(out) <- "scan.gwaa" out } GenABEL/R/convert.snp.text.R0000644000176000001440000000352112020062132015212 0ustar ripleyusers"convert.snp.text" <- function(infile,outfile,bcast=10000) { ifile <- file(infile,"r") ofile <- file(outfile,"w") header <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) vver <- grep(x=header,pattern="version") if (length(vver)>0) {ver <- as.numeric(header[vver+1]);} else {ver <- 0;} if (is.na(ver)) warning("Incorrect data format version number") if (ver > 0) {ids <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE);} else {ids <- header;} nids <- length(ids) mnams <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) nmrk <- length(mnams) chrom <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) pos <- scan(file=ifile,what=double(),nlines=1,quiet=TRUE) nbytes <- ceiling(nids/4) # print(c("Version =",ver)) if (ver==0) { coding <- as.raw(rep(1,length(pos))) strand <- as.raw(rep(0,length(pos))) } else { coding <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) vec <- alleleID.char2raw() coding <- vec[coding] strand <- scan(file=ifile,what=character(),nlines=1,quiet=TRUE) vec <- as.raw(c(0,1,2)) names(vec) <- c("u","+","-") strand <- vec[strand] } cat(file=ofile,"#GenABEL raw data version 0.1\n") cat(file=ofile,ids,"\n") cat(file=ofile,mnams,"\n") cat(file=ofile,chrom,"\n") cat(file=ofile,pos,"\n") cat(file=ofile,coding,"\n") cat(file=ofile,strand,"\n") rdta <- raw(nbytes) for (i in 1:nmrk) { gtin <- scan(file=ifile,what=integer(),nlines=1,quiet=TRUE) gchk <- (gtin==0 | gtin==1 | gtin ==2 | gtin ==3) if (!all(gchk)) { cat("Wrong genotype codes:\nCODE\tID\tSNP\n") wlst <- which(!gchk) for (j in 1:length(wlst)) cat(gtin[wlst[j]],"\t",ids[wlst[j]],"\t",mnams[i],"\n") stop("execution terminated") } rdta <- put.snps(gtin) cat(file=ofile,rdta,"\n") if (bcast && round(i/bcast) == i/bcast) cat("Converted",i,"records...\n") } close(ifile) close(ofile) } GenABEL/R/hom.R0000644000176000001440000001147612145152004012551 0ustar ripleyusers#' function to compute average homozygosity within a person #' #' This function computes average homozygosity (inbreeding) for a set of #' people, across multiple markers. Can be used for Quality Control (e.g. #' contamination checks) #' #' Homozygosity is measured as proportion of homozygous genotypes observed in a #' person. #' #' Inbreeding for person \eqn{i} is estimated with #' #' \deqn{ }{ f_i = ((O_i - E_i))/((L_i - E_i)) }\deqn{ f_i = \frac{(O_i - #' E_i)}{(L_i - E_i)} }{ f_i = ((O_i - E_i))/((L_i - E_i)) }\deqn{ }{ f_i = #' ((O_i - E_i))/((L_i - E_i)) } #' #' where \eqn{O_i} is observed homozygosity, \eqn{L_i} is the number of SNPs #' measured in individual \eqn{i} and #' #' \deqn{ }{ E_i = Sigma_(j=1)^(L_i) (1 - 2 p_j (1 - p_j) (T_(Aj))/(T_(Aj)-1)) #' }\deqn{ E_i = \Sigma_{j=1}^{L_i} (1 - 2 p_j (1 - p_j) #' \frac{T_{Aj}}{T_{Aj}-1}) }{ E_i = Sigma_(j=1)^(L_i) (1 - 2 p_j (1 - p_j) #' (T_(Aj))/(T_(Aj)-1)) }\deqn{ }{ E_i = Sigma_(j=1)^(L_i) (1 - 2 p_j (1 - p_j) #' (T_(Aj))/(T_(Aj)-1)) } #' #' where \eqn{T_{Aj}} is the number of measured genotypes at locus \eqn{j}; #' \eqn{T_{Aj}} is either estimated from data or provided by "n.snpfreq" #' parameter (vector). Allelic frequencies are either estimated from data or #' provided by the "snpfreq" vector. #' #' This measure is the same as used by PLINK (see reference). #' #' The variance (Var) is estimated as #' #' \deqn{ V_{i} = \frac{1}{N} \Sigma_k \frac{(x_{i,k} - p_k)^2}{(p_k * (1 - #' p_k))} } #' #' where k changes from 1 to N = number of SNPs, \eqn{x_{i,k}} is a genotype of #' ith person at the kth SNP, coded as 0, 1/2, 1 and \eqn{p_k} is the frequency #' of the "+" allele. #' #' Only polymorphic loci with number of measured genotypes >1 are used with #' this option. #' #' This variance is used as diagonal of the genomic kinship matrix when using #' EIGENSTRAT method. #' #' You should use as many people and markers as possible when estimating #' inbreeding/variance from marker data. #' #' @param data Object of \link{gwaa.data-class} or \link{snp.data-class} #' @param snpsubset Subset of SNPs to be used #' @param idsubset People for whom average homozygosity is to be computed #' @param snpfreq when option weight="freq" used, you can provide fixed allele #' frequencies #' @param n.snpfreq when option weight="freq" used, you can provide a vector #' supplying the number of people used to estimate allele frequencies at the #' particular marker, or a fixed number #' @return A matrix with rows corresponding to the ID names and columns showing #' the number of SNPs measured in this person (NoMeasured), the number of #' measured polymorphic SNPs (NoPoly), homozygosity (Hom), expected #' homozygosity (E(Hom)), variance, and the estimate of inbreeding, F. #' @author Yurii Aulchenko, partly based on code by John Barnard #' @seealso \code{\link{ibs}}, \code{\link{gwaa.data-class}}, #' \code{\link{snp.data-class}} #' @references Purcell S. et al, (2007) PLINK: a toolset for whole genome #' association and population-based linkage analyses. Am. J. Hum. Genet. #' @keywords htest #' @examples #' #' data(ge03d2) #' h <- hom(ge03d2[,c(1:100)]) #' h[1:5,] #' homsem <- h[,"Hom"]*(1-h[,"Hom"])/h[,"NoMeasured"] #' plot(h[,"Hom"],homsem) #' # wrong analysis: one should use all people (for right frequency) #' # and markers (for right F) available! #' h <- hom(ge03d2[,c(1:10)]) #' h #' "hom" <- function(data,snpsubset,idsubset,snpfreq,n.snpfreq=1000) { if (is(data,"gwaa.data")) { data <- data@gtdata } if (!is(data,"snp.data")) { stop("data argument should have gwaa.data-class or snp.data-class") } if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] useFreq <- 0 if (!missing(snpfreq)) { if (length(snpfreq) != data@nsnps) stop("snpfreq argument not equal in length to the number of SNPs in data") if (any(snpfreq<0) || any(snpfreq>1.)) stop("snpfreq argument: frequencies out of [0,1]") if (!is(snpfreq,"numeric")) stop("snpfreq argument: non-numeric class") useFreq <- 1 } else { snpfreq <- rep(-1.,data@nsnps) } if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] totsnps <- data@nsnps totids <- data@nids if (!is(n.snpfreq,"numeric") || min(n.snpfreq)<0) stop("n.snpfreq should be positive numeric") if (length(n.snpfreq)==1) { n.snpfreq <- rep(n.snpfreq,data@nsnps) } else { if (length(n.snpfreq) != data@nsnps) stop("length mismatch in n.snpfreq") } out <- .C("hom",as.raw(data@gtps),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps),as.double(snpfreq),as.double(n.snpfreq),as.integer(useFreq),sout = double(5*data@nids), PACKAGE="GenABEL")$sout dim(out) <- c(data@nids,5) F <- (out[,3]-out[,4])/(out[,1]-out[,4]) out <- cbind(out,F) out[,3] <- out[,3]/out[,1] out[,4] <- out[,4]/out[,1] out[,5] <- out[,5]/out[,2] colnames(out) <- c("NoMeasured","NoPoly","Hom","E(Hom)","Var","F") out <- as.data.frame(out,stringsAsFactors=FALSE) rownames(out) <- data@idnames out } GenABEL/R/guessType.R0000644000176000001440000000122311440510262013744 0ustar ripleyusers"test.type" <- function(resid,trait.type) { if (ismono(resid)) stop("trait is monomorphic") if (isbinomial(resid)) { if (trait.type == "gaussian") warning("binomial trait is analysed as gaussian") tmp <- levels(as.factor(resid)) if (tmp[1] != "0" || tmp[2] != "1") stop("binomial outcome should be coded as 0/1") } else { if (trait.type == "binomial") stop("can not analyse trait with > 2 levels as binomial") } } "isbinomial" <- function(y) { y <- y[!is.na(y)] if (length(unique(y)) > 2) return(FALSE) else return(TRUE) } "ismono" <- function(y) { y <- y[!is.na(y)] if (length(unique(y)) <= 1) return(TRUE) else return(FALSE) } GenABEL/R/crnames.R0000644000176000001440000000056511247561261013426 0ustar ripleyusers"crnames" <- function(dnames,idx) { rownams <- dnames[[1]] colnams <- dnames[[2]] if (is.logical(idx)) idx <- which(idx) nrw <- length(rownams) rnm <- idx %% nrw rnm <- replace(rnm,(rnm==0),nrw) cnm <- ceiling(idx/nrw) out <- matrix(rep(NA,2*length(idx)),ncol=2) out[,1] <- rownams[rnm] out[,2] <- colnams[cnm] colnames(out) <- c("row.name","col.name") out } GenABEL/R/ccfast.R0000644000176000001440000000772212123710732013234 0ustar ripleyusers"ccfast" <- function(y,data,snpsubset,idsubset,times=1,quiet=FALSE,bcast=10,clambda=TRUE,propPs=1.0) { if (!is(data,"gwaa.data")) stop("wrong type of data argument, must be gwaa.data") if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (any(data@gtdata@chromosome=="X") & dim(table(data@gtdata@male))>1) { data <- data[,data@gtdata@chromosome!="X"] if (!quiet) cat("X-chromosome data dropped\n") } # attach(data@phdata,warn.conflicts=FALSE,pos=2) # cc <- get(y,pos=2) # detach(data@phdata) cc <- phdata(data)[[y]] if (length(levels(as.factor(cc)))<2) stop("cc status is monomorphic!") if (length(levels(as.factor(cc)))>2) stop("cc status has more than 2 levels!") if (levels(as.factor(cc))[1] != 0 || levels(as.factor(cc))[2] != 1) stop ("cc is case-control status, with 0 as control and 1 as cases. No 0 and/or 1 found in the data") if (any(is.na(cc))) { if (!quiet) warning(paste(sum(is.na(cc)),"people (out of",length(cc),") excluded as not having cc status\n"),immediate. = TRUE) vec <- !is.na(cc) data <- data[vec,] cc1 <- cc[!is.na(cc)] } else { cc1 <- cc } rm(cc) lenn <- data@gtdata@nsnps #out <- list() for (j in c(1:(times+1*(times>1)))) { if (j>1) cc1 <- sample(cc1,replace=FALSE) chi2 <- fcc(data@gtdata,cc1) if (j == 1) { chi2.1df <- chi2[1:lenn]; chi2.2df <- chi2[(lenn+1):(2*lenn)]; #out$chi2.1df <- chi2.1df #out$chi2.2df <- chi2.2df actdf <- chi2[(2*lenn+1):(3*lenn)]; N <- chi2[(6*lenn+1):(7*lenn)]; if (lenn<=10 && !is.numeric(clambda)) { lambda <- list() lambda$estimate <- NA lambda$se <- NA chi2.c1df <- chi2.1df; } else { if (is.numeric(clambda)) { chi2.c1df <- chi2.1df/clambda; } else { lambda <- estlambda(chi2.1df,plot=FALSE,proportion=propPs) def <- 1/lambda$estimate if (def > 1 && clambda) { chi2.c1df <- chi2.1df; } else { chi2.c1df <- def*chi2.1df; } } } effB <- chi2[(3*lenn+1):(lenn*4)] effAB <- chi2[(4*lenn+1):(lenn*5)] effBB <- chi2[(5*lenn+1):(lenn*6)] if (times>1) { pr.1df <- rep(0,lenn) pr.2df <- rep(0,lenn) pr.c1df <- rep(0,lenn) } } else { th1 <- max(chi2[1:lenn]) pr.1df <- pr.1df + 1*(chi2.1df < th1) pr.2df <- pr.2df + 1*(chi2.2df < max(chi2[(lenn+1):(2*lenn)])) pr.c1df <- pr.c1df + 1*(chi2.c1df < th1) if (!quiet && ((j-1)/bcast == round((j-1)/bcast))) { cat("\b\b\b\b\b\b",round((100*(j-1)/times),digits=2),"%",sep="") flush.console() } } } if (times>1) { P1df <- pr.1df/times P1df <- replace(P1df,(P1df==0),1/(1+times)) P2df <- pr.2df/times P2df <- replace(P2df,(P2df==0),1/(1+times)) Pc1df <- pr.c1df/times Pc1df <- replace(Pc1df,(Pc1df==0),1/(1+times)) } else { P1df <- pchisq(chi2.1df,1,lower.tail=FALSE) P2df <- pchisq(chi2.2df,actdf,lower.tail=FALSE) Pc1df <- pchisq(chi2.c1df,1,lower.tail=FALSE) } #out$lambda <- lambda #out$effB <- effB #out$effAB <- effAB #out$effBB <- effBB #out$snpnames <- data@gtdata@snpnames #out$map <- data@gtdata@map #out$chromosome <- data@gtdata@chromosome #out$idnames <- data@gtdata@idnames #out$formula <- match.call() #out$family <- "chi2 test for association, 2x2 and 2x3 tables" #class(out) <- "scan.gwaa" #out if (is.null(Pc1df)) { results <- data.frame(N=N, effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } else { results <- data.frame(N=N, effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, Pc1df = Pc1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } rownames(results) <- snpnames(data) out <- new("scan.gwaa", results=results, annotation = annotation(data), lambda = lambda, idnames = idnames(data), call = match.call(), family = "chi2 test for association, 2x2 and 2x3 tables" ) out } GenABEL/R/zUtil.R0000644000176000001440000000136612035521105013072 0ustar ripleyusers# utility functions invisible to user lossFunctionLambdaKS <- function(lambda,chi2values, ... ) { ksT <- ks.test(chi2values/lambda, ... )$stat return( ksT ) } estLambdaKS <- function(chi2values,limits=c(0.5,100),df=1) { iniLambda <- 1 optRes <- optimize(lossFunctionLambdaKS, interval=limits, chi2values=chi2values, "pchisq", 1,df=df) return(optRes$minimum) } chrom.char2num <- function(chrom) { chrom <- as.character(chrom) chdesU <- unique(chrom) chnumU <- suppressWarnings(as.numeric(chdesU)) chCHU <- sort(chdesU[is.na(chnumU)]) if (any(!is.na(chnumU))) { maxch <- max(chnumU,na.rm=T) } else { maxch <- 0 } j <- 1 for (i in chCHU) { chrom[which(chrom==i)] <- as.character(maxch+j) j <- j + 1 } chnum <- as.numeric(chrom) chnum } GenABEL/R/fcc.new.R0000644000176000001440000000053311247561261013314 0ustar ripleyusers"fcc.new" <- function(data,pheno) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata else if (!is(data,"snp.data")) stop ("Wrong argument (should be \"gwaa.data\" or \"snp.data\")") out <- .C("fastcc_new",as.raw(data@gtps),as.integer(pheno),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps), chi2 = double(6*data@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 out } GenABEL/R/r2fast.old.R0000644000176000001440000000125011247561261013744 0ustar ripleyusers"r2fast.old" <- function(data,snpsubset,idsubset) { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata; if (!is(data,"snp.data")) stop("The data argument must have snp.data-class"); if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (any(data@chromosome=="X") & dim(table(data@male))>1) { data <- data[,data@chromosome!="X"] warning("X-chromosome data dropped") } out <- .C("r2",as.raw(data@gtps),as.integer(data@nids),as.integer(data@nsnps),out=double(data@nsnps*data@nsnps))$out; dim(out) <- c(data@nsnps,data@nsnps) out <- t(out) diag(out) <- NA colnames(out) <- data@snpnames rownames(out) <- data@snpnames out } GenABEL/R/qtscore.R0000644000176000001440000003442212123710732013446 0ustar ripleyusers#' Fast score test for association #' #' Fast score test for association #' between a trait and genetic polymorphism #' #' When formula contains covariates, the traits is analysed using GLM and later #' residuals used when score test is computed for each of the SNPs in analysis. #' Coefficients of regression are reported for the quantitative trait. #' #' For binary traits, odds ratios (ORs) are reportted. When adjustemnt is #' performed, first, "response" residuals are estimated after adjustment for #' covariates and scaled to [0,1]. Reported effects are approximately equal #' to ORs expected in logistic regression model. #' #' With no adjustment for binary traits, 1 d.f., the test is equivalent to the #' Armitage test. #' #' This is a valid function to analyse GWA data, including X chromosome. For X chromosome, #' stratified analysis is performed (strata=sex). #' #' @param formula Formula describing fixed effects to be used in analysis, e.g. #' y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. #' If no covariates used in analysis, skip the right-hand side of the #' equation. #' @param data An object of \code{\link{gwaa.data-class}} #' @param snpsubset ndex, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. #' If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis. #' @param idsubset ndex, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. #' If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis. #' @param strata Stratification variable. If provieded, scores are computed within strata and #' then added up. #' @param trait.type "gaussian" or "binomial" or "guess" (later option guesses trait type) #' @param times If more than one, the number of replicas to be used in derivation of #' empirical genome-wide significance. See \code{\link{emp.qtscore}}, which #' calls qtscore with times>1 for details #' @param quiet do not print warning messages #' @param bcast If the argument times > 1, progress is reported once in bcast replicas #' @param clambda If inflation facot Lambda is estimated as lower then one, this parameter #' controls if the original P1df (clambda=TRUE) to be reported in Pc1df, #' or the original 1df statistics is to be multiplied onto this "deflation" #' factor (clambda=FALSE). If a numeric value is provided, it is used as a correction factor. #' @param propPs proportion of non-corrected P-values used to estimate the inflation factor Lambda, #' passed directly to the \code{\link{estlambda}} #' @param details when FALSE, SNP and ID names are not reported in the returned object #' (saves some memory). This is experimental and will be not mantained anymore #' as soon as we achieve better memory efficiency for storage of SNP and ID names #' (currently default R character data type used) #' #' @return Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} #' #' @references #' Aulchenko YS, de Koning DJ, Haley C. Genomewide rapid association using mixed model #' and regression: a fast and simple method for genome-wide pedigree-based quantitative #' trait loci association analysis. Genetics. 2007 177(1):577-85. #' #' Amin N, van Duijn CM, Aulchenko YS. A genomic background based method for #' association analysis in related individuals. PLoS ONE. 2007 Dec 5;2(12):e1274. #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @seealso \code{\link{mlreg}}, #' \code{\link{mmscore}}, #' \code{\link{egscore}}, #' \code{\link{emp.qtscore}}, #' \code{\link{plot.scan.gwaa}}, #' \code{\link{scan.gwaa-class}} #' #' @examples #' data(srdta) #' #qtscore with stratification #' a <- qtscore(qt3~sex,data=srdta) #' plot(a) #' b <- qtscore(qt3,strata=phdata(srdta)$sex,data=srdta) #' add.plot(b,col="green",cex=2) #' # qtscore with extra adjustment #' a <- qtscore(qt3~sex+age,data=srdta) #' a #' plot(a) #' # compare results of score and chi-square test for binary trait #' a1 <- ccfast("bt",data=srdta,snps=c(1:100)) #' a2 <- qtscore(bt,data=srdta,snps=c(1:100),trait.type="binomial") #' plot(a1,ylim=c(0,2)) #' add.plot(a2,col="red",cex=1.5) #' # the good thing about score test is that we can do adjustment... #' a2 <- qtscore(bt~age+sex,data=srdta,snps=c(1:100),trait.type="binomial") #' points(a2[,"Position"],-log10(a2[,"P1df"]),col="green") #' #' @keywords htest #' "qtscore" <- function(formula,data,snpsubset,idsubset,strata,trait.type="gaussian", times=1,quiet=FALSE,bcast=10,clambda=TRUE,propPs=1.0,details=TRUE) { if (!is(data,"gwaa.data")) { stop("wrong data class: should be gwaa.data") } checkphengen(data) if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] if (missing(strata)) {nstra=1; strata <- rep(0,data@gtdata@nids)} ttargs <- c("gaussian","binomial","guess") if (!(match(trait.type,ttargs,nomatch=0)>0)) { out <- paste("trait.type argument should be one of",ttargs,"\n") stop(out) } if ( is(try(formula,silent=TRUE),"try-error") ) { formula <- phdata(data)[[as(match.call()[["formula"]],"character")]] } if (trait.type=="guess") { # if (!missing(data)) attach(data@phdata,pos=2,warn.conflicts=FALSE) if (is(formula,"formula")) { mf <- model.frame(formula,data,na.action=na.omit,drop.unused.levels=TRUE) y <- model.response(mf) if (isbinomial(y)) trait.type <- "binomial" else trait.type <- "gaussian" } else if (is(formula,"numeric") || is(formula,"integer") || is(formula,"double")) { y <- formula if (isbinomial(y)) trait.type <- "binomial" else trait.type <- "gaussian" } else { stop("formula argument must be a formula or one of (numeric, integer, double)") } warning(paste("trait type is guessed as",trait.type)) # if (!missing(data)) detach(data@phdata) } if (trait.type=="gaussian") fam <- gaussian() if (trait.type=="binomial") fam <- binomial() # if (!missing(data)) attach(data@phdata,pos=2,warn.conflicts=FALSE) if (is(formula,"formula")) { mf <- model.frame(formula,data,na.action=na.omit,drop.unused.levels=TRUE) y <- model.response(mf) test.type(y,trait.type) desmat <- model.matrix(formula,mf) lmf <- glm.fit(desmat,y,family=fam) mids <- rownames(data@phdata) %in% rownames(mf) if (trait.type=="binomial") { resid <- residuals(lmf,type="response") resid <- (resid-min(resid))/(max(resid)-min(resid)) } else { resid <- lmf$resid } } else if (is(formula,"numeric") || is(formula,"integer") || is(formula,"double")) { y <- formula test.type(y,trait.type) mids <- (!is.na(y)) y <- y[mids] # if (trait.type=="binomial") { # y <- glm(y~rep(1,length(y)),family=binomial)$resid # } resid <- y } else { stop("formula argument should be a formula or a numeric vector") } # if (!missing(data)) detach(data@phdata) if (length(strata)!=nids(data)) stop("Strata variable and the data do not match in length") if (any(is.na(strata))) stop("Strata variable contains NAs") if (any(strata!=0)) { olev <- levels(as.factor(strata)) nstra <- length(olev) tstr <- strata for (i in 0:(nstra-1)) tstr <- replace(tstr,(strata==olev[i+1]),i) strata <- tstr rm(tstr) } nstra <- length(levels(as.factor(strata))) tmeas <- as.logical(mids) strata <- strata[tmeas] if (any(tmeas == FALSE)) { if (!quiet) warning(paste(sum(!tmeas),"observations deleted due to missingness")) data <- data[tmeas,] } # if (trait.type=="binomial" & !is(formula,"formula")) bin<-1 else bin <- 0 if (trait.type=="binomial") bin<-1 else bin<-0 lenn <- nsnps(data); ###out <- list() if (times>1) {pb <- txtProgressBar(style = 3)} for (j in c(1:(times+1*(times>1)))) { if (j>1) resid <- sample(resid,replace=FALSE) # if (old) { chi2 <- .C("qtscore_glob",as.raw(data@gtdata@gtps),as.double(resid),as.integer(bin), as.integer(data@gtdata@nids),as.integer(data@gtdata@nsnps), as.integer(nstra), as.integer(strata), chi2 = double(10*data@gtdata@nsnps), PACKAGE="GenABEL")$chi2 # } else { # gtNrow <- dim(data)[1] # gtNcol <- dim(data)[2] # chi2 <- .Call("iteratorGA", # data@gtdata@gtps, # as.integer(gtNrow), as.integer(gtNcol), # as.character("qtscore_glob"), # Function # as.character("R"), # Output type # as.integer(2), # MAR # as.integer(1), # Steps # as.integer(5), # nr of extra arguments # as.double(resid), # as.integer(bin), # as.integer(data@gtdata@nids), # as.integer(nstra), # as.integer(strata), # package="GenABEL") # } if (any(chromosome(data)=="X")) { ogX <- gtdata(data[,chromosome(data)=="X"]) sxstra <- strata; sxstra[male(ogX)==1] <- strata[male(ogX)==1]+nstra # if (old) { chi2X <- .C("qtscore_glob",as.raw(ogX@gtps),as.double(resid),as.integer(bin), as.integer(nids(ogX)),as.integer(nsnps(ogX)), as.integer(nstra*2), as.integer(sxstra), chi2 = double(10*nsnps(ogX)), PACKAGE="GenABEL")$chi2 # } else { # chi2X <- .Call("iteratorGA", # ogX@gtps, # as.integer(ogX@nsnps), # nCol # as.integer(ogX@nids), # nRow # as.character("qtscore_glob"), # Function # as.character("R"), # Output type # as.integer(1), # MAR # as.integer(1), # Steps # as.integer(5), # nr of arguments # as.double(resid), # as.integer(bin), # as.integer(nids), # as.integer(nstra*2), # as.integer(sxstra), # package="GenABEL") # } revec <- (chromosome(data)=="X") revec <- rep(revec,6) chi2 <- replace(chi2,revec,chi2X) rm(ogX,chi2X,revec);gc(verbose=FALSE) } if (j == 1) { chi2.1df <- chi2[1:lenn]; chi2.1df[abs(chi2.1df+999.99)<1.e-8] <- 0 #NA ###out$chi2.1df <- chi2.1df chi2.2df <- chi2[(lenn+1):(2*lenn)]; chi2.2df[abs(chi2.2df+999.99)<1.e-8] <- 0 #NA actdf <- chi2[(2*lenn+1):(3*lenn)]; actdf[abs(actdf+999.99)<1.e-8] <- 1.e-16 #NA # out$actdf <- actdf ###out$chi2.2df <- chi2.2df # z0 <- chi2[(7*lenn+1):(8*lenn)]; # z0[abs(z0+999.99)<1.e-8] <- 0 #NA ## out$z0 <- z0 # z2 <- chi2[(8*lenn+1):(9*lenn)]; # z2[abs(z2+999.99)<1.e-8] <- 0 #NA ## out$z2 <- z2 # rho <- chi2[(9*lenn+1):(10*lenn)]; # rho[abs(rho+999.99)<1.e-8] <- 0 #NA ## rho <- abs(rho) ## out$rho <- rho lambda <- list() if (is.logical(clambda)) { if (lenn<10) { warning("no. observations < 10; Lambda set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } else { if (lenn<100) warning("Number of observations < 100, Lambda estimate is unreliable") lambda <- estlambda(chi2.1df,plot=FALSE,proportion=propPs) if (lambda$estimate<1.0 && clambda==TRUE) { warning("Lambda estimated < 1, set to 1") lambda$estimate <- 1.0 lambda$se <- NA } } } else { if (is.numeric(clambda)) { lambda$estimate <- clambda lambda$se <- NA } else if (is.list(clambda)) { if (any(is.na(match(c("estimate","se"),names(clambda))))) stop("when clambda is list, should contain estimate and se") lambda <- clambda lambda$se <- NA } else { stop("clambda should be logical, numeric, or list") } } chi2.c1df <- chi2.1df/lambda$estimate # if (is.logical(clambda)) { # lambda$iz0 <- estlambda(z0*z0,plot=FALSE,proportion=propPs)$estimate # lambda$iz2 <- estlambda(z2*z2,plot=FALSE,proportion=propPs)$estimate # if (clambda && lambda$iz0<1.0) {warning("z0 lambda < 1, set to 1");lambda$iz0<-1.0} # if (clambda && lambda$iz2<1.0) {warning("z2 lambda < 1, set to 1");lambda$iz2<-1.0} # chi2.c2df <- (z0*z0/lambda$iz0 + z2*z2/lambda$iz2 - 2.*z0*z2*rho/(sqrt(lambda$iz0*lambda$iz2)))/(1.- rho*rho) # } else { # if (is.list(clambda) && !any(is.na(match(c("estimate","iz0","iz2"),names(clambda))))) { # chi2.c2df <- (z0*z0/lambda$iz0 + z2*z2/lambda$iz2 - 2.*z0*z2*rho/(sqrt(lambda$iz0*lambda$iz2)))/(1.- rho*rho) # } else { # lambda$iz0 <- 1.0 # lambda$iz2 <- 1.0 # chi2.c2df <- chi2.2df # } # } effB <- chi2[(3*lenn+1):(lenn*4)] effB[abs(effB+999.99)<1.e-8] <- NA effAB <- chi2[(4*lenn+1):(lenn*5)] effAB[abs(effAB+999.99)<1.e-8] <- NA effBB <- chi2[(5*lenn+1):(lenn*6)] effBB[abs(effBB+999.99)<1.e-8] <- NA if (times>1) { pr.1df <- rep(0,lenn) pr.2df <- rep(0,lenn) pr.c1df <- rep(0,lenn) pr.c2df <- rep(0,lenn) } } else { th1 <- max(chi2[1:lenn]) pr.1df <- pr.1df + 1*(chi2.1df < th1) pr.2df <- pr.2df + 1*(chi2.2df < max(chi2[(lenn+1):(2*lenn)])) pr.c1df <- pr.c1df + 1*(chi2.c1df < th1) # pr.c2df <- pr.c2df + 1*(chi2.c2df < th1) # if (!quiet && ((j-1)/bcast == round((j-1)/bcast))) { ## cat("\b\b\b\b\b\b",round((100*(j-1)/times),digits=2),"%",sep="") # cat(" ",round((100*(j-1)/times),digits=2),"%",sep="") # flush.console() # } if (!quiet && ((j-1)/bcast == round((j-1)/bcast))) { setTxtProgressBar(pb, (j-1)/times) } } } if (times > bcast) {setTxtProgressBar(pb, 1.0);cat("\n")} if (times>1) { P1df <- pr.1df/times P1df <- replace(P1df,(P1df==0),1/(1+times)) P2df <- pr.2df/times P2df <- replace(P2df,(P2df==0),1/(1+times)) Pc1df <- pr.c1df/times Pc1df <- replace(Pc1df,(Pc1df==0),1/(1+times)) #out$Pc2df <- pr.c2df/times #out$Pc2df <- replace(out$Pc2df,(out$Pc2df==0),1/(1+times)) } else { P1df <- pchisq(chi2.1df,1,lower.tail=F) P2df <- pchisq(chi2.2df,actdf,lower.tail=F) Pc1df <- NULL #out$Pc1df <- pchisq(chi2.c1df,1,lower=F) #out$Pc2df <- pchisq(chi2.c2df,2,lower=F) } ###out$lambda <- lambda ###out$effB <- effB ###out$effAB <- effAB ###out$effBB <- effBB ###out$N <- chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)] ###if (details) { ### out$snpnames <- data@gtdata@snpnames ### out$idnames <- data@gtdata@idnames ###} ###out$map <- data@gtdata@map ###out$chromosome <- data@gtdata@chromosome ###out$formula <- match.call() ###out$family <- paste("score test for association with trait type",trait.type) #class(out) <- "scan.gwaa" if (is.null(Pc1df)) { results <- data.frame(N=chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)], effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } else { results <- data.frame(N=chi2[(6*lenn+1):(lenn*7)], effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, Pc1df = Pc1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } rownames(results) <- snpnames(data) out <- new("scan.gwaa", results=results, annotation = annotation(data), lambda = lambda, idnames = idnames(data), call = match.call(), family = trait.type ) out } GenABEL/R/descriptives.scan.R0000644000176000001440000000324711433020176015415 0ustar ripleyusers"descriptives.scan" <- function(data,file,top=10,sortby="P1df",sep="\t") { if (!is(data,"scan.gwaa")) stop("data argument must be of scan.gwaa-class") sbargs <- c("no","P1df","P2df","Pc1df") if (!(sortby %in% sbargs)) {cat("sortby argument must be one of the following:",sbargs);stop("");} #data$P1df[is.na(data[,"P1df"])] <- 9.99 #data$P2df[is.na(data[,"P2df"])] <- 9.99 #data$Pc1df[is.na(data[,"Pc1df"])] <- 9.99 if (sortby=="P1df") ix <- order(data[,"P1df"])[1:top] #,index.return=TRUE)$ix[1:top] else if (sortby=="P2df") ix <- order(data[,"P2df"])[1:top] #,index.return=TRUE)$ix[1:top] else if (sortby=="Pc1df") ix <- order(data[,"Pc1df"])[1:top] #,index.return=TRUE)$ix[1:top] else if (sortby=="no") {ix <- c(1:min(top,dim(data)[1]))} else {cat("sortby argument must be one of the following:",sbargs);stop("");} out <- results(data)[ix,] #out[c(1:top),1] <- data[ix,"N"] #out[c(1:top),2] <- data[ix,"effB"] #out[c(1:top),3] <- data[ix,"P1df"] #out[c(1:top),4] <- data[ix,"Pc1df"] #out[c(1:top),5] <- data[ix,"effAB"] #out[c(1:top),6] <- data[ix,"effBB"] #out[c(1:top),7] <- data[ix,"P2df"] #wonder if that will work any better?! ##out <- round(out,digits=digits) #out <- data.frame(out) #out <- cbind(map(data)[ix],out) #out <- cbind(chromosome(data)[ix],out) #rownames(out) <- snpnames(data)[ix] #colnames(out) <- c("Chromosome","Position","N","effB","P1df","Pc1df","effAB","effBB","P2df") if (!missing(file)) { cat(sep,file=file,sep="") cat(colnames(out),file=file,sep=sep,append=TRUE) cat("\n",file=file,sep="",append=TRUE) write.table(out,file=file,sep=sep,append=T,col.names=FALSE) } cat("Summary for top",top,"results, sorted by",sortby,"\n") out } GenABEL/R/arrange_probabel_phe.R0000644000176000001440000000417012011004747016102 0ustar ripleyusers#' #' arranges ProbABEL phenotype-file #' #' Function to arrange ProbABEL phenotype-file; it takes #' phenotypic data as input and #' aligns that with genotypic data of ProbABEL #' #' @param modelterms vector of character, which #' specifies the variables to be included into #' ProbABEL phenotype-file. Should contain, #' and start with 'id' column, which should #' provide the same ID codes as these in gendata #' #' @param phedata phenotypic data (matrix, data.frame, or #' \link{gwaa.data-class} object) #' #' @param gendata genetic data to be used with ProbABEL, #' either databel-class object or name of the #' (index/data) file containing filevector data for #' ProbABEL #' #' @param file name of the ProbABEL phenotype file #' #' @return file with phenotypes ready for use with #' ProbABEL #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @keywords IO manip #' arrange_probabel_phe <- function(modelterms,phedata,gendata,file="probabel.PHE") { if (class(phedata) == "gwaa.phedata") phedata <- phdata(phedata) else if (is.character(phedata)) phedata <- read.table(phedata,header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE) else if (class(phedata) != "data.frame" && class(phedata) != "matrix") stop("phedata should be of class 'gwaa.phedata', 'data.frame', or 'matrix'") if (missing(modelterms)) stop("you need to specify model terms (vector of names)") if (!any(colnames(phedata)=="id")) stop("phedata should contain 'id'") if (any(is.na(match(modelterms,colnames(phedata))))) stop("some modelterms are missing from phedata") if (is.character(gendata)) { if (require(DatABEL)) gendata <- databel(gendata) else stop ("this function requires DatABEL package to be installed") } else if (class(gendata) == "databel") gendata <- databel(gendata) else if (class(gendata) == "databel") {} else stop("gendata should be 'databel-class' object or name of *.FV? file") dosephe <- data.frame(id=dimnames(gendata)[[1]],stringsAsFactors=F) phe <- merge(dosephe,phedata,by="id",all.x=T,all.y=F) rownames(phe) <- phe$id phe <- phe[as.character(dosephe$id),modelterms] write.table(phe,file=file,quote=F,row.names=F,col.names=T) }GenABEL/R/palinear2LiLog.R0000644000176000001440000000305012154167433014573 0ustar ripleyusers#' palinear2LiLog #' #' Apply LiLog to \code{palinear} output files #' #' The function tranforms betas from the \code{palinear} output files #' into their logistic correspondents. #' #' @param prevalence: prevalence of the studied diseases #' @param input.file: palinear output file that needs transformation #' @param output.file: name of the transformed file, if NULL #' \code{input.file} will be overwritten #' #' @return Transformed file #' #' @author Nicola Pirastu, Lennart Karssen #' #' @seealso #' For futher details on the methods and for the basic function see #' \code{\link{LiLog}}. For transforming the output from #' \code{formetascore} use \code{\link{formetascore2LiLog}}. #' #' #' @examples #' #' \dontrun{ #' palinear2LiLog(prevalence=0.2, input.file="chr18.add.out.txt", #' output.file="chr18.logistic.add.out.txt") #' } #' #' @references #' #' \emph{Genome-wide feasible and meta-analysis oriented methods for #' analysis of binary traits using mixed models}, #' Nicola Pirastu, Lennart C. Karssen, Pio D'adamo, Paolo Gasparini, #' Yurii Aulchenko (Submitted). palinear2LiLog <- function(prevalence, input.file, output.file=NULL){ if(is.null(output.file)){ output.file <- input.file } res <- read.table(input.file, header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE) Lres <- LiLog(prev=prevalence, beta=res$beta_SNP_add, SEbeta=res$sebeta_SNP_add, q=res$Mean_predictor_allele/2.) res$beta_SNP_add <- Lres$beta res$sebeta_SNP_add <- Lres$sebeta write.table(res, file=output.file, row.names=FALSE, quote=FALSE) } GenABEL/R/export.impute.R0000644000176000001440000000556611355437773014641 0ustar ripleyusers"export.impute" <- function(data,genofile="impute.gen",samplefile="impute.sample", strandfile="impute.strand", cachesizeMb=128) { # cat("beta-version of export.impute:\n\tstrand file (what is format?)\n\tsample file contains IDs of individulas\n") if (!is(data,"gwaa.data")) stop("Data argumet should be of gwaa.data-class") if (length(levels(data@gtdata@chromosome)) > 1) warning("data contains > 1 chromosome; this can not be reflected in IMPUTE format") if(cachesizeMb<10) { warning("cachesizeMB < 10, set to 10") cachesizeMb <- 10 } # write sample file cat("writing sample file ...") miss <- (1. - perid.summary(data)$CallPP) gend <- data@gtdata@male gend[gend==0] <- 2 samples <- data.frame( id=idnames(data), Subject_id=idnames(data), Missing=miss, Gender=gend, stringsAsFactors=FALSE ) ord <- samples$id samples <- merge(samples,data@phdata,by="id",all.x=T,all.y=F) rownames(samples) <- samples$id samples <- samples[ord,] names(samples)[1] <- "Sample_id" names(samples)[4] <- "Gender" # is this correct missing code??? samples[is.na(samples)] <- (-9) write(names(samples),file=samplefile, ncolumns=(5+dim(data@phdata)[2]-1),append=FALSE) write(c(0,0,0,1,rep("P",dim(data@phdata)[2]-1)),file=samplefile, ncolumns=(5+dim(data@phdata)[2]-1),append=TRUE) write.table(samples,file=samplefile, col.names=FALSE,row.names=FALSE,quote=FALSE,append=TRUE) rm(samples) gc() cat("... done!\n") # collect info rsNames <- as.character(data@gtdata@snpnames) rsPos <- as.integer(data@gtdata@map) coding <- as.character(data@gtdata@coding) allele1=alleleID.reference()[coding] allele2=alleleID.effective()[coding] rm(coding) gc() # write strand file cat("writing strand file ...\n") strand <- as.character(data@gtdata@strand) if (length(unique(strand)) > 2) warning("More then two strand types in strand file") tmp <- matrix(c(rsNames,rsPos,strand),ncol=3) write(t(tmp),file=strandfile,ncolumns=3,append=FALSE) rm(tmp,strand) cat("... done!\n") # write genotype file cat("writing genotypes ...\n") # freqs <- summary(data@gtdata)[,"Q.2"] noutsnps <- ceiling((cachesizeMb*1024*1024)/(3*8*data@gtdata@nids)) # print(noutsnps) bfrom <- seq(1,data@gtdata@nsnps,noutsnps) bto <- bfrom+noutsnps-1 bto[length(bto)] <- data@gtdata@nsnps # print(bfrom) # print(bto) for (i in 1:length(bfrom)) { print(paste("writing SNPs from",bfrom[i],"to",bto[i],"...")) tmpdata <- data@gtdata[,c(bfrom[i]:bto[i])] tmp <- .Call("get_impute_snp_matrix",tmpdata@nids,tmpdata@nsnps,tmpdata@gtps) #,freqs) rm(tmpdata);gc() tmp <- cbind(rsNames[bfrom[i]:bto[i]],rsNames[bfrom[i]:bto[i]],rsPos[bfrom[i]:bto[i]], allele1[bfrom[i]:bto[i]],allele2[bfrom[i]:bto[i]],tmp) # this is ugly: t(out) if (i == 1) write(t(tmp),file=genofile,ncolumns=(dim(tmp)[2]),append=FALSE) else write(t(tmp),file=genofile,ncolumns=(dim(tmp)[2]),append=TRUE) } cat("... done!\n") } GenABEL/R/del.phdata.R0000644000176000001440000000252311341564276014002 0ustar ripleyusers#' delete phenotypes from phdata #' #' This function is used to delete certain #' phenotypes from phenotypic part (phdata) #' of an object of \code{\link{gwaa.data-class}} #' #' @param data an object of \code{\link{gwaa.data-class}} #' @param what which phenotypes (variables) to delete, expressed #' as (vector of) names (character) or integer (column of #' phdata data frame) #' @param all if 'all'=TRUE and 'what' is misisng, #' all phenotypes are deleted, and only the 'id' #' and 'sex' are kept #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @examples #' data(srdta) #' phdata(srdta)[1:5,] #' srdta <- del.phdata(srdta,"qt1") #' phdata(srdta)[1:5,] #' srdta <- del.phdata(srdta,all=TRUE) #' phdata(srdta)[1:5,] #' #' del.phdata <- function(data,what,all=FALSE) { if (class(data) != "gwaa.data") stop("data should be of gwaa.data-class"); if (missing(what) && all) { cat("Deleting all data but 'id' and 'sex'\n") data@phdata <- data@phdata[,c("id","sex")] return(data) } if (missing(what)) stop("'what' could be missing only if 'all'=TRUE (delete all data)") if (is.integer(what)) what <- names(data@phdata)[what] if (any(what == "id")) stop("you can not delete 'id'") if (any(what == "sex")) stop("you can not delete 'sex'") nms <- names(data@phdata); tokeep <- nms[!(nms %in% what)]; data@phdata <- data@phdata[,tokeep] return(data) }GenABEL/R/emp.qtscore.R0000644000176000001440000000043611433020176014223 0ustar ripleyusers"emp.qtscore" <- function(formula,data,snpsubset,idsubset,strata,trait.type="gaussian",times=200,quiet=FALSE,bcast=10) { out <- qtscore(formula=formula,data=data,snpsubset=snpsubset,idsubset=idsubset,strata=strata, trait.type=trait.type,times=times,quiet=quiet,bcast=bcast) out } GenABEL/R/get_snp_plots.R0000644000176000001440000000553611324100411014637 0ustar ripleyusers#===================================================================================== # # Filename: get_snp_plots.R # # Description: Function get.snp.distr.plot(...) allow you to make box plots and histograms for traits in each genogroup for given SNP # # Version: 1.0 # Created: 22-Apr-2009 # Revision: none # # # Author: Maksim V. Struchalin # Company: ErasmusMC, Epidemiology & Biostatistics Department, The Netherlands. # Email: m.struchalin@erasmusmc.nl # license: GPL (>=2) # #===================================================================================== "get.snp.distr.plot" <- function(df=data.frame(), plotname="", snpname="snpname", chromosome="chr", traitname="trait", filename="") { #df contains trait and genotypes (0,1,2 only) #like here # #trait snp #1.2 0 #1.1 1 #0.7 3 #..... if(dim(df)[1] == 0 || dim(df)[2] == 0) { print("Function get.snp.distr.plot(...) allow you to make box plots and histograms for traits in each genogroup for given SNP") print("Usage: get.snp.distr.plot(df)") print("Input parameteres are data.frame object with 2 columns (trait, snp). Other parameters are default.") print("If there are no filename then output is on screen.") print("author: M.Struchalin, m.struchalin@erasmusmc.nl") print("company: ErasmusMC, Epidemiology & Biostatistics Department, The Netherlands.") print("license: GPL (>=2)") stop("no input parameters") } df <- na.omit(df) if(class(df$trait) != "numeric" || class(df$snp) != "numeric") { stop("trait and snp variables have to have numeric type") } #Checking of input parameters snp_types <- sort(as.numeric(na.omit(unique(df$snp)))) snp_types_num <- length(snp_types) if(snp_types_num<=1) { stop(paste("SNP contains wrong amount of different types\ntypes amount is ", snp_types_num, sep="")) } id_num <- dim(df)[1] if(id_num <=0) { stop(paste("Wrong id amount (=", id_num, ")", sep="")) } if(filename != "") { bitmap(filename, type="jpeg", height=12, width=12, res=200) } #start drawing par(mfrow=c(snp_types_num-1,2)) bartlett_list <- list() list_num <- 1 group <- df$trait[df$snp == 0] if(length(group) > 1) { bartlett_list[[list_num]] <- group list_num <- list_num + 1 } bartlet <- bartlett.test(df$trait ~ df$snp) pval <- format(bartlet$p.value, digits=4) main <- paste(plotname, "\n", "bartlett.test pval=", pval, sep="") xlab <- paste(snpname, ", chr=", chromosome, sep="") boxplot(df$trait ~ df$snp, main=main, xlab=xlab, ylab=traitname) for(gen in 1:snp_types_num) { gen_group <- snp_types[gen] var <- var(df$trait[df$snp==gen_group]) var <- format(var, digits=4) main <- paste(plotname, "\n", "var=",var, "\n", table(df$snp==gen_group)["TRUE"], " ids", sep="") plot(density(df$trait[df$snp==gen_group]), main=main, xlab=gen_group) } if(filename != "") { dev.off() } } GenABEL/R/ibs.R0000644000176000001440000002133312127250254012542 0ustar ripleyusers#' Computes (average) Idenity-by-State for a set of people and markers #' #' Given a set of SNPs, computes a matrix of average IBS for a group #' of individuals. #' This function facilitates quality control of genomic data. #' E.g. people with exteremly high (close to 1) IBS may indicate #' duplicated samples (or twins), simply high values of IBS may #' indicate relatives. #' #' When weight "freq" is used, IBS for a pair of people i and j is computed as #' #' \deqn{ #' f_{i,j} = \frac{1}{N} \Sigma_k \frac{(x_{i,k} - p_k) * (x_{j,k} - p_k)}{(p_k * (1 - p_k))} #' } #' #' where k changes from 1 to N = number of SNPs GW, \eqn{x_{i,k}} is #' a genotype of ith person at the kth SNP, coded as 0, 1/2, 1 and #' \eqn{p_k} is the frequency #' of the "+" allele. This apparently provides an unbiased estimate of the #' kinship coefficient. #' #' With "eVar" option above formula changes by using ( 2 * empirical variance #' of the genotype ) in the denominator. The empirical variance is computed #' according to the formula #' #' \deqn{ #' Var(g_k) = \frac{1}{M} \Sigma_i g_{ik}^2 - E[g_k]^2 #' } #' #' where M is the number of people #' #' Only with "freq" option monomorphic SNPs are regarded as non-informative. #' #' ibs() operation may be very lengthy for a large number of people. #' #' @return A (Npeople X Npeople) matrix giving average IBS (kinship) values #' between a pair below the diagonal and number of SNP genotype #' measured for both members of the pair above the diagonal. #' #' On the diagonal, homozygosity 0.5*(1+inbreeding) is provided with option #' 'freq'; with option 'eVar' the diagonal is set to 0.5; the diagonal is set #' to homozygosity with option 'no'. #' #' attr(computedobject,"Var") returns variance (replacing the #' diagonal when the object is used by \code{\link{egscore}} #' #' @param data object of \code{\link{snp.data-class}} #' @param snpsubset Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. #' If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis. #' @param idsubset IDs of people to be analysed. #' If missing, all people from \code{data} are used for analysis. #' @param cross.idsubset Parameter allowing parallel implementation. Not to be used normally. #' If supplied together with idsubset, the ibs/kinship for all pairs between #' idsubset and cross.idsubset computed. #' @param weight "no" for direct IBS computations, "freq" to weight by allelic frequency #' asuming HWE and "eVar" for empirical variance to be used #' @param snpfreq when option weight="freq" used, you can provide #' fixed allele frequencies #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @seealso \code{\link{check.marker}}, \code{\link{summary.snp.data}}, #' \code{\link{snp.data-class}} #' #' @examples #' data(ge03d2c) #' set.seed(7) #' # compute IBS based on a random sample of 1000 autosomal marker #' selectedSnps <- sample(autosomal(ge03d2c),1000,replace=FALSE) #' a <- ibs(ge03d2c,snps=selectedSnps) #' a[1:5,1:5] #' mds <- cmdscale(as.dist(1-a)) #' plot(mds) #' # identify smaller cluster of outliers #' km <- kmeans(mds,centers=2,nstart=1000) #' cl1 <- names(which(km$cluster==1)) #' cl2 <- names(which(km$cluster==2)) #' if (length(cl1) > length(cl2)) cl1 <- cl2; #' cl1 #' # PAINT THE OUTLIERS IN RED #' points(mds[cl1,],pch=19,col="red") #' # compute genomic kinship matrix to be used with e.g. polygenic, mmscore, etc #' a <- ibs(ge03d2c,snps=selectedSnps,weight="freq") #' a[1:5,1:5] #' # now replace diagonal with EIGENSTRAT-type of diaganal to be used for egscore #' diag(a) <- hom(ge03d2c[,autosomal(ge03d2c)])$Var #' a[1:5,1:5] #' ############################## #' # compare 'freq' with 'eVar' #' ############################## #' ibsFreq <- ibs(ge03d2c,snps=selectedSnps, weight="freq") #' ibsEvar <- ibs(ge03d2c,snps=selectedSnps, weight="eVar") #' mdsEvar <- cmdscale( as.dist( 0.5 - ibsEvar ) ) #' plot(mdsEvar) #' outliers <- (mdsEvar[,1]>0.1) #' ibsFreq[upper.tri(ibsFreq,diag=TRUE)] <- NA #' ibsEvar[upper.tri(ibsEvar,diag=TRUE)] <- NA #' plot(ibsEvar,ibsFreq) #' points(ibsEvar[outliers,outliers],ibsFreq[outliers,outliers],col="red") #' #' @keywords htest #' #' ' "ibs" <- function (data,snpsubset,idsubset=NULL,cross.idsubset=NULL,weight="no",snpfreq=NULL) { # idsubset, cross.idsubset: should be real names, not indexes! if (is(data,"gwaa.data")) data <- gtdata(data) if (!is(data,"snp.data")) stop("The data argument must be of snp.data-class or gwaa.data-class") if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] if (is.null(idsubset) && !is.null(cross.idsubset)) stop("cross.idsubset arg cannot be used (idsubset missing)",immediate. = TRUE) if (!is.null(snpfreq)) { if (length(snpfreq) != data@nsnps) stop("snpfreq argument not equal in length to the number of SNPs in data") if (any(snpfreq<0.) || any(snpfreq>1.)) stop("snpfreq argument: frequencies out of [0,1]") if (!is(snpfreq,"numeric")) stop("snpfreq argument: non-numeric class") } else { snpfreq <- summary(data)[,"Q.2"] } wargs <- c("no","freq","homo","eVar") if (!(match(weight,wargs,nomatch=0)>0)) { out <- paste("weight argument should be one of",wargs,"\n") stop(out) } # if (npairs > 2500000) stop("Too many pairs to evaluate... Stopped") if (weight == "no") { homodiag <- hom(data)[,"Hom"] option = 0 } else if (weight == "freq") { homodiag <- 0.5*(1+hom(data,snpfreq=snpfreq)[,"F"]) option = 1 } else if (weight == "homo") { smr <- summary(data) if (any(smr[,"P.12"] != 0 )) warning("'weight=homo' used, but data contain heterozygotes") rm(smr);gc(); homodiag <- rep(1.0,nids(data)) option = 2 } else if (weight == "eVar") { homodiag <- rep(0.5,nids(data)) option = 3 } else { stop("'weight' argument value not recognised") } varidiag <- hom(data)[,"Var"] ibs.C.option <- 0 if (!is.null(idsubset) && !(is.numeric(idsubset) || is.logical(idsubset) || is.character(idsubset))) stop("idsubset must be numeric, logical, or character") if (!is.null(cross.idsubset) && !(is.numeric(cross.idsubset) || is.logical(cross.idsubset) || is.character(cross.idsubset))) stop("cross.idsubset must be numeric, logical, or character") if (!is.null(idsubset) && (is.numeric(idsubset) || is.logical(idsubset))) idsubset <- data@idnames[idsubset] if (!is.null(cross.idsubset) && (is.numeric(cross.idsubset) || is.logical(cross.idsubset))) cross.idsubset <- data@idnames[cross.idsubset] if (!is.null(idsubset) && !is.null(cross.idsubset)) { idset1 <- idsubset idset2 <- cross.idsubset if (any(idset1 %in% idset2)) stop("idsubset and cross.idsubset should not overlap!") idsorder <- c(idset1,idset2) homodiag <- homodiag[match(idsorder,data@idnames)] varidiag <- varidiag[match(idsorder,data@idnames)] if (length(idsorder) != data@nids) data <- data[idsorder,] if (any(idsorder!=data@idnames)) data <- data[idsorder,] ibs.C.option <- 1 } else if (!is.null(idsubset) & is.null(cross.idsubset)) { idset1 <- idsubset idset2 <- idsubset idsorder <- idsubset homodiag <- homodiag[match(idsorder,data@idnames)] varidiag <- varidiag[match(idsorder,data@idnames)] data <- data[idsorder,] } else if (is.null(idsubset) & is.null(cross.idsubset)) { idset1 <- data@idnames idset2 <- data@idnames } else { stop("can not be: impossible combination of idsubset and cross.idsubset") } gc() idset1.num <- which(data@idnames %in% idset1) idset2.num <- which(data@idnames %in% idset2) if (ibs.C.option==1) { if (option<=1) { sout <- .C("ibspar", as.raw(data@gtps), as.integer(data@nids), as.integer(data@nsnps), as.integer(length(idset1.num)), as.integer(idset1.num-1), as.integer(length(idset2.num)), as.integer(idset2.num-1), as.double(snpfreq), as.integer(option), sout = double(2*length(idset1.num)*length(idset2.num)), PACKAGE="GenABEL")$sout } else if (option>1) { stop("parallel execution facilities with options >1 only available in optimized version") } else { stop("unknown 'weight' option") } out <- list() out$ibs <- sout[1:(length(idset1.num)*length(idset2.num))] out$num <- sout[(length(idset1.num)*length(idset2.num)+1):(length(idset1.num)*length(idset2.num)*2)] dim(out$ibs) <- c(length(idset2.num),length(idset1.num)) dim(out$num) <- c(length(idset1.num),length(idset2.num)) rownames(out$ibs) <- idset2 colnames(out$ibs) <- idset1 rownames(out$num) <- idset1 colnames(out$num) <- idset2 } else if (ibs.C.option==0) { out <- .C("ibsnew", as.raw(data@gtps), as.integer(data@nids), as.integer(data@nsnps), as.double(snpfreq), as.integer(option), sout = double(data@nids*data@nids), PACKAGE="GenABEL")$sout dim(out) <- c(length(idset2.num),length(idset1.num)) out <- t(out) diag(out) <- homodiag rownames(out) <- idset1 colnames(out) <- idset2 } else { stop("can not be: incorrect ibs.C.option") } attributes(out) <- c(attributes(out),list(Var=varidiag)) out } GenABEL/R/merge.snp.data.R0000644000176000001440000004122311633206750014576 0ustar ripleyusers#===================================================================================== # # Filename: merge.snp.data.R # # Description: Function for merging of two snp.data class objects # # Version: 1.0 # Created: 18-March-2008 # Revision: none # # # Author: Maksim V. Struchalin, Yurii S. Aulchenko # Company: ErasmusMC, Epidemiology & Biostatistics Department, The Netherlands. # Email: m.struchalin@erasmusmc.nl, i.aoultchenko@erasmusmc.nl # #===================================================================================== "merge.snp.data" <- function(x, y, ..., error_amount=1e+06, replacena=TRUE, forcestranduse=FALSE, sort = TRUE, intersected_snps_only=FALSE) { #_______________________________________________________________________________________________ #Short description: # 1) Function "merge.snp.data" performs merging of two snp.data object # Returns object of type list. return_object$data - merged object of type snp.data. # return_object$id - table of differences in polymorphisms for definit ids and definits snps. # example: return_object$id # # snp_name x y # 1111111 "rs123" "2" NA # 2222222 "rs123" NA "1" # 3333333 "rs123" "0" NA # # 1111111 - ID, "rs123" - snpname, "2" - polymorphism in x, NA - polimorphism in y # Vallue "2" goes in merged object. # In case of second line (ID=2222222, snpname="rs123", polymorphism in x is NA, polimorphism in y is "1") # vallue "1" from y goes in merged set. If input parameter "replacena" is as FALSE than NA (from x) # goes to merged set. # # return_object$snp - table of differences in codding. For example x has codding AC for snp rs123 but y has # codding AG for snp rs123. # example: # x y # rs234 "GA" "12" # rs234 "GA" "12" # rs234 "12" "CT" # # Here x has coding "GA" for snp rs234 but y has coding "12". This is error but function goes on merging and # coding from x will be used. # 2) "replacena" - input parameter which says whether we have to replace notmeasured polymorphisms on measured. # 3) "forcestranduse" - input parameter which says whether we have to use strand information codding checking # 4) Parametrs from x prevails over parametrs from y. # In other words if strand in x is 1 but strand from y is 2 therefore merged set will have strand from x. # If for example for ID=7 and SNP=rs123 in x polimorphism=AT but for ID=7 and SNP=rs123 in y polimorphism=AA (or TT) # than polimorphism=AT will be in final merged set. #_______________________________________________________________________________________________ if(error_amount <=0) { stop("error_amount can not be <=0") } if(replacena !=T & replacena != F) { stop("replacena can be \"TRUE\" or \"FALSE\" only") } if(forcestranduse !=T & forcestranduse != F) { stop("forcestranduse can be TRUE or FALSE only") } #check whether x and y have required data class if (!is(x,"snp.data")) { stop("Wrong data class: the first argument should be snp.data") } if (!is(x,"snp.data")) { stop("Wrong data class: the second argument should be snp.data") } which_id_intersect_in_x <- which(is.element(x@idnames,y@idnames)*c(1:x@nids) > 0) which_id_intersect_in_y <- match(x@idnames, y@idnames, nomatch = -1) which_id_intersect_in_y <- which_id_intersect_in_y[which_id_intersect_in_y > 0] num_ids_intersected <- length(which_id_intersect_in_x) #amount of intersected subset ids_intersected <- c(which_id_intersect_in_x, which_id_intersect_in_y) #Final array which will be passed to c-function which_snp_intersect_in_x <- which(is.element(x@snpnames,y@snpnames)*c(1:x@nsnps) > 0) which_snp_intersect_in_y <- match(x@snpnames, y@snpnames, nomatch = -1) which_snp_intersect_in_y <- which_snp_intersect_in_y[which_snp_intersect_in_y > 0] ##### taking care of monomorphics -- YA, 2011.07.11 ##### #print(which_snp_intersect_in_x) #print(which_snp_intersect_in_y) monos <- function(data) { ss <- strsplit(data,"") ff <- function(a) { if (a[1]==a[2]) return(TRUE) else return(FALSE) } return(unlist(lapply(ss,FUN=ff))) } #x_filtered_mono_x_not_mono_y <- which(monos(coding(x)[which_snp_intersect_in_x]) & # !monos(coding(y)[which_snp_intersect_in_y])) #print(which_snp_intersect_in_y) #print(coding(y)) #print(coding(y)[which_snp_intersect_in_y]) #print(!monos(coding(y)[which_snp_intersect_in_y])) # # do this only if there is any intersection between SNPs # if (length(which_snp_intersect_in_y)>0 || length(which_snp_intersect_in_x)>0) { if_mono_x_not_mono_y <- monos(coding(x)[which_snp_intersect_in_x]) & !monos(coding(y)[which_snp_intersect_in_y]) which_mono_x_not_mono_y <- which_snp_intersect_in_x[if_mono_x_not_mono_y] #print(if_mono_x_not_mono_y) #print(which_mono_x_not_mono_y) if_mono_y_not_mono_x <- monos(coding(y)[which_snp_intersect_in_y]) & !monos(coding(x)[which_snp_intersect_in_x]) which_mono_y_not_mono_x <- which_snp_intersect_in_y[if_mono_y_not_mono_x] #print(if_mono_y_not_mono_x) #print(which_mono_y_not_mono_x) #print(which_snp_intersect_in_y[x_filtered_mono_x_not_mono_y]) # here need to check legacy based on coding and strand data e.g. # AA(+) -> AG(+), TC(-) good; -> TC(+), AG(-), GC(+/-) no good # # take care of coding in x cdng_x <- coding(x)[which_snp_intersect_in_x[if_mono_x_not_mono_y]] cdng_y <- coding(y)[which_snp_intersect_in_y[if_mono_x_not_mono_y]] strnd_x <- strand(x)[which_snp_intersect_in_x[if_mono_x_not_mono_y]] strnd_y <- strand(y)[which_snp_intersect_in_y[if_mono_x_not_mono_y]] #print(cdng_x) #print(cdng_y) #print(strnd_x) #print(strnd_y) jjj <- 1 for (iii in which_mono_x_not_mono_y) { # print(iii) mono <- cdng_x[jjj] poly <- cdng_y[jjj] monoStrand <- strnd_x[jjj] polyStrand <- strnd_y[jjj] # print(c(mono,poly,monoStrand,polyStrand,forcestranduse)) newC <- translate_mono_coding(mono,poly,monoStrand,polyStrand,forcestranduse=forcestranduse) jjj <- jjj + 1 coding(x)[iii] <- newC # print(newC) } # take care of coding in y cdng_x <- coding(x)[which_snp_intersect_in_x[if_mono_y_not_mono_x]] cdng_y <- coding(y)[which_snp_intersect_in_y[if_mono_y_not_mono_x]] strnd_x <- strand(x)[which_snp_intersect_in_x[if_mono_y_not_mono_x]] strnd_y <- strand(y)[which_snp_intersect_in_y[if_mono_y_not_mono_x]] #print(cdng_x) #print(cdng_y) #print(strnd_x) #print(strnd_y) jjj <- 1 for (iii in which_mono_y_not_mono_x) { # print(iii) mono <- cdng_y[jjj] poly <- cdng_x[jjj] monoStrand <- strnd_y[jjj] polyStrand <- strnd_x[jjj] # print(c(mono,poly,monoStrand,polyStrand,forcestranduse)) newC <- translate_mono_coding(mono,poly,monoStrand,polyStrand,forcestranduse=forcestranduse) jjj <- jjj + 1 coding(y)[iii] <- newC # print(newC) } } ##### END taking care of monomorphics ################### if(intersected_snps_only) { x_new <- x[,which_snp_intersect_in_x] y_new <- y[,which_snp_intersect_in_y] results <- merge.snp.data(x=x_new, y=y_new, error_amount, replacena, forcestranduse, sort, intersected_snps_only) return(results) } chromosome_logic_vec <- c(as.character(x@chromosome[which_snp_intersect_in_x])) == c(as.character(y@chromosome[which_snp_intersect_in_y])) chromosome_logic_vec_factor <- factor(chromosome_logic_vec) if(length(levels(chromosome_logic_vec_factor)) > 1) { position_of_error_snps_in_x <- which_snp_intersect_in_x[!chromosome_logic_vec] position_of_error_snps_in_y <- which_snp_intersect_in_y[!chromosome_logic_vec] error_output <- data.frame(snp_positon_in_x=position_of_error_snps_in_x, snp_positon_in_y=position_of_error_snps_in_y, snpname_in_x=x@snpnames[position_of_error_snps_in_x], snpname_in_y=y@snpnames[position_of_error_snps_in_y], chromosome_in_x=as.character(x@chromosome)[position_of_error_snps_in_x], chromosome_in_y=as.character(y@chromosome)[position_of_error_snps_in_y], codding_in_x=as.character(x@coding[position_of_error_snps_in_x]), codding_in_y=as.character(y@coding[position_of_error_snps_in_y])) write.table(error_output, file="merge_snp_data_chromosome_error.txt", row.names=F, quote=F) non_overlaped_chr_num <- table(chromosome_logic_vec)[1] stop(paste("There is difference found in chromosome names for ", non_overlaped_chr_num," intersected SNPs. It is expected that all snps have exactly the same names of chromosome. Capital/lower-case letters are considered as different. The file merge_snp_data_chromosome_error.txt contains information about the SNPs having wrong chromosome number. The column snp_positon_in_x and snp_positon_in_y contains order position in x (first) and y (second) input data set. Check column chromosome_in_x and chromosome_in_y and replace the chromosome names in input data set.\n"), sep="") # stop("For intersected SNPs several values in chromosome vector for x is not concur with values in y. Check your data sets.\n") } anyIntersectingSNPs <- !(length(levels(chromosome_logic_vec_factor)) == 0) if(!anyIntersectingSNPs) { cat("There are no intersecting SNPs\n") if(intersected_snps_only) return(list(data=NULL, id=NULL, snp=NULL)) } num_snps_intersected <- length(which_snp_intersect_in_x) snp_intersected <- c(which_snp_intersect_in_x, which_snp_intersect_in_y) snp_intersected_names <- x@snpnames[which_snp_intersect_in_x] id_amount_in_new_array <- x@nids + y@nids - num_ids_intersected; byte_amount_for_one_snp_in_new_array <- ceiling((id_amount_in_new_array)/4) snps_amount_in_new_array <- x@nsnps + y@nsnps - num_snps_intersected byte_number_in_new_array <- byte_amount_for_one_snp_in_new_array * (snps_amount_in_new_array) #------------------------------------------------------------------- alleleID_raw <- alleleID.char2raw() #12 AB AT AG AC A- TA TG TC T- GA GT GC G- CA CT CG C- -A -T -G -C 21 BA #01 02 03 04 05 06 07 08 09 0a 0b 0c 0d 0e 0f 10 11 12 13 14 15 16 17 18 alleleID_names_char <- names(alleleID_raw) names(alleleID_raw) <- NULL alleleID_amount <- length(alleleID_raw) alleleID_reverse_raw <- alleleID.revstrand() names(alleleID_reverse_raw) <- NULL #17 18 07 09 08 0a 03 05 04 06 10 0f 11 12 0c 0b 0d 0e 14 13 16 15 01 02 #------------------------------------------------------------------- # deal with monomorphics #cdng_x <- coding(x) #cdng_y <- coding(y) #mono_x <- alleleID.ismono(cdng_x) #mono_y <- alleleID.ismono(cdng_y) return_val <- .C("fast_merge_C_", as.raw(x@gtps), as.integer(x@nids), as.integer(x@nsnps), as.raw(y@gtps), as.integer(y@nids), as.integer(y@nsnps), as.integer(num_ids_intersected), as.integer(num_snps_intersected), as.integer(snp_intersected), as.integer(ids_intersected), as.logical(replacena), x@strand@.Data, y@strand@.Data, #strands raw array x@coding@.Data, y@coding@.Data, #coding raw array alleleID_raw, alleleID_names_char, as.integer(alleleID_amount), #allele names in accordance with coding alleleID_reverse_raw, as.integer(error_amount), found_error_amount_snp = integer(1), found_id_error_amount_id = integer(1), id_position_error = integer(error_amount), id_snpposition_error = integer(error_amount), val_x_error = raw(error_amount), val_y_error = raw(error_amount), snp_position_error = integer(error_amount), snp_x_codding_error = raw(error_amount), snp_y_codding_error = raw(error_amount), as.logical(forcestranduse), merged_gtps = raw(byte_number_in_new_array)) new_array_raw <- return_val$merged_gtps found_id_error_amount_id <- return_val$found_id_error_amount_id id_position_error <- return_val$id_position_error[1:found_id_error_amount_id] id_snpposition_error <- return_val$id_snpposition_error[1:found_id_error_amount_id] val_x_error <- as.numeric(return_val$val_x_error[1:found_id_error_amount_id]) val_y_error <- as.numeric(return_val$val_y_error[1:found_id_error_amount_id]) val_x_error[val_x_error==0]=NA val_x_error[val_x_error==1]=0 val_x_error[val_x_error==2]=1 val_x_error[val_x_error==3]=2 val_y_error[val_y_error==0]=NA val_y_error[val_y_error==1]=0 val_y_error[val_y_error==2]=1 val_y_error[val_y_error==3]=2 found_error_amount_snp <- return_val$found_error_amount_snp snp_position_error <- return_val$snp_position_error[1:found_error_amount_snp] snp_x_codding_error <- return_val$snp_x_codding_error[1:found_error_amount_snp] snp_y_codding_error <- return_val$snp_y_codding_error[1:found_error_amount_snp] dim(new_array_raw) <- c(byte_amount_for_one_snp_in_new_array, snps_amount_in_new_array) new_array_raw <- new("snp.mx",new_array_raw);gc(verbose=FALSE) tmp_logic_array <- c() #Form array with ID names (without intersection) #------------------------------------------------------------------- tmp_logic_array[c(1:length(y@idnames))] = TRUE tmp_logic_array[which_id_intersect_in_y] = FALSE y_idnames_without_intersected <- y@idnames[tmp_logic_array] ids_array <- c(x@idnames, y_idnames_without_intersected) #------------------------------------------------------------------- #Form array with males (without intersection) #------------------------------------------------------------------- y_male_without_intersected <- y@male[tmp_logic_array] male_array <- c(x@male, y_male_without_intersected) #------------------------------------------------------------------- #Form array with SNP names (without intersection) #------------------------------------------------------------------- tmp_logic_array <- c() tmp_logic_array[c(1:length(y@snpnames))] = TRUE tmp_logic_array[which_snp_intersect_in_y] = FALSE y_snps_without_intersected <- y@snpnames[tmp_logic_array] snp_array <- c(x@snpnames, y_snps_without_intersected) #------------------------------------------------------------------- #Form array with chromosomes (without intersection) #------------------------------------------------------------------- y_chromosome_without_intersected <- as.character(y@chromosome[tmp_logic_array]) chrom_array <- factor(c(as.character(x@chromosome), y_chromosome_without_intersected)) #------------------------------------------------------------------- #Form array with map (without intersection) #------------------------------------------------------------------- y_map_without_intersected <- y@map[tmp_logic_array] map_array <- c(x@map, y_map_without_intersected) #------------------------------------------------------------------- #------------------------------------------------------------------- y_coding_without_intersected <- y@coding[tmp_logic_array] coding_array <- new("snp.coding", c(x@coding, y_coding_without_intersected)) #------------------------------------------------------------------- #------------------------------------------------------------------- y_strand_without_intersected <- y@strand[tmp_logic_array] strand_array <- new("snp.strand", c(x@strand, y_strand_without_intersected)) #------------------------------------------------------------------- mearged_set_snp_data <- snp.data(nids=id_amount_in_new_array, rawdata=new_array_raw, idnames=ids_array, snpnames=snp_array, chromosome=chrom_array, map=map_array, coding=coding_array, strand=strand_array, male=male_array) id_snpposition_error <- x@snpnames[id_snpposition_error] snp_position_error <- y@snpnames[snp_position_error] #_______________coding raw to coding letters__________ cod2index <- 1:length(alleleID.char2raw()) names(cod2index) <- alleleID.char2raw() alleleID <- alleleID.char2raw() snp_y_codding_error <- names(alleleID[cod2index[as.character(snp_y_codding_error)]]) snp_x_codding_error <- names(alleleID[cod2index[as.character(snp_x_codding_error)]]) #_____________________________________________________ id_position_error <- x@idnames[as.numeric(id_position_error)] if(found_error_amount_snp != 0) { snp_error_data.frame <- data.frame(snpnames=snp_position_error, x=snp_y_codding_error, y=snp_x_codding_error, stringsAsFactors = F) } else { snp_error_data.frame <- data.frame(snpnames="...", x="...", y="...", stringsAsFactors = F) } if(found_id_error_amount_id != 0) { id_error_data.frame <- data.frame(id=id_position_error, snpnames=id_snpposition_error, x=val_x_error, y=val_y_error, stringsAsFactors = F) } else { id_error_data.frame <- data.frame(id="...", snpnames="...", x="...", y="...", stringsAsFactors = F) } output_list <-list(data=mearged_set_snp_data, id=id_error_data.frame, snp=snp_error_data.frame) cat("...merging finished...\n") return(output_list) } GenABEL/R/rntransform.R0000644000176000001440000000102012073343537014336 0ustar ripleyusers"rntransform" <- function(formula,data,family=gaussian) { if ( is(try(formula,silent=TRUE),"try-error") ) { if ( is(data,"gwaa.data") ) data1 <- phdata(data) else if ( is(data,"data.frame") ) data1 <- data else stop("'data' must have 'gwaa.data' or 'data.frame' class") formula <- data1[[as(match.call()[["formula"]],"character")]] } var <- ztransform(formula,data,family) out <- rank(var) - 0.5 out[is.na(var)] <- NA mP <- .5/max(out,na.rm=T) out <- out/(max(out,na.rm=T)+.5) out <- qnorm(out) out } GenABEL/R/polygenic.R0000644000176000001440000005370712163537704014000 0ustar ripleyusers#' Estimation of polygenic model #' #' This function maximises the likelihood of the data under polygenic #' model with covariates an reports twice negative maximum likelihood estimates #' and the inverse of the variance-covariance matrix at the point of ML. #' #' One of the major uses of this function is to estimate residuals of the #' trait and the inverse of the variance-covariance matrix for #' further use in analysis with \code{\link{mmscore}} and #' \code{\link{grammar}}. #' #' Also, it can be used for a variant of GRAMMAR analysis, which #' allows for permutations for GW significance by use of #' environmental residuals as an analysis trait with \code{\link{qtscore}}. #' #' "Environmental residuals" (not to be mistaken with just "residuals") are #' the residual where both the effect of covariates AND the estimated #' polygenic effect (breeding values) are factored out. This thus #' provides an estimate of the trait value contributed by environment #' (or, turning this other way around, the part of the trait not explained #' by covariates and by the polygene). Polygenic residuals are estimated #' as #' #' \deqn{ #' \sigma^2 V^{-1} (Y - (\hat{\mu} + \hat{\beta} C_1 + ...)) #' } #' #' where \eqn{sigma^2} is the residual variance, \eqn{V^{-1}} is the #' InvSigma (inverse of the var-cov matrix at the maximum of #' polygenic model) and #' \eqn{(Y - (\hat{\mu} + \hat{\beta} C_1 + ...))} is the trait #' values adjusted for covariates (also at at the maximum of #' polygenic model likelihood). #' #' It can also be used for heritability analysis. #' If you want to test significance of heritability, #' estimate the model and write down #' the function minimum reported at the "h2an" element of the output #' (this is twice the negative MaxLikelihood). Then do a next round of #' estimation, but set fixh2=0. The difference between your function minima #' gives a test distributed as chi-squared with 1 d.f. #' #' The way to compute the likelihood is partly based on #' the paper of Thompson (see refs), namely instead of #' taking the inverse of the var-cov matrix every time, #' eigenvectors of the inverse of G (taken only once) #' are used. #' #' #' @param formula Formula describing fixed effects to be used in the analysis, e.g. #' y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. #' If no covariates used in the analysis, skip the right-hand side of the #' equation. #' @param kinship.matrix Kinship matrix, as provided by e.g. ibs(,weight="freq"), #' or estimated outside of GenABEL from pedigree data. #' @param data An (optional) object of \code{\link{gwaa.data-class}} or a data frame with #' outcome and covariates #' @param fixh2 Optional value of heritability to be used, instead of maximisation. #' The uses of this option are two-fold: (a) testing significance of #' heritability and (b) using a priori known heritability to derive the #' rest of MLEs and var.-cov. matrix. #' @param starth2 Starting value for h2 estimate #' @param trait.type "gaussian" or "binomial" #' @param opt.method "nlm" or "optim". These two use different optimisation functions. #' We suggest using the default \code{\link{nlm}}, although #' \code{\link{optim}} may give better results in some situations #' @param scaleh2 Only relevant when "nlm" optimisation function is used. #' "scaleh2" is the heritability #' scaling parameter, regulating how "big" are parameter changes in h2 with #' respect to changes in other parameters. As other parameters are estimated #' from previous regression, these are expected to change little from the #' initial estimate. The default value of 1000 proved to work rather well under a #' range of conditions. #' @param quiet If FALSE (default), details of optimisation process are reported #' @param steptol steptal parameter of "nlm" #' @param gradtol gradtol parameter of "nlm" #' @param optimbou fixed effects boundary scale parameter for 'optim' #' @param fglschecks additional check for convergence on/off (convergence #' between estimates obtained and that from FGLS) #' @param maxnfgls number of fgls checks to perform #' @param maxdiffgls max difference allowed in fgls checks #' @param patchBasedOnFGLS if FGLS checks not passed, 'patch' fixed #' effect estimates based on FGLS expectation #' @param llfun function to compute likelihood (default 'polylik_eigen', also #' available -- but not recommended -- 'polylik') #' @param eigenOfRel results of eigen(relationship matrix = 2*kinship.matrix). #' Passing this can decrease computational time substantially if multiple traits #' are analysed using the same kinship matrix. This option will not work if any #' NA's are found in the trait and/or covariates and if the dimensions of the #' 'eigen'-object, trait, covariates, kinship do not match. #' @param ... Optional arguments to be passed to \code{\link{nlm}} or (\code{\link{optim}}) #' minimisation function #' #' @return #' A list with values #' \item{h2an}{A list supplied by the \code{\link{nlm}} minimisation routine. #' Of particular interest are elements "estimate" containing parameter #' maximal likelihood estimates (MLEs) (order: mean, betas for covariates, #' heritability, (polygenic + residual variance)). The value of #' twice negative maximum log-likelihood #' is returned as h2an\$minimum.} #' \item{esth2}{Estimate (or fixed value) of heritability} #' \item{residualY}{Residuals from analysis, based on covariate effects only; #' NOTE: these are NOT grammar "environmental residuals"!} #' \item{pgresidualY}{Environmental residuals from analysis, based on covariate effects #' and predicted breeding value. #' } #' \item{grresidualY}{GRAMMAR+ transformed trait residuals} #' \item{grammarGamma}{list with GRAMMAR-gamma correction factors} #' \item{InvSigma}{Inverse of the variance-covariance matrix, computed at the #' MLEs -- these are used in \code{\link{mmscore}} and \code{\link{grammar}} #' functions.} #' \item{call}{The details of call} #' \item{measuredIDs}{Logical values for IDs who were used in analysis #' (traits and all covariates measured) == TRUE} #' \item{convFGLS}{was convergence achieved according to FGLS criterionE} #' #' #' @references #' Thompson EA, Shaw RG (1990) Pedigree analysis for quantitative #' traits: variance components without matrix inversion. Biometrics #' 46, 399-413. #' #' for original GRAMMAR #' #' Aulchenko YS, de Koning DJ, Haley C. Genomewide rapid association using mixed model #' and regression: a fast and simple method for genome-wide pedigree-based quantitative #' trait loci association analysis. Genetics. 2007 177(1):577-85. #' #' for GRAMMAR-GC #' #' Amin N, van Duijn CM, Aulchenko YS. A genomic background based method for #' association analysis in related individuals. PLoS ONE. 2007 Dec 5;2(12):e1274. #' #' for GRAMMAR-Gamma #' #' Svischeva G, Axenovich TI, Belonogova NM, van Duijn CM, Aulchenko YS. Rapid #' variance components-based method for whole-genome association analysis. #' Nature Genetics. 2012 44:1166-1170. doi:10.1038/ng.2410 #' #' for GRAMMAR+ transformation #' #' Belonogova NM, Svishcheva GR, van Duijn CM, Aulchenko YS, Axenovich TI (2013) #' Region-Based Association Analysis of Human Quantitative Traits in Related Individuals. #' PLoS ONE 8(6): e65395. doi:10.1371/journal.pone.0065395 #' #' @author Yurii Aulchenko, Gulnara Svischeva #' #' @note #' Presence of twins may complicate your analysis. Check the kinship matrix for #' singularities, or rather use \code{\link{check.marker}} for identification #' of twin samples. Take special care in interpretation. #' #' If a trait (no covariates) is used, make sure that the order of IDs in the #' kinship.matrix is exactly the same as in the outcome #' #' Please note that there is alternative to 'polygenic', #' \code{\link{polygenic_hglm}}, which is faster than #' polygenic() with the llfun='polylik' option, but slightly slower than the #' default polygenic(). #' #' @seealso #' \code{\link{polygenic_hglm}}, #' \code{\link{mmscore}}, #' \code{\link{grammar}} #' #' @examples #' # note that procedure runs on CLEAN data #' data(ge03d2ex.clean) #' gkin <- ibs(ge03d2ex.clean,w="freq") #' h2ht <- polygenic(height ~ sex + age, kin=gkin, ge03d2ex.clean) #' # estimate of heritability #' h2ht$esth2 #' # other parameters #' h2ht$h2an #' # the minimum twice negative log-likelihood #' h2ht$h2an$minimum #' # twice maximum log-likelihood #' -h2ht$h2an$minimum #' #' # for binary trait (experimental) #' h2dm <- polygenic(dm2 ~ sex + age, kin=gkin, ge03d2ex.clean, trait="binomial") #' # estimated parameters #' h2dm$h2an #' #' @keywords htest #' #' "polygenic" <- function(formula,kinship.matrix,data,fixh2,starth2=0.3,trait.type="gaussian", opt.method="nlm",scaleh2=1,quiet=FALSE, steptol=1e-8, gradtol = 1e-8, optimbou = 8, fglschecks=TRUE,maxnfgls=8,maxdiffgls=1e-4, patchBasedOnFGLS = TRUE, llfun = "polylik_eigen", eigenOfRel, ...) { if (!missing(data)) if (is(data,"gwaa.data")) { checkphengen(data) data <- phdata(data) } if (!missing(data)) if (!is(data,"data.frame")) stop("data should be of gwaa.data or data.frame class") if (starth2<0 || starth2>1) stop("Starting value of h2 (starth2) must be between 0 and 1") ttargs <- c("gaussian","binomial") if (!(match(trait.type,ttargs,nomatch=0)>0)) { out <- paste("trait.type argument should be one of",ttargs,"\n") stop(out) } if (trait.type=="gaussian") fam <- gaussian() if (trait.type=="binomial") fam <- binomial() optargs <- c("nlm","optim") if (!(match(opt.method,optargs,nomatch=0)>0)) { out <- paste("opt.method argument should be one of",optargs,"\n") stop(out) } if (llfun == "polylik_eigen") llFUN <- polylik_eigen else if (llfun == "polylik") llFUN <- polylik else stop("llfun should be 'polylik' or 'polylik_eigen'") if ( is(try(formula,silent=TRUE),"try-error") ) { formula <- data[[as(match.call()[["formula"]],"character")]] } # if (!missing(data)) attach(data,pos=2,warn.conflicts=FALSE) # beging patch bug #1322 (by Nicola Pirastu) if (is(formula, "formula")){ mf <- model.frame(formula, data, na.action = na.omit, drop.unused.levels = TRUE) ciccio=function(x)nlevels(as.factor(x)) livelli=apply(mf,2,ciccio) ch=length(livelli) bad=which(livelli<2) if(length(bad)>0) warning(paste("Variable",names(mf)[bad],"has only one value: Dropped")) livelli=livelli[livelli>1] mf=mf[names(livelli)] if(length(livelli)>1){ if(length(livelli)==2){ formula=as.formula(paste(names(mf)[1],"~",names(mf)[2])) }else{ formula=(paste(names(mf)[1],"~",names(mf)[2])) for(i in 3:length(livelli)){ formula=paste(formula,"+",names(mf)[i]) } formula=as.formula(formula) } }else{ stop("All covariates have only one value") } } # end patch bug #1322 if (is(formula,"formula")) { clafo <- "formula" mf <- model.frame(formula,data,na.action=na.omit,drop.unused.levels=TRUE) y <- model.response(mf) sdy <- sd(y) meany <- mean(y) if (trait.type=="gaussian") y <- (y-meany)/sdy desmat <- model.matrix(formula,mf) rglm <- glm(y~0+desmat,family=fam) sglm <- summary(rglm) iniest <- sglm$coef[,1] inierr <- sglm$coef[,2] allids <- rownames(data) phids <- allids[rownames(data) %in% rownames(mf)] #print("bb") #print(phids) relmat <- kinship.matrix[phids,phids]*2.0 #print("bbb") mids <- (rownames(data) %in% rownames(mf)) if (trait.type=="binomial") { tvar <- var(rglm$resid) } else { tvar <- var(rglm$resid) } } else { clafo <- "NOT" y <- formula if (length(y) != dim(kinship.matrix)[1]) stop("dimension of outcome and kinship.matrix do not match") mids <- (!is.na(y)) allids <- data$id phids <- allids[mids] y <- y[mids] relmat <- kinship.matrix[mids,mids]*2.0 sdy <- sd(y) meany <- mean(y) if (trait.type=="gaussian") y <- (y-meany)/sdy desmat <- matrix(1,nrow=length(y)) if (trait.type=="binomial") { tvar <- var(y) tmp <- mean(y) iniest <- c(log(tmp/(1.-tmp))) inierr <- sqrt(tmp*(1-tmp)/length(y)) } else { tvar <- var(y) iniest <- c(mean(y)) inierr <- sqrt(var(y)/length(y)) } } # if (!missing(data)) detach(data) tmp <- t(relmat) relmat[upper.tri(relmat)] <- tmp[upper.tri(tmp)] rm(tmp);gc() if (llfun=="polylik") eigres <- eigen(ginv(relmat),symmetric=TRUE) else if (llfun=="polylik_eigen") { if (!missing(eigenOfRel)) eigres <- eigenOfRel else eigres <- eigen(relmat,symmetric=TRUE) if (any(eigres$values<1e-8)) { eigres$values[eigres$values<1e-8] <- 1e-8 msg <- paste("some eigenvalues close/less than 1e-8, setting them to 1e-8\nyou can also try option llfun='polylik' instead") warning(msg) } } else stop("cannot be here...") if (!quiet) { cat("LM estimates of fixed parameters:\n") print(iniest); flush.console() } iniest <- iniest# + 0.001*iniest # check dimensions and no NA if eigenOfRel is specified if (!missing(eigenOfRel)) { if (!(is(eigenOfRel,"list") & all(names(eigenOfRel) == c("values","vectors")) )) stop('eigenOfRel does not look like and eigen-generated object!') nIds <- length(y) if (dim(desmat)[1] != nIds) stop('dimensions of Y and X do not match') if (dim(relmat)[1] != nIds) stop('dimensions of Y and kinship matrix do not match') if (dim(eigres$vectors)[1] != nIds) stop('dimension 1 of eigen-vectors do not match other data') if (dim(eigres$vectors)[2] != nIds) stop('dimension 2 of eigen-vectors do not match other data') if (length(eigres$values) != nIds) stop('number of eigen-values does not match other data') } # END check dimensions and no NA if eigenOfRel is specified convFGLS <- NULL; if (!missing(fixh2)) { startlik <- llFUN(c(iniest,tvar),y=y,desmat=desmat,relmat=relmat, eigenRes=eigres,fixh2=(fixh2/scaleh2),trait.type=trait.type, scaleh2=scaleh2) if (opt.method=="nlm") { prnlev <- 0; if (!quiet) prnlev <- 2; h2an <- nlm(llFUN,p=c(iniest,tvar),y=y,desmat=desmat,relmat=relmat,eigenRes=eigres, fixh2=(fixh2/scaleh2),trait.type=trait.type,startlik=startlik,scaleh2=scaleh2, print.level=prnlev,steptol=steptol,gradtol=gradtol,...) # h2an <- nlm(llFUN,p=c(iniest,tvar),y=y,desmat=desmat,relmat=relmat,eigenRes=eigres,fixh2=(fixh2/scaleh2),trait.type=trait.type,startlik=startlik,scaleh2=scaleh2,...) } else { lower <- c(iniest-inierr*optimbou,1.e-4) upper <- c(iniest+inierr*optimbou,1) cntrl <- list(); if (!quiet) cntrl <- list(trace=6,REPORT=1) h2an <- optim(fn=llFUN,par=c(iniest,tvar),method="L-BFGS-B",lower=lower,upper=upper, y=y,desmat=desmat,relmat=relmat,eigenRes=eigres,fixh2=(fixh2),trait.type=trait.type, control=cntrl,scaleh2=1,...) } } else { nfgls <- 0 diffgls <- maxdiffgls + 1 parsave <- NULL while (nfgls < maxnfgls & diffgls > maxdiffgls) { if (is.null(parsave)) { if (opt.method=="nlm") parsave <- c(iniest,starth2/scaleh2,tvar) else parsave <- c(iniest,starth2,tvar) } startlik<-llFUN(parsave,y=y,desmat=desmat,relmat=relmat,eigenRes=eigres, trait.type=trait.type,scaleh2=scaleh2) if (opt.method=="nlm") { #print(parsave) prnlev <- 0; if (!quiet) prnlev <- 2; h2an <- nlm(llFUN,p=parsave,y=y,desmat=desmat,relmat=relmat,eigenRes=eigres, trait.type=trait.type,startlik=startlik,scaleh2=scaleh2, print.level=prnlev,steptol=steptol,gradtol=gradtol,...) # h2an <- nlm(llFUN,p=c(iniest,(starth2/scaleh2),tvar),y=y,desmat=desmat,relmat=relmat,eigenRes=eigres,trait.type=trait.type,startlik=startlik,scaleh2=scaleh2,...) parsave <- h2an$estimate } else { #print(parsave) lower <- c(iniest-inierr*optimbou,1.e-4,1.e-4) upper <- c(iniest+inierr*optimbou,0.98,1) #print("LOWER/UPPER") #print(lower) #print(upper) cntrl <- list(); if (!quiet) cntrl <- list(trace=6,REPORT=1) h2an <- optim(fn=llFUN,par=parsave,method="L-BFGS-B",lower=lower,upper=upper, y=y,desmat=desmat,relmat=relmat,eigenRes=eigres,trait.type=trait.type, control=cntrl,scaleh2=1,...) parsave <- h2an$par } #print(parsave) if (fglschecks && missing(fixh2)) { npar <- length(parsave) h2 <- parsave[npar-1]*scaleh2 # # iSigma <- ginv(h2*relmat + (1-h2)*diag(x=1,ncol=length(y),nrow=length(y))) # start new if (llfun=="polylik") { if (!missing(eigenOfRel)) eigres <- eigenOfRel else eigres <- eigen(relmat,symmetric=TRUE) # ensure eigres contain eigen of RelMat (not Inv(RelMat)) } es <- (eigres$value*h2+1.-h2)*parsave[npar]*sdy*sdy iSigma <- (eigres$vec) %*% diag(1./es,ncol=length(es)) %*% t(eigres$vec) # END new LHest <- parsave[1:(npar-2)] betaFGLS <- as.vector(ginv(t(desmat) %*% iSigma %*% desmat) %*% (t(desmat) %*% iSigma %*% y)) #print(c("betaFGLS = ",betaFGLS)) #cnd <- (abs(betaFGLS)>maxdiffgls) #cnd[1] <- TRUE #LHest <- LHest[cnd] #betaFGLS <- betaFGLS[cnd] difFGLS <- abs(betaFGLS-LHest) if (!quiet) { cat("difFGLS:\n") print(difFGLS) } diffgls <- max(difFGLS) steptol <- steptol/10; gradtol <- gradtol/10; if ((h2<1e-4 || h2>(1-1e-4)) && nfgls > floor(maxnfgls/2)) { parsave[npar-1] <- runif(1,min=0.05,max=0.95)/scaleh2 } if (patchBasedOnFGLS && diffgls > maxdiffgls) { if (!quiet) {cat("fixed effect betas changed to FGLS-betas for re-estimation\n")} parsave[1:(npar-2)] <- betaFGLS; } } else { nfgls <- maxnfgls+1 } nfgls <- nfgls + 1 #print(c("NFGLS=",nfgls)) } if (diffgls0) tmp <- extract_text_file_columns(genofile,order_geno_snp_a0_a1)[-c(1:skip_geno),] else tmp <- extract_text_file_columns(genofile,order_geno_snp_a0_a1) genoannot <- as.data.frame(tmp,stringsAsFactors=FALSE) names(genoannot) <- c("name","A0","A1") if (!file.exists(infofile)) { return(genoannot) } #1snp_id 2rs_id 3position 4exp_freq_a1 5info 6certainty 7type info_type1 concord_type1 r2_type1 info_type0 concord_type0 r2_type0 #rs_id position exp_freq_a1 info certainty type if (skip_info>0) tmp <- extract_text_file_columns(infofile,order_info_snp_pos_freq1_info_qual_type)[-c(1:skip_info),] else tmp <- extract_text_file_columns(infofile,order_info_snp_pos_freq1_info_qual_type) infoannot <- as.data.frame(tmp,stringsAsFactors=FALSE) rm(tmp);gc() names(infoannot) <- c("name","pos","Freq1","Rsq","Quality","type") #print(infoannot[1:5,]) # merge annotation if (!all(genoannot$name %in% infoannot$name)) { warning("not all snps are in info-file") warning(paste("missing snps:",genoannot$name[which(!(genoannot$name %in% infoannot$name))])) } if (allow_duplicated_names) { if (dim(genoannot)[1] != dim(infoannot)[1]) stop("number of SNPs in geno- and info- files different") mrg <- cbind(genoannot,infoannot[,c(2:dim(infoannot)[2])]) } else { mrg <- merge(genoannot,infoannot,by="name",all.x=TRUE,all.y=F) rownames(mrg) <- mrg$name mrg <- mrg[as.character(genoannot$name),] } class(mrg$pos) <- class(mrg$Freq1) <- class(mrg$Rsq) <- class(mrg$Quality) <- "numeric" if (!missing(chromosome)) mrg$chr <- chromosome return(mrg) }GenABEL/R/ibs.old.R0000644000176000001440000000206211247561261013322 0ustar ripleyusers"ibs.old" <- function (data,snpsubset,idsubset,weight="no") { if (is(data,"gwaa.data")) data <- data@gtdata if (!is(data,"snp.data")) stop("The data argument must be of snp.data-class or gwaa.data-class") if (!missing(snpsubset)) data <- data[,snpsubset] homodiag <- hom(data) if (!missing(idsubset)) homodiag <- homodiag[idsubset,] if (weight=="no") { homodiag <- homodiag[,"Hom"] } else { homodiag <- 0.5+homodiag[,"F"] } if (!missing(idsubset)) data <- data[idsubset,] wargs <- c("no","freq") if (!(match(weight,wargs,nomatch=0)>0)) { out <- paste("weight argument should be one of",wargs,"\n") stop(out) } # if (npairs > 2500000) stop("Too many pairs to evaluate... Stopped") if (weight == "no") option = 0 if (weight == "freq") option = 1 out <- .C("ibs", as.raw(data@gtps), as.integer(data@nids), as.integer(data@nsnps), as.integer(option), sout = double(data@nids*data@nids), PACKAGE="GenABEL")$sout dim(out) <- c(data@nids,data@nids) out <- t(out) diag(out) <- homodiag colnames(out) <- data@idnames rownames(out) <- data@idnames out } GenABEL/R/zzz.R0000644000176000001440000000455312207176341012632 0ustar ripleyusersDISABLED.onAttach <- function(lib, pkg) { ## this is something which should be fixed: both version ## and date can come from DESCRIPTION! #pkgDescription <- packageDescription(pkg) #pkgVersion <- pkgDescription$Version #pkgDate <- pkgDescription$Date pkgVersion <- "1.7-7" pkgDate <- "June 29, 2013" welcomeMessage <- paste(pkg," v. ",pkgVersion," (",pkgDate,") loaded\n",sep="") # check if CRAN version is the same as loaded cranVersion <- try( checkPackageVersionOnCRAN(pkg) ) if (!is.null(cranVersion) & !( class(cranVersion) == "try-error") ) if (pkgVersion != cranVersion) { welcomeMessage <- paste(welcomeMessage, "\nInstalled ",pkg," version (",pkgVersion,") is not the same as stable\n", "version available from CRAN (",cranVersion,"). Unless used intentionally,\n", "consider updating to the latest CRAN version. For that, use\n", "'install.packages(\"",pkg,"\")', or ask your system administrator\n", "to update the package.\n\n",sep="") } # check for news address <- c( "http://genabel.r-forge.r-project.org/version_and_news.html", "http://www.genabel.org/sites/default/files/version_and_news.html" ) svtmo <- options("timeout") options("timeout"=2) tryRes1 <- 0; class(tryRes1) <- "try-error" curaddr <- 1 while (class(tryRes1) == "try-error" && curaddr <= length(address) ) { suppressWarnings( tryRes0 <- try(conn <- url(address[curaddr]),silent=TRUE) ) suppressWarnings( tryRes1 <- try(fulltext <- readLines(conn),silent=TRUE) ) close(conn) curaddr <- curaddr + 1 } if (class(tryRes1) != "try-error") { if (length(fulltext)>0) { # message to all users strnews <- grep("",tolower(fulltext)) endnews <- grep("",tolower(fulltext)) if (length(strnews)>0 && length(endnews)>0) if ((endnews-1) >= (strnews+1)) { welcomeMessage <- paste(welcomeMessage, fulltext[(strnews+1):(endnews-1)],sep="\n") } # check for specific package news strnews <- grep(paste("<",pkg,"news>",sep=""),tolower(fulltext)) endnews <- grep(paste("",sep=""),tolower(fulltext)) if (length(strnews)>0 && length(endnews)>0) if ((endnews-1) >= (strnews+1)) { welcomeMessage <- paste(welcomeMessage, fulltext[(strnews+1):(endnews-1)],sep="\n") } } #rm(a,fulltext,ver) } options("timeout"=svtmo) packageStartupMessage(welcomeMessage) } GenABEL/R/reconstructNPs.R0000644000176000001440000001565112025576475015004 0ustar ripleyusers#' reconstruct nuclear families #' #' Function for reconstruction of nulecar families #' or extended pedigrees based on results of #' \code{\link{findRelatives}} output (estimatd #' meiotic distance matrix). Reconstruction is #' based on the fact that parent-offspring pairs #' have meiotic distance of '1', and sibs have a #' distance '2+2'. If both parents and the offspring #' are genotyped, expected distace between offspring #' and both parents is '1', and distance between two #' parents is >2 (coded as 'NA'). #' #' @param relationshipGuessMatrix meiotic relationship #' matrix, as estimated by \code{\link{findRelatives}} #' #' @param sex Sex, coded with 1 for males and 0 for females #' #' @return A matrix containing reconstructed pedigree(s) #' coded in linkage-like format. If "fid" is zero, this #' means that a pedigree could not be assigned. #' #' @author Yurii Aulchenko #' #' @examples #' nloci <- 100 #' q <- runif(nloci,min=0.05,max=0.95) #' # g7---g8 #' # _|_ #' # | | #' # g9 g10---g11 #' # __|_ #' # | /\ #' # g12 g13 g14 #' # #' nids <- 8 #' sex <- c(1,0,0,1,0,0,0,0) #' names(sex) <- paste("g",c(7:14),sep="") #' gt <- matrix(ncol=nloci,nrow=nids) #' rownames(gt) <- paste("g",c(7:14),sep="") #' gt["g7",] <- rbinom(nloci,2,q) #' gt["g8",] <- rbinom(nloci,2,q) #' gt["g11",] <- rbinom(nloci,2,q) #' gt["g9",] <- generateOffspring(gt["g7",],gt["g8",],q=q) #' gt["g10",] <- generateOffspring(gt["g7",],gt["g8",],q=q) #' gt["g12",] <- generateOffspring(gt["g10",],gt["g11",],q=q) #' gt["g13",] <- generateOffspring(gt["g10",],gt["g11",],q=q) #' gt["g14",] <- gt["g13",] #' aa<-findRelatives(gt,q=q,nmei=c(1:2)) #' aa$guess #' aaPed <- reconstructNPs(aa$guess,sex) #' aaPed #' #' reconstructNPs <- function(relationshipGuessMatrix,sex) { # sanity checks; extracting info in convenient format if ( is.null(rownames(relationshipGuessMatrix)) || is.null(colnames(relationshipGuessMatrix)) ) stop("relationshipGuessMatrix should have row and column names") if ( any(rownames(relationshipGuessMatrix) != colnames(relationshipGuessMatrix)) ) stop ("rownames != colnames in relationshipGuessMatrix") if (!is(relationshipGuessMatrix,"matrix")) stop("relationshipGuessMatrix must be a matrix") if (!is(relationshipGuessMatrix[1,1],"character")) stop("relationshipGuessMatrix must contain 'character'") if (dim(relationshipGuessMatrix)[1] != dim(relationshipGuessMatrix)[2]) stop("ncol != nrows in relationshipGuessMatrix") if ( any(relationshipGuessMatrix[upper.tri(relationshipGuessMatrix)] != t(relationshipGuessMatrix)[upper.tri(relationshipGuessMatrix)], na.rm = TRUE) ) { warning("lower triangle != upper triangle in relationshipGuessMatrix; using lower.tri") } relationshipGuessMatrix[upper.tri(relationshipGuessMatrix)] <- NA save_RelGM <- relationshipGuessMatrix save_RelGM[upper.tri(save_RelGM)] <- t(save_RelGM)[upper.tri(save_RelGM)] relationshipGuessMatrix <- t(relationshipGuessMatrix) # also change diag 0 -> NA diag(relationshipGuessMatrix) <- NA nids <- dim(relationshipGuessMatrix)[1] idnames <- rownames(relationshipGuessMatrix) if (length(sex) != nids) stop("length(sex) != nids") if (!is.null(names(sex))) { if (!all( names(sex) %in% idnames)) stop("names(sex) do nor match names in relationshipGuessMatrix") sex <- sex[idnames] } else { warning("no names(sex); assuming the same order as in naming of relationshipGuessMatrix") names(sex) <- idnames } # start inferences on Nuclear Pedigrees (NPs) outColNames <- c("fid","id","father","mother","sex", "MZT","SIB","PO","UNRELATED","PARSEXPRO") out <- matrix(nrow=nids,ncol=length(outColNames)) colnames(out) <- outColNames rownames(out) <- idnames out[,"id"] <- idnames sex[which(sex==0)] <- "female" sex[which(sex==1)] <- "male" out[,"sex"] <- sex out[,"fid"] <- out[,"father"] <- out[,"mother"] <- out[,"MZT"] <- 0 out[,"SIB"] <- out[,"UNRELATED"] <- out[,"PARSEXPRO"] <- 0 out[,"PO"] <- "0" #print(relationshipGuessMatrix) if ( all(is.na(relationshipGuessMatrix)) ) { warning("all non-diag elements of relationshipGuessMatrix are NA; returning 'unrelated'") return(out) } # identify specific pairs identifySpecificPair <- function(matrixNotion,name,out,notYet="0") { for (cid in rownames(out)) if (any(relationshipGuessMatrix[cid,] == matrixNotion, na.rm = TRUE)) { twset <- c(cid,idnames[which(relationshipGuessMatrix[cid,] == matrixNotion)]) if (all(out[twset,name] == notYet)) { out[twset,name] <- paste(twset,collapse="-") } else if (all(out[twset,name] != notYet)) { } else { stop(paste("confused with",name)) } } out } # identify twins out <- identifySpecificPair("0","MZT",out) # identify sibs out <- identifySpecificPair("2+2","SIB",out) # identify parent-offspring for (cid in idnames) { if (any(save_RelGM[cid,] == "1",na.rm=TRUE)) { poids <- c(cid,idnames[which(save_RelGM[cid,] == "1")]) out[cid,"PO"] <- paste(poids,collapse="-") } } # identify unrelated curNucFam <- 1 for (cid in idnames) { if (all(is.na(save_RelGM[cid,]) | save_RelGM[cid,] == "0" )) { out[cid,"fid"] <- curNucFam out[cid,"UNRELATED"] <- "1" curNucFam <- curNucFam + 1 } } # identify offspring and construct NPs marIs.na <- function(matr,MAR) { out <- apply(matr,MARGIN=MAR,FUN=function(x) {any(is.na(x))}) out } colIs.na <- function(matr) {return(marIs.na(matr,MAR=2))} rowIs.na <- function(matr) {return(marIs.na(matr,MAR=1))} for (cid in idnames) if (out[cid,"fid"] == "0") { ones <- idnames[which(save_RelGM[cid,] == "1")] if (length(ones) >= 2) { miniRel <- save_RelGM[c(ones),c(ones)] diag(miniRel) <- miniRel[upper.tri(miniRel)] <- "0" if (sum(is.na(miniRel)) == 1) { p1 <- colnames(miniRel)[which(colIs.na(miniRel))] p2 <- rownames(miniRel)[which(rowIs.na(miniRel))] if (is.na(sex[p1]) || is.na(sex[p2])) {sexprob <- 1} else if (sex[p1]==sex[p2]) {sexprob <- 1} else { if (sex[p1] == "male" && sex[p2] == "female") { Fa <- p1; Mo <- p2; sexprob <- 0 } else if (sex[p2] == "male" && sex[p1] == "female") { Fa <- p1; Mo <- p2; sexprob <- 0 } else { sexprob <- 1 } } offspring <- cid if (out[cid,"MZT"] != "0") offspring <- c(offspring,out[which(out[,"MZT"] == out[cid,"MZT"]),"id"]) if (out[cid,"SIB"] != "0") offspring <- c(offspring,out[which(out[,"SIB"] == out[cid,"SIB"]),"id"]) out[offspring,"father"] <- Fa out[offspring,"mother"] <- Mo nfam <- c(Fa,Mo,offspring) if (all(out[nfam,"fid"]=="0")) { out[nfam,"fid"] <- curNucFam curNucFam <- curNucFam + 1 } else { uniqueFamIds <- unique(out[nfam,"fid"]) uniqueFamIds <- uniqueFamIds[which(uniqueFamIds != "0")] minFamId <- min(as.integer(uniqueFamIds)) for (jj in uniqueFamIds) {out[which(out[,"fid"] == jj),"fid"] <- minFamId;} out[nfam,"fid"] <- minFamId; } if (sexprob) out[nfam,"PARSEXPRO"] <- "1" } } } return(out) } GenABEL/R/drop.out.points.R0000644000176000001440000000276511324100411015045 0ustar ripleyusers#===================================================================================== # # Filename: drop.out.points.R # # Description: R function allow you to drop points which is out of n*sigma. Where sigma is standart diviation. # # Version: 1.0 # Created: 22-Apr-2009 # Revision: none # # # Author: Maksim V. Struchalin # Company: ErasmusMC, Epidemiology & Biostatistics Department, The Netherlands. # Email: m.struchalin@erasmusmc.nl # license: GPL (>=2) # #===================================================================================== "drop.out.points" <- function(trait=c(), n=3) { if(length(trait) == 0) { print("Function drop.out.points(...) drop out points which are beyond of n*sigma. Where sigma is standart diviation.") print("Usage: drop.out.points(trait), where trait is simle numerical vector, n - number of sigma") print("All values which are beyond n*sigma are replaced by NA") print("author: M.Struchalin, m.struchalin@erasmusmc.nl") print("company: ErasmusMC, Epidemiology & Biostatistics Department, The Netherlands.") print("license: GPL (>=2)") stop("no input parameters") } if(!is.numeric(trait)) { stop("trait must be numeric") } #start exclusion trait_passed <- c(T,F) while(dim(table(trait_passed)) != 1) { trait_mean <- mean(trait, na.rm=T) sd <- sqrt(var(trait, na.rm=T)) trait_passed <- (trait < trait_mean + sd*n & trait > trait_mean - sd*n) trait[!trait_passed] <- NA } trait } GenABEL/R/ztransform.R0000644000176000001440000000335512076322144014177 0ustar ripleyusers"ztransform" <- function(formula,data,family=gaussian) { if (missing(data)) { if(is(formula,"formula")) data <- environment(formula) else data <- environment() # wasdata <- 0 } else { if (is(data,"gwaa.data")) { data <- data@phdata } else if (!is(data,"data.frame")) { stop("data argument should be of gwaa.data or data.frame class") } # attach(data,pos=2,warn.conflicts=FALSE) # wasdata <- 1 } if (is.character(family)) family <- get(family, mode = "function", envir = parent.frame()) if (is.function(family)) family <- family() if (is.null(family$family)) { print(family) stop("'family' not recognized") } if ( is(try(formula,silent=TRUE),"try-error") ) { formula <- data[[as(match.call()[["formula"]],"character")]] } if (is(formula,"formula")) { # mf <- model.frame(formula,data,na.action=na.omit,drop.unused.levels=TRUE) mf <- model.frame(formula,data,na.action=na.pass,drop.unused.levels=TRUE) mids <- complete.cases(mf) mf <- mf[mids,] y <- model.response(mf) desmat <- model.matrix(formula,mf) lmf <- glm.fit(desmat,y,family=family) # if (wasdata) # mids <- rownames(data) %in% rownames(mf) # else resid <- lmf$resid # print(formula) } else if (is(formula,"numeric") || is(formula,"integer") || is(formula,"double")) { y <- formula mids <- (!is.na(y)) y <- y[mids] resid <- y if (length(unique(resid))==1) stop("trait is monomorphic") if (length(unique(resid))==2) stop("trait is binary") } else { stop("formula argument must be a formula or one of (numeric, integer, double)") } y <- (resid-mean(resid))/sd(resid) # if (wasdata==1) detach(data) tmeas <- as.logical(mids) out <- rep(NA,length(mids)) out[tmeas] <- y out } GenABEL/R/mlreg.R0000644000176000001440000001105212017632644013075 0ustar ripleyusers"mlreg" <- function(formula,data,gtmode="additive",trait.type="guess",propPs=1.0) #function(formula,data,snpsubset,idsubset,gtmode="additive",trait.type="guess",propPs=1.0) { if (missing(data)) stop("data argument can not be missing in lm.gwaa") if (!is(data,"gwaa.data")) stop("data argument should have gwaa.data class") checkphengen(data) gtdata <- data@gtdata data <- data@phdata # if (!missing(snpsubset)) gtdata <- gtdata[,snpsubset] # if (!missing(idsubset)) { # gtdata <- gtdata[idsubset,] # data <- data[idsubset,] # } gc() # from lm cl <- match.call() mf <- match.call(expand.dots = FALSE) # m <- match(c("formula", "data", "snpsubset", "idsubset"), names(mf), 0L) m <- match(c("formula", "data"), names(mf), 0L) mf <- mf[c(1L, m)] mf$drop.unused.levels <- TRUE mf[[1L]] <- as.name("model.frame") mf <- eval(mf, parent.frame()) mt <- attr(mf, "terms") x <- model.matrix(mt, mf) # trait type (1=gaussian, 2=binomial, 3=survival) posttypes <- c("gaussian","binomial","survival") y <- model.extract(mf,"response") if (trait.type=="guess") { if (is(y,"numeric") || is(y,"integer")) { if (isbinomial(y)) ttype <- 2 else ttype <- 1 } else if (is(y,"GASurv")) { ttype <- 3 } else { stop("cannot guess trait type: not numeric, not GASurv!") } } else { if (!any(posttypes==trait.type)) stop("trait type should be either \"gaussian\" or \"binomial\" or \"survival\"") ttype <- match(trait.type,posttypes) } if (ttype==2) test.type(y,"binomial") if (ttype==1) test.type(y,"gaussian") # from lm.fit if (is.null(n <- nrow(x))) stop("'x' must be a matrix") if (n == 0L) stop("0 (non-NA) cases") p <- ncol(x) if (p == 0L) stop("no predictors in the model") ny <- NCOL(y) if (is.matrix(y) && ny == 1) y <- drop(y) if (NROW(y) != n) stop("incompatible dimensions") storage.mode(x) <- "double" storage.mode(y) <- "double" # my code # check mode 1=additive, 2=dominant 3=recessive 4=overdominant posgtmtypes <- c("additive","dominant","recessive","overdominant") if (!any(posgtmtypes==gtmode)) stop("gtmode should be one of: additive, dominant, recessive, overdominant") gtm <- match(gtmode,posgtmtypes) # continue... gtdata <- gtdata[rownames(x),] if (gtdata@nids != n) stop("incompatible dimensions") if (any(gtdata@chromosome == "X") & !any(colnames(x)=="sex")) warning("You analysed X chromosome without adjustment for sex") if (ttype==1) chi2 <- .C("linreg_gwaa",as.double(y),as.double(x),as.raw(gtdata@gtps),as.integer(n), as.integer(ncol(x)),as.integer(gtdata@nsnps),as.integer(gtm),chi2=double(3*gtdata@nsnps))$chi2 else if (ttype==2) chi2 <- .C("logreg_gwaa",as.double(y),as.double(x),as.raw(gtdata@gtps),as.integer(n), as.integer(ncol(x)),as.integer(gtdata@nsnps),as.integer(gtm),chi2=double(3*gtdata@nsnps))$chi2 else if (ttype==3) chi2 <- .C("coxph_gwaa",as.double(y),as.double(x),as.raw(gtdata@gtps),as.integer(n), as.integer(ncol(x)),as.integer(gtdata@nsnps),as.integer(gtm),chi2=double(3*gtdata@nsnps))$chi2 else stop(paste("oppa, da oppa:",class(y),"!")) chi2 <- matrix(chi2,ncol=3) chi2 <- data.frame(chi2) colnames(chi2) <- c("N","beta","sebeta") rownames(chi2) <- snpnames(gtdata) chi2[abs(chi2+999.9)<1.e-6] <- NA #out <- list() #out$snpnames <- gtdata@snpnames #out$chromosome <- gtdata@chromosome #out$map <- gtdata@map N <- chi2$N effB <- chi2$beta effAB <- rep(NA,dim(chi2)[1]) effBB <- rep(NA,dim(chi2)[1]) chi2.2df <- rep(NA,dim(chi2)[1]) P2df <- rep(NA,dim(chi2)[1]) se.effB <- chi2$sebeta chi2.1df <- (chi2$beta/chi2$sebeta)^2 #out$lambda <- estlambda(out$chi2.1df,plot=F,prop=propPs) P1df <- pchisq(chi2.1df,1,lower.tail=F) lambda <- estlambda(chi2.1df,plot=F,proportion=propPs) Pc1df <- pchisq(chi2.1df/lambda$est,1,lower.tail=F) #out$call <- match.call() #out$trait.type <- posttypes[ttype] #class(out) <- "scan.gwaa" #out if (is.null(Pc1df)) { results <- data.frame(N=N, effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } else { results <- data.frame(N=N, effB = effB, se_effB = abs(effB)/sqrt(chi2.1df), chi2.1df = chi2.1df, P1df = P1df, Pc1df = Pc1df, effAB=effAB, effBB=effBB, chi2.2df = chi2.2df, P2df = P2df, stringsAsFactors = FALSE) } rownames(results) <- snpnames(gtdata) out <- new("scan.gwaa", results=results, annotation = annotation(gtdata), lambda = lambda, idnames = idnames(gtdata), call = match.call(), family = trait.type ) out } "reg.gwaa" <- function(...) { out <- mlreg(...) out } GenABEL/R/snp.subset.R0000644000176000001440000000336711437012374014102 0ustar ripleyuserssnp.subset <- function(data,snpsubset) { if (missing(snpsubset)) { warning("snpsubset missing") return(data) } if (is(data,"scan.gwaa")) { out <- snp.subset.scan.gwaa(data,snpsubset) } else if (is(data,"check.marker")) { out <- snp.subset.check.marker(data,snpsubset) } else {stop("data should be of type check.marker-class or scan.gwaa-class")} out } "snp.subset.scan.gwaa" <- function(data,snpsubset) { norig <- length(snpnames(data)) tokeep <- rep(FALSE,norig) if (is.numeric(snpsubset) || is.logical(snpsubset)) { tokeep[snpsubset] <- TRUE } else if (is.character(snpsubset)) { tokeep <- snpnames(data) %in% snpsubset } else {stop("snpsubset should have type numeric, logical or character")} out <- new("scan.gwaa", results=data@results[tokeep,], annotation = data@annotation[tokeep,], lambda = data@lambda, idnames = data@idnames, call = match.call(), family = data@family ) out } "snp.subset.check.marker" <- function(mcobj,subs) { o <- list() # processing mcobj$call cidx <- match(subs,mcobj$call$name) o$call$name <- mcobj$call$name[cidx] o$call$map <- mcobj$call$map[cidx] o$call$chromosome <- mcobj$call$chromosome[cidx] o$call$call <- match.call() # processing mcobj$details.redundancy for (i in names(mcobj$details.redundancy)) { if (any(subs==i)) o$details.redundancy[i] <- mcobj$details.redundancy[i] } # processing simple lists o$redundant <- subs[!is.na(match(subs,mcobj$redundant))] o$nofreq <- subs[!is.na(match(subs,mcobj$nofreq))] o$nocall <- subs[!is.na(match(subs,mcobj$nocall))] o$ok <- subs[!is.na(match(subs,mcobj$ok))] # out hwe & chi2 cidx <- !is.na(match(mcobj$nohwe,subs)) o$nohwe <- mcobj$nohwe[cidx] o$chi2.hwe <- mcobj$chi2.hwe[cidx] # output class(o) <- "check.marker" o } GenABEL/MD50000644000176000001440000004632212257302327011761 0ustar ripleyusersa43c117b35b550e725c6db35497750fd *ChangeLog 92466ebb66a04df52623b0a1e36d23ac *DESCRIPTION b40eaf1640f93040fda013f63cab4de7 *NAMESPACE 95d5d4859f5f15ce187a8f93e2219b9f *R/GASurv.R cce0d87eecb2d145c3299571a590b53a *R/GenABEL.R 16e6b5bef4ad5fa6e80b490296cb492b *R/HWE.show.R 4135d78b46d5820cf1e79fd09f88d524 *R/PGC.R bea59db554247d12df01e679b9391936 *R/VIFGC.R ec26c207cdf732a04295c6ac0881349c *R/VIFGC_ovdom.R 72699a26d952f2fc7e1ebced57993b06 *R/Xcheck.R 39391ea344fed2b0299dd1c5076e2fc3 *R/Xfix.R 7f77048009a83fb5c1f1daa326f8b8bc *R/add.phdata.R 271277445eb3611ff60cc60d0c2db74e *R/add.plot.R 7fb4dc6e53d5e38680d60653d11b849c *R/alleleID.R 0ac571d42d9bb3b04323ac7c0ed203be *R/arrange_probabel_phe.R 33733ccd20f25a5a6d45ce06c60073cf *R/ases.R c7957ef41ab11cdb389898cab4163b4c *R/autosomal.R 5dfaa2a573b72ac4038352451bd7d704 *R/blurGenotype.R 39996703b3495791633dff34fdad7b2e *R/catable.R e4aeb2afdd973dea2c7c2eb39ec293f2 *R/ccfast.R 734572056100f7a9afa9ad8edc5ade42 *R/ccfast.new.R c4942e2ec8a6ebd100739131c183d3bd *R/check.marker.R fe87f94a2a03937345d01aad1b61490a *R/check.marker.internal.R 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Contact: GenABEL project developers Maintainer: Yurii Aulchenko Depends: R (>= 2.15.0), methods, MASS, utils, GenABEL.data Suggests: qvalue, genetics, haplo.stats, DatABEL (>= 0.9-0), hglm, MetABEL, PredictABEL, VariABEL, bigRR Description: a package for genome-wide association analysis between quantitative or binary traits and single-nucleotide polymorphisms (SNPs). License: GPL (>= 2) URL: http://www.genabel.org, http://forum.genabel.org, http://genabel.r-forge.r-project.org/ BugReports: http://r-forge.r-project.org/tracker/?group_id=505 Packaged: 2013-12-26 05:48:08 UTC; maksim NeedsCompilation: yes Repository: CRAN Date/Publication: 2013-12-27 14:47:02 GenABEL/ChangeLog0000644000176000001440000007645012246151426013230 0ustar ripleyusers*** v. 1.8-0 (2013.12.06) Fixed memory leak in a number of functions and deleted unused variables. Moved data objects ge03d2.clean, ge03d2c, ge03d2ex.clean, ge03d2ex, ge03d2 and srdta to a specially created new R package called GenABEL.data. *** v. 1.7-7 (2013.11.04) Fixed bug #5040: Spelling of the name of G. Svischeva incorrect. (2013.08.27) Removed CRAN version checks following the request from B. Ripley, fixing other problems identified by --as-cran checks ("iterator" package changed from "DatABEL" to "GenABEL"; renaming CHANGES.LOG to ChangeLog), releasing this version on CRAN (2013.07.19) Added warning that *2databel's may not produce output in desired data type and fall onto float (2013.06.29) Changed the 'polygenic' nullification threshold to 1e-8 Added references for Grammar+ transformation Allowed for user-specified output data type in '*2databel' functions Changed version number to 1.7-7 (2013.06.06) Two new functions added: LiLog() and palinear2LiLog() for the estimation of logistic beta's from a linear regression. Thanks to Nicola Pirastu for this contribution. The paper that describes these methods has been submitted (see the help of both functions for the citation). (2013.06.03) Fixed bug #2664 in export.merlin() (exported files differ when using different settings for the stepids argument). (2013.05.30) Fixed memory leak in export.plink() when exporting to .ped format (Bug #2055). *** v. 1.7-6 (2013.05.16) Negative eigenvalues set to 'very small' (1e-16) instead using abs in 'polygenic': this is more justified Fixed too long lines in Rd files. (2013.05.15) Updated version number to 1.7-6 (release), checked with latest dev-version of R available. Added 'bigRR' as suggested package. *** v. 1.7-5 (2013.04.09) Fixing bug [#2672] (GenABEL::cocohet default graph output). Now by default the function does not produce graphics (makePlot = FALSE); if graphics is requested (makePlot = TRUE) it is produced using a default plot device (so a user can redirect the output to a file if (s)he desires and in the way (s)he desires). (2013.04.04) Fixing bug [#2525] (http://r-forge.r-project.org/tracker/index.php?func=detail&aid=2525&group_id=505&atid=2058) Thanks to Vladimir Naumov for submitting the patch! Updated documentation files (2013.04.03) Added patch to bug [#1287] - example(ibs) producing strange clusters. Thanks to Vladimir Naumov for submitting the patch! (2013.04.03) Upgraded the version number to 1.7-5 (2013.04.02) Changed default behaviour of the export.plink() version. Export to .tped is now the default (because of the bugginess of the .ped export, see bug #2055. *** v. 1.7-4 (2013.02.22) (2013.02.22) replacing SNP with get("SNP") in impute2databel with option 'old' so to avoid CRAN checks complains (2013.02.03) Fixing bug in 'grammar': when using 'gamma', effects and s.e.s are not re-computed (bug reported by Xia Shen) (2013.01.18) Fixing bug in ztransform (if NA is present and formula used, NA's are kicked out) Changed the version number *** v. 1.7-3 (2013.01.09) (2013.01.09) Commented the parts related to non-additive GC in qtscore Removed calls to 'attach' from multiple procedures Decrease of running time for long-running examples (GC_ovdom,GC,check.marker,Xfix,srdta) (2013.01.07) Fixing the problem which prevents the package from loading while checking the version on CRAN (2012.12.03, YA) - Changes in DESCRIPTION and version to denote new working version - added argument 'eigenOfRel' to 'polygenic' allowing passing the results of 'eigen' of the relationship matrix instead of the matrix itself (makes much faster evaluation). See unit test test.polygenic.eigenOfRel for use example - found out that impute2databel is broken, see bug report [#2418] *** v. 1.7-2 (2012.10.14) (2012.09.14, YA) Changes in DESCRIPTION and version (2012.08.29, YA) Small changes related to CRAN release of 1.7-1; this release is to be updated to 1.7-2 as soon as the Grammar-Gamma paper is published and some feedback is collected for the 1.7-1 (2012.08.15, YA) Small updates to documentation, verifying that checks are passed. Many NOTEs about use of partial arguments - something to fix eventually. (2012.08.09, YT) Add new function GC (Genomic control for non-additive models) and GC_ovdom fot overdominant model. Update some functions. (2012.07.06, YT) Removed documentation file grammar.old.Rd as obsolete Add new function PGC (Polynomial genomic control for non-additive models) *** v. 1.7-1 (2012.04.27) Replaced 'grammar' function with new one, allowing 'raw', 'gc' and 'gamma' varieties of the method. Added option weight = "eVar" to 'ibs'. This uses empirical variance of genotypes when estimating kinship matrix. This is useful when working with such data as Arabidopsis. *** v. 1.7-0 (2011.12.20) Addressed bug [#1383] (message about upgrade on loading the library not entirely correct) by adding new function checkPackageVersionOnCRAN() and re-writing zzz.R (.onLoad) using it. Addressed bug [#1673] (bug in load.gwaa.data and export.merlin when sorting is enabled, filed in by Daniel Taliun), added unit test runit.sortmap.internal.R/test.sortmap.internal.bug1673 Addressed bug [#1676] (regression in merge of gwaa.data, phenotypes don't get merged correctly; filed in by Lennart Karssen), added unit test runit.merge.R/test.merge.bug1676 Added 'KS' method to estimate lambda in 'estlambda'. Generates rather good results (under null) and may be considered as default option in the future, after testing under the alternative. Account for situation when HGLM fails to converge (s.e.'s set to NA in h2$h2an$se) added option 'transposed' to 'export.plink' to export TPED files speeding-up 'mmscore' by x1.8 through more efficient vector-matrix product computations export.merlin, export.plink now runs much faster (exports on C++ code) Bug [#1641] (regression bug with merge.snp.data in version 1.6.9; filed in by Karl Froner) fixed. Now GenABEL deals with exceptional situation in merge.snp.data / monomorphic part; added case of no overlap in SNPs (skip monomorphic stuff then). RUnit regression test runit.merge.R/test.merge.bug1641 added. Modifications in 'estlambda': plot=FALSE by default, added option to estimate Lambda with median method; added option 'filter' for filtering SNPs with 0-statistics *** v. 1.6-9 (2011.08.30) Change the name of 'maintainer' to genabel.project@gmail.com to avoid spamming CRAN people *** v. 1.6-8 (2011.08.25) added 'strand<-' method for snp.data and gwaa.daat-class added 'id' argument to 'load.gwaa.daat'. This may be handy when eg importing PLINK phenotypic data id="IID" Update of 'polygenic_hglm' by Xia Shen. Quote: We've updated the hglm package to version 1.2-2 recently on CRAN, where the major updates include: - Sparse matrix implementation - Multiple random effects - Function hglm2() which accepts lme4-style formula input In this update of polygenic_hglm() the speed could be slightly faster than before since the hglm() now uses sparse matrix technique (however I don't expect it to be much faster since the kinship matrix is always dense). Other modifications are: - The current update of hglm package does not spit out profile log-likelihood since we haven't perfectly solved the likelihood computation for multiple random effects yet. But since polygenic_hglm() only needs one random effect (polygenic effect), I've re-implemented the likelihood computation directly in polygenic_hglm(), and no need to specify 'method = "REML"' anymore. - In order to solve the problem from the forum about inputting formula as 'y' or 'y ~ 1', I've added a check before creating the model.frame, so now both types of inputs should work. Added 'recodeChromosome' function, which must be handy when e.g. importing data from other software which uses integer for sex chromosomes and other non-autosomes (X, Y, mt). +> tutorial genetic data QC - list all options, do not use default? 'check.marker' added "none" (equal to ibs.mrk = -1); set "both" to default Updated documentation for 'scan.glm.2D'. Added GRAMMAR+ transformation and computation of GRAMMAR+ correction factors to 'polygenic'. The default value for the stand option to convert.snp.tped() is now "u", instead of "+". Now convert.snp.tped() and convert.snp.ped() have the same defaults. Added patch of bug [#1322] + regression test (contributed by Nicola Pirastu, see https://lists.r-forge.r-project.org/pipermail/genabel-devel/2011-May/000276.html). This is still suboptimal treatment -- the covariate is just dropped; in say 'lm' it is 'kept' with NA as estimate, and IDs with missing data dropped, which is not the case with 'polygenic'. Speeding up 'polygenic' by avoiding multiple inverses of the matrix. Fixed bug in 'polygenic' causing the offset in names(...$residualY) and names(...$pgresidualY) in case of missing observations. Updated the merge.snp.data procedure to allow meaningful merging of mono- and poly- codings. Take care -- this is new and not tested much yet! You best check few results manually after the merge! Added coding<- method to gwaa.data and snp.data classes Added I/D encoding and monomorphic classes (AA, TT, GG, CC, --, II, DD, ...) to 'snp.data' and convert.snp.* Updated 'polygenic' with use of 'polylik_eigen' developed by Gulnara Svischeva. Now 'polygenic' works MUCH faster. The main advantage of Gulnara's method is that time to compute the likelihood function is approximately linear with number of subjects. In that, relative speed-up grows with sample size growth, e.g. for 100 IDs, it is x15, x40 for 200, x60 for 400, and xX for 800 individuals (using two fixed effect covariates, see runit.polylik.R). Also added RUnit test to check consistency of results based on old 'polylik' and new 'polylik_eigen'. Upgrade version number *** v. 1.6-7 (2011.05.17) Submitted 1.6-7, based on r727, to CRAN Deleting some pdf from 'doc' and compressing 'data' Fixed 'technical' bug [1398] (related to changes in R 2.14): https://r-forge.r-project.org/tracker/index.php?func=detail&aid=1398&group_id=505&atid=2058 Set 'GenABEL developers' as a maintainer of the package; set the genabel-devel list as 'maintainer' e-mail Fixing bug [1388], added regression test https://r-forge.r-project.org/tracker/index.php?func=detail&aid=1388&group_id=505&atid=2058 upgrade version number fix in example of polygenic_hglm *** v. 1.6-6 (2011.04.29) Added Xia Shen's procedure 'polygenic_hglm'. Features: quick convergence, standard errors for fixed effects. Updated check.marker, added warning if no. Y-markers is < 10 Applied the patch of Nicola Pirastu http://lists.r-forge.r-project.org/pipermail/genabel-devel/2011-March/000182.html to descriptives.trait. Added RUnit regression tests, updated documentation. Bugs fixed: [#1184], [#1185], [#1259] Added 'reconstructNPs' function; added extra options to 'findRelatives'. Added a number of functions facilitating relationship checks. The core function is 'findRelatives'. Compared to guessing relations from genomic kinship matrix, this procedure offers several enhancements: (1) by use of IBD/IBS 3-state space, it allows to distinguish between some pairs, which have the same kinship (e.g. parent-offspring from brother-sister; uncle-nephew from grandparent-grandchild, etc.) (2) it reports likelihood, allowing for more rigorous inferences Changes in convert.snp.mach documentation to reflect the fact that the map-file should have header; changes to convert.snp.illumina documentation to reflect the nature of the data better; added option 'mapHasHeaderLine' to convert.snp.ped and updated documentation (resolving feature request #1317). ***** v. 1.6-5 (2011.02.07) Added '#include ' to iterator.cpp to solve '[#1273] GenABEL 1.6-5 does not compile' commented S4methods... in NAMESPACE to meet the request from the R-team; patched documentation for summary.scan.gwaa and summary.gwaa.data in order to avoid NOTE about S3methods "usage" section added extra checks for impute2databel to ensure that sample file header is not used change in merge.snp.data by Maksim Struchalin, adding option "intersected_snps_only" (if TRUE, then only interesected SNPs will be in output) Disabled check on intermediateXF in check.marker by setting intermediateXF=c(.5,.5) by default. This will be dealt with further (see tracker '[#1210] intermediate inbreeding checks with check.marker' ) patched Roxygen documentation for qtscore use of 'setTxtProgressBar' in qtscore with times > 1 to indicate progress polygenic() added default option patchBasedOnFGLS, if no convergence based on difFGLS criterion, fixed effect betas are patched to FGLS betas before starting re-iteration adding a wrapper chi2_CG -> cocohet fixed 'demo(ge03d2)' 'stepids' argument added to export.merlin Fan/Maksim's procedure for cocohet (CCH) procedure added, renamed by Yurii Bug fix in export.plink() thanks to Nadya Belonogova Made sure that SE reported does not carry the sign of beta (always 'abs') added mechanism to check for updates at load time moved summary.snp.data to 'iterator' framework, changes in gwaa.data@gtdata@gtps definition, now 'ANY' allowing for use of different types of data with interator. Interestingly, for 'old' data type computations became faster! ***** v. 1.6-4 (2010.08.30) new official release tested by ESP29-2010 participants many thanks to everybody who provided feedback! ***** v. 1.6-3 (2010.08.14) changes in the code and tutorial due to preparing for ESP29 course added function 'export.plink' added multiple methods to work with 'gwaa.data', 'snp.data' and 'scan.gwaa classes, such as 'annotation', 'coding', 'refallele', 'effallele', ... more annotations are delivered for summary objects ***** v. 1.6-2 (2010.08.07) changes due to DatABEL functions names change ***** v. 1.6-0 (2010.06.21) changes in DatABEL-embed functions used by impute2databel (treating of NAs); added tests for that situation ***** v. 1.5-9 (2010.06.18) change in DESCRIPTION anyDuplicated() is in R 2.10.0, but not in 2.4.0 small changes in polygenic -- convergence checks with intercept-only model; treatment for h2-boundary-stick situations (at small N) ***** v. 1.5-8 (2010.06.10) multiple changes in polygenic default parameters and extra criteria now allowing better convergence. Many thanks to Nicola Pirastu for spotting poor convergence when multiple parameters were estimated! added methods "dim" and "dimnames" to snp.data-class ***** v. 1.5-6 (2010.05.28) fixes in filevector Many thanks to Pau Navarro for help in identification of the bug! ***** v. 1.5-4 (2010.05.09) changes in filevector related to DatABEL not passing checks on Windows (disconnect used FiltredMatrix destructor, which does not call AbstractMatrix destructor) ***** v. 1.5-2 (2010.05.04) switching to new DatABEL with single class ***** v. 1.5-1 (2010.03.17) further improvement and bug fixes in databel-facilitated functions ***** v. 1.5-0 (2010.03.17) update of ABEL-tutorial (also few details on NCBI2R added) general clean-up, submission to CRAN extended add.phdata() added del.phdata(), shortcut to @male slot (function male()) added checks for F in sex checks, ...$otherSexErr lists individuals with 0.2 > F > 0.8 multiple changes to xxx2xxx (mach, impute, databel) ***** v. 1.4-9 (2010.02.06) added arrange_probabel_phe(), also shortcuts to slots of gwaa.data-class: chromosome, coding, gtdata, idnames, map, nids, nsnps, phdata, snpnames, strand ***** v. 1.4-8 (2010.01.24) added export.impute(), patch_strand(), mach2databel(), impute2databel(), impute2mach, extract.annotation.impute(), extract.annotation.mach() functions ***** v. 1.4-7 (2009.12.03) cleaned help for polygenic() Diagonal elements returned by ibs(...,w="freq") changed from (0.5+F) to 0.5*(1+F) (thanks to Chris Haley for pointing this problem out!) ***** v. 1.4-6 (2009.11.06) Default formetascore's argument transform set to "no" ***** v. 1.4-5 (2009.09.09) New function "var.meta" added. Function is intended for pooling (meta-analysing) trait means for different genotypes separately.Input files have to be like in example below (plink generate this kind of files). At the end you have one file in same format but with pooled MEANs and SDs ***** v. 1.4-4 (2009.09.02) bug fix in hom() and perid.summary() -- only polymorphic markers were used to report call rate etc. Many thanks to Patrice Godard, who has reported the bug! The bug only appeared in version 1.4-3 project submitted to r-forge ***** v. 1.4-3 (2009.07.21) qvalue moved to "suggests"; no strict dependency on availability of that anymore (thanks to Beate Glaser for noting that tcltk is not so obvious component of all systems) changes to C++ LM code to improve portability (Solaris 10) hom() function updated, now producing variances (to be used as diagonal elements of the genomic kinshp matrix when doing EIGENSTRAT analysis). Many thanks to John Barnard for contributing the code! all class checks changed to ensure compatibility with S4 (thanks to Maxime Rotival) ***** v. 1.4-2b (2009.02.20) small fix in merge.gwaa.data (by="id") ***** v. 1.4-2 (2009.01.28) Changes in polygenic()/mmscore() to allow for sub-setting on IDs Bug fix in mmscore(). The bug concernes estimates of beta, the P-values reported by mmscore() were not affected. ***** v. 1.4-1 (2008.11.26) merge.gwaa.data, merge.snp.data well tested and recommended for wider use (special thanks to Arne Schillert and Michael Preuss) Modifications of some functions for better parallelizability. [user-invisible] changes to: ibs, hom, r2fast, perid.summary (thanks to Surakameth Mahasirimongkol and Unitsa Sangket) Resolved R 2.8.0 issues with load.gwaa.data. (thanks to many people reporting the problem) Partly resolving incompatibility between the way GenABEL computes the diagonal elemnts of the "covariance matrix" for use in egscore() and the original EIGENSTRAT matrix (many thanks to Guiseppe Palermo) ***** v 1.4-0e (2008.09.18) Small changes in mlreg for consistency to formetascore required input Bug fix in mlreg (would produce meaningful results when no. snps is dividable by 4) ***** v 1.4-0d (2008.08.21) bug fix in merge.snp.data() -- many thanks to Arne Schillert and Michael Preuss ***** v 1.4-0c (2008.07.25) bug fix in estlambda() -- many thanks to Franz Quehenberger ***** v 1.4-0b (2008.07.21) Multiple fixes in merge.snp.data Fix in check.marker (for Y-chromosome, the call rate was estimated using all people) ***** v 1.3-9 (2008.04.23) Function mlreg() (aka reg.gwaa()) added. Implements maximum likelihood estimation and Wald test for linear and logistic regression and Cox proportional hazards models. Function convert.snp.affymetrix() added ***** v 1.3-7 (2008.04.16) Function merge.gwaa.data() added Modifications to formetascore() (now can run with mmscore()) Few cleanups ***** v 1.3-6 (2008.03.20) Function merge.snp.data() added npsubtreated() updated with new functionality "quality" measure used in convert.snp.mach changed to 7th column (r2) plot.scan.gwaa(): option df="all" removed, options col, ystart added add.plot(): option colors added Improvement of formetascore function ***** v 1.3-5c (2008.02.27) Bug fix in check.maker.internal (with "lower" option, would not exclude on IBS). Small bug fix estlambda (would not run if supplied with P-values, and some P-values are < 1.e-16). This bug did not affect any other function. ***** v 1.3-5b (2008.02.21) Bug fix in ztransform(): would not work without data argument, if formula supplied will not use it. This bug also affected rntransform(). ***** v 1.3-5 (2008.02.15) qtscore "binomial" workout minor bug fix in check.marker() -- the procedure would fail to run in presence of more than couples of "twin" (e.g. multiple plant clones). bug fix in formetascore() function: standard errors were reported with sign of beta ***** v 1.3-3d (2008.02.11) A fix in npsubtreated() function (in some situations all medicated people's values were set to NA) ***** v 1.3-3c (2008.02.03) npsubtreated() function, to be used in analysis of traits affetcted by treatment (medication) added. formetascore() procedure extended with parameter "verbosity". ***** v 1.3-3 (2008.01.12) autosomal() function added Y and mtDNA markers-specific analyses added in QC function check.marker() This also involves checks for people with XXY genotypes. Robust Genomic Control added to correct 2df test in qtscore function -- yet experimental. formetascore() function introduced -- analysis oriented to future meta-analysis. ztransform function created, rntransform function modified to take similar syntax as ztransform. Bug in convert.snp.merlin (similar to the one in convert.snp.illumina) fixed. ***** v 1.3-2 (2007.12.18) Extensive cleanup, including fixes to mmscore and grammar; examples introduced for polygenic, mmscore, grammar, and others. Bug in convert.snp.tped (similar to the one in convert.snp.illumina) fixed. The number of people/genotypes (N) used in analysis of a particular SNP added to the output of qtscore, mmscore, ccfast, egscore, and grammar. plot.scan.gwaa changed -- now it is possible to use ylim. Bug fix in qtscore with binary traits without covariates -- there was no test whether coding is 0/1 (if not, test would be wrong). Changes in C code of concerns functions convert.snp.mach and convert.snp.ped. Speed of conversion from MACH format greatly improved. ***** v 1.3-1 (2007.11.05) The strand information as based on build 35, is available from Yurii for Illumina 318K. Bug fix in convert.snp.illumina (alleles would change to the other one in large proportion of SNPs, e.g. A/G polymorphism, AA -> GG, GG -> AA). Though this does not affect results directly (e.g. P-values and the absolute effect values are OK), this may couse confusion when you compare your results to other people's results (the sign of the effect may be swapped), also imputations would have gone wrong. Small bug fixes with strand operations (SNP names were lost in sub-setting). New procedure rntransform(). This procedure performs rank transformation to normality. The transformed variable is perfectly normal, unless there are ties in the original distribution. ***** v 1.2-9 (2007.10.22) A bug fix in check.markers(ibs.exclude="lower") -- before the fix, the samples with HIGHER call were excluded. Thanks to Tuuli Lappalainen! Bug fix in refresh.gwaa.data option "details" added to qtscore(). When details=FALSE, SNP and ID names are not reported, which saves some memory ***** v 1.2-8 (2007.08.27) GenABEL tutorial updated and, internals joined with tutorial, new introductory sections added. New association analysis procedure introduced. egscore() computes association statistics adjusted for eigenvector(s), following Price et al, Nat. Genet., 2006. Improved and new functionality of check.marker(): much faster X-errors check, identification of female which are likely to be male. When "twin" DNAs are identified, the one with lower call may be dropped, or both (previously random). ***** v 1.2-7 (2007.08.13) New list names added to output produced by qtscore(), grammar(), ccfast() and mmscore(): chi2.1df and chi2.2df. These correspond to Chi-square values produced. The minimal P-values, as before, are resti=ricted to 1e-16 Improvements in plot.scan.gwaa() and add.plot() -- now 0-probabilities converted to 1.e-16 (previously a warning message would be produced and the point would be dropped); also option df="Pc1df" introduced. ***** v 1.2-6 (2007.08.08) A major improvement in GenABEL ability to import and export data compatible in format to other packages and databases. NOTE: to convert your R data from old to new format within R, use refresh.gwaa.data() function. Old phenotype- and genotype- files will load with load.gwaa.data with no problem. One of the main goals behind this effort was to make GW imputations with MACH software (G. Abecasis) easy. (a) New format of GenABEL data (0.1) developed. Now the features stored by GenABEL include SNP coding (actual nucleotides) and strand. (b) New and updated convert.snp.* functions, which convert genotypic data from external to GenABEL format -- convert.snp.ped: large improvement in speed (now in C++), flexible control. Pre-makeped, MERLIN and MACH formats supported -- convert.snp.tped: some bug fixes, switch to 0.1 data format -- convert.snp.mach (NEW!): converts MACH files to GenABEL format, allowing for filtering on quality -- convert.snp.illumina (NEW!): converter for Affymetrix / Illumina style of files (c) export.merlin() function to export data in MERLIN format. MACH can be directly applied on these files. Coupled with convert.snp.ped(format="mach") this allows easy data export, imputations, and re-import. ***** v 1.2-5 (2007.07.11) Some improvement of convert.snp.ped -- now is able to read alleles coded as characters ***** v 1.2-4 (2007.07.10) Few small fixes done for compatibility with R 2.6.0-devel convert.snp.tped() procedure by Toby Johnson added. This procedure facilitates fast and effective conversion from PLINK TPED ("transposed pedigree") format to the GenABEL format. See help(convert.snp.tped). Few other small improvements. This is beta release version for procedures facilitating analyses using genomic kinship (IBD) matrix, such as polygenic(), mmscore() and grammar(). We tested these procedures with quantitative traits and they worked fine; for binary traits there may be few bugs yet. ***** v 1.2-2 (2007.06.07) Improvement in polygenic() to ensure convergence, two optimisation methods are now allowed. "Formula" part in qtscore changed to more standard format (now one can use any terms allowed in glm, no CRSNP term needed). Bugs in grammar and mmscore fixed. Previous version tended to produse some very wrong results. Polygenic silightly modified (new output objects added). A fix in polygenic with covariates. Other bug fix in stratified analysis with X-chromosome. ***** v 1.2-1 (2007.06.04) A set of new procedures to do analysis in samples of related individuals. They also can be used for analysis of samples with population staratification and cryptic relations. polygenic() provides means to estimate "heritability" and effects of covariates, in data having some correlation, as described by (genomic) kinship matrix. Mixed-model score test mmscore() added. This implements the test for association between the vector of phenotypes y and vector of genotypes g by computing ((y-E[y]) Inverse[V] (g-E[g])^2/((g-E[g]) Inverse[V] (g-E[g]) where Inverse[V] is the inverse of variance-covariance matrix and E[y] is expectation of the trait, as provided by polygenic(). grammar() procedure implements fast variant of the above score test ((y-E[y]) Inverse[V] (g-E[g])^2/((g-E[g]) (g-E[g]) This statistics does not have chi-squared distribution, but becomes distributed so after GC (thus Pc1df are fine P-values to use) NOTE: grammar is still experimental. An error in qtscore, which led to using always only 2 strata (male/female) in analysis of X-chromosome fixed. ***** v 1.2-0 (2007.04.17) Large improvement in the speed of the qvaluebh95() procedure. The time used to grow quadratic with the number of P-values to evaluate, now reduced to linear. ibs() procedure "freq" option is updated to provide weighted measure of genomic identity. dprfast() facilitating fast D' computations added. The results produced are not exacly the same with D's from LD/genetics. ***** v 1.1-9 (2007.04.04) A procedure for fast r2 computations (r2fast()) added. It seems that this procedure results in r2s which are biased upward at small values, compared to r2s from LD/genetics. A procedure to estimate Morton-Collins rho added (rhofast()) ***** v 1.1-8 (2007.03.12) empirical derivation of GW significance is now embedded into qtscore/ccfast, emp.* are now serving as shortcuts to call these functions with argument times=100 qtscore: changes to treat binomial variables (residuals from glm) Added new data sets: ge03d2, ge03d2c Added demo ge03d2; this ones shows extensive QC + how to deal with genetic stratification. ***** v 1.1-7 (2007.03.05) In scan.haplo.2D procedure with simulate = TRUE change 0s -> 1/(N+1) add.plot.scan.gwaa() function changed to add.plot(), now delas with "scan.gwaa" and "scan.gwaa.2D" objects as.data.frame.gwaa.data which takes out @phdata part is arranged Fixed bug which made qtscore, ccfast and emp.* use phenotypes from the attached data frame, even when the data argument was supplied. For qtscore and emp.qtscore Formula now can be formulated as character and a formula. hom() function developed (previously heteroz; now is implemented in C) perid.summary() designed to produce average heterozygosity and call rate per person; this implied changes in check.marker() and summary.check.marker() ibs() function developed, this one extends to check.marker() A family of descriptives.* functions added: .marker, .trait, .scan Much improved genetic data QC (check.marker); new function Xfix() ***** v 1.1-6 (2007.02.12) Improved memory managmenet. In particular, @chromosome slot is now stored as a factor. ***** v 1.1-4 (2006.12.21) Due to accumulated changes, version number updated. Multiple improvements and fixes + catable() function ***** v 1.1.3 (2006.11.12) scan.glm.2D and scan.haplo.2D functions added run.haplo.score.slide renamed to scan.haplo for consistency heteroz() added scan.gwaa-class is modified: effects are also returned. This led to modification of C code for fastcc, qtscore, R code for qtscore(), ccfast(), fcc(), emp.qtscore(), emp.ccfast(), scan.glm() improved memory management in functions ccfats(), emp.ccfast(), qtscore(), emp.qtscore(), summary() show.ncbi() added ***** v 1.1.2 scan.glm patched (it did not work with df=2 when a SNP had only 2 genotypes) minor fix in sub-setting of snp.data class ccfast, qtscore, scan.glm, emp.ccfast, emp.qtscore and plot.scan.gwaa are modified. Major change concerns ccfast and qtscore: now, 1-df and 2-df tests are computed simultaneously within the C functions. The class "scan.gwaa" now contains both 1- and 2-df P-values. This also addresses the point on TODO: 2006.08.17 implement qtscore function with 2df Small fix in qtscore and ccfast (to act on 1 d.f. when # genotypic classes is 2) The function scan.gwaa removed as redundant qtscore now allows for analysis using strata (Cochran-Mantel-Haenszel) Added average/median chi2 to the "scan.gwaa" class (to be used for genomic control) TODO fixed: 2006.10.11 q-value returned by qvaluebh95() is wrong emp.qtscore and emp.qtfast optimised (runs 3-10 times faster) by removing unnecessary checks and calling C function directly (instead of calling ccfast/qtscore) NAMESPACE introduced Update of documentation: now R CMD check passes all checks Formal class introduced for scan.gwaa-class demo(srdta): demo(srdtawin) is made by removing load-data from demo(srdta) because this may not work when there are no administrator's priviliges last modified 08.11.2006 ***** v 1.0.2 Function scan.glm is introduced; this allows to scan for interactions in an easy way. This is essentially a modified scan.gwaa. New function to convert ped-files type of data to internal format, convert.snp.ped, was arranged Function add.plot.scan.gwaa was added Library "methods" loaded on start-up last modified 01.11.2006 ***** v. 1.0.1 is resolving the issue of 2006.07.20 need fast exact test for HWE, along the lines of fastcc, as HWE.exact is too slow (Yurii) and 2006.10.11 gwaa.data should be easily sub-settable -- now one needs to extract @gtdata and subset and @phdata and subset and then merge (also using base R things) (Yurii) GenABEL/man/0000755000176000001440000000000012256740102012211 5ustar ripleyusersGenABEL/man/scan.glm.Rd0000644000176000001440000000344212246051325014206 0ustar ripleyusers\name{scan.glm} \alias{scan.glm} \title{Scan GWA data using glm} \description{ Scan GWA data using glm } \usage{ scan.glm(formula, family = gaussian(), data, snpsubset, idsubset, bcast = 50) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{formula}{character string containing formula to be used in \code{\link[stats]{glm}}. You should put CRSNP argument in the formula, to arrange how the SNP from the list would be treated. This allows to put in an interaction term.} \item{family}{family to be passed to \code{\link[stats]{glm}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{data}{object of class "gwaa.data"} \item{bcast}{show progress every \code{bcast} SNPs} } %\details{ %} \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{ccfast}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{scan.gwaa-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) a <- scan.glm("bt~sex+age+CRSNP",family=binomial(),data=srdta,snps=(1:10),bcast=2) #plot(a) osnp <- "rs4934" maposnp <- srdta@gtdata@map[osnp] maposnp reg <- snp.names(srdta,begin=maposnp-100000,end=maposnp+100000,chrom="1") \dontrun{ a <- scan.glm("qt3~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=reg) plot(a) plot(a,df=1) add.plot(a,df=2) } # interaction with sex \dontrun{ a <- scan.glm("qt3~age+sex*CRSNP",data=srdta,snps=reg) plot(a,df=1) add.plot(a,df=2) # you can do interaction with a selected polymorphisms in the same way } } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/GenABEL.Rd0000644000176000001440000002143312243463101013635 0ustar ripleyusers\docType{package} \name{GenABEL} \alias{genabel} \alias{GenABEL} \alias{GenABEL-package} \title{GWAS in R} \description{ GenABEL: an R package for Genome Wide Association Analysis } \details{ Genome-wide association (GWA) analysis is a tool of choice for identification of genes for complex traits. Effective storage, handling and analysis of GWA data represent a challenge to modern computational genetics. GWA studies generate large amount of data: hundreds of thousands of single nucleotide polymorphisms (SNPs) are genotyped in hundreds or thousands of patients and controls. Data on each SNP undergoes several types of analysis: characterization of frequency distribution, testing of Hardy-Weinberg equilibrium, analysis of association between single SNPs and haplotypes and different traits, and so on. Because SNP genotypes in dense marker sets are correlated, significance testing in GWA analysis is preferably performed using computationally intensive permutation test procedures, further increasing the computational burden. To make GWA analysis possible on standard desktop computers we developed GenABEL library which addresses the following objectives: (1) Minimization of the amount of rapid access memory (RAM) used and the time required for data transactions. For this, we developed an effective data storage and manipulation model. (2) Maximization of the throughput of GWA analysis. For this, we designed optimal fast procedures for specific genetic tests. Embedding GenABEL into R environment allows for easy data characterization, exploration and presentation of the results and gives access to a wide range of standard and special statistical analysis functions available in base R and specific R packages, such as "haplo.stats", "genetics", etc. To see (more or less complete) functionality of GenABEL, try running demo(ge03d2). Other demo of interest could be run with demo(srdta). Depending on your user priveleges in Windows, it may well not run. In this case, try demo(srdtawin). The most important functions and classes are: For converting data from other formats, see \code{\link{convert.snp.illumina}} (Illumina/Affymetrix-like format). This is our preferred converting function, very extensively tested. Other conversion functions include: \code{\link{convert.snp.text}} (conversion from human-readable GenABEL format), \code{\link{convert.snp.ped}} (Linkage, Merlin, Mach, and similar files), \code{\link{convert.snp.mach}} (Mach-format), \code{\link{convert.snp.tped}} (from PLINK TPED format), \code{\link{convert.snp.affymetrix}} (BRML-style files). For converting of GenABEL's data to other formats, see \code{\link{export.merlin}} (MERLIN and MACH formats), \code{\link{export.impute}} (IMPUTE, SNPTEST and CHIAMO formats), \code{\link{export.plink}} (PLINK format, also exports phenotypic data). To load the data, see \code{\link{load.gwaa.data}}. For conversion to DatABEL format (used by ProbABEL and some other GenABEL suite packages), see \code{\link{impute2databel}}, \code{\link{impute2mach}}, \code{\link{mach2databel}}. For data managment and manipulations see \code{\link{merge.gwaa.data}}, \code{\link{merge.snp.data}}, \code{\link{gwaa.data-class}}, \code{\link{snp.data-class}}, \code{\link{snp.names}}, \code{\link{snp.subset}}. For merging extra data to the phenotypic part of \code{\link{gwaa.data-class}} object, see \code{\link{add.phdata}}. For traits manipulations see \code{\link{ztransform}} (transformation to standard Normal), \code{\link{rntransform}} (rank-transformation to normality), \code{\link{npsubtreated}} (non-parametric routine to "impute" trait's values in these medicated). For quality control, see \code{\link{check.trait}}, \code{\link{check.marker}}, \code{\link{HWE.show}}, \code{\link{summary.snp.data}}, \code{\link{perid.summary}}, \code{\link{ibs}}, \code{\link{hom}}. For fast analysis function, see \code{\link{scan.gwaa-class}}, \code{\link{ccfast}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{egscore}}, \code{\link{ibs}}, \code{\link{r2fast}} (estimate linkage disequilibrium using R2), \code{\link{dprfast}} (estimate linkage disequilibrium using D'), \code{\link{rhofast}} (estimate linkage disequilibrium using 'rho') For specific tools facilitating analysis of the data with stratification (population stratification or (possibly unknown) pedigree structure), see \code{\link{qtscore}} (implements basic Genomic Control), \code{\link{ibs}} (computations of IBS / genomic IBD), \code{\link{egscore}} (stratification adjustment following Price et al.), \code{\link{polygenic}} (heritability analysis), \code{\link{polygenic_hglm}} (another function for heritability analysis), \code{\link{mmscore}} (score test of Chen and Abecasis), \code{\link{grammar}} (grammar, grammar-gc, and garmmar-gamma tests of Aulchenko et al., Amin et al., and Svishcheva et al.). For functions facilitating construction of tables for your manuscript, see \code{\link{descriptives.marker}}, \code{\link{descriptives.trait}}, \code{\link{descriptives.scan}}. For functions recunstructing relationships from genomic data, see \code{\link{findRelatives}}, \code{\link{reconstructNPs}}. For meta-analysis and related, see help on \code{\link{formetascore}}. For link to WEB databases, see \code{\link{show.ncbi}}. For interfaces to other packages and standard R functions, also for 2D scans, see \code{\link{scan.glm}}, \code{\link{scan.glm.2D}}, \code{\link{scan.haplo}}, \code{\link{scan.haplo.2D}}, \code{\link{scan.gwaa-class}}, \code{\link{scan.gwaa.2D-class}}. For graphical facilities, see \code{\link{plot.scan.gwaa}}, \code{\link{plot.check.marker}}. } \examples{ \dontrun{ demo(ge03d2) demo(srdta) demo(srdtawin) } } \author{ Yurii Aulchenko et al. (see help pages for specific functions) } \references{ If you use GenABEL package in your analysis, please cite the following work: Aulchenko Y.S., Ripke S., Isaacs A., van Duijn C.M. GenABEL: an R package for genome-wide association analysis. Bioinformatics. 2007 23(10):1294-6. If you used \code{\link{polygenic}}, please cite Thompson EA, Shaw RG (1990) Pedigree analysis for quantitative traits: variance components without matrix inversion. Biometrics 46, 399-413. If you used environmental residuals from \code{\link{polygenic}} for \code{\link{qtscore}}, or used \code{\link{grammar}}, please cite for original GRAMMAR Aulchenko YS, de Koning DJ, Haley C. Genomewide rapid association using mixed model and regression: a fast and simple method for genome-wide pedigree-based quantitative trait loci association analysis. Genetics. 2007 177(1):577-85. for GRAMMAR-GC Amin N, van Duijn CM, Aulchenko YS. A genomic background based method for association analysis in related individuals. PLoS ONE. 2007 Dec 5;2(12):e1274. for GRAMMAR-Gamma Svischeva G, Axenovich TI, Belonogova NM, van Duijn CM, Aulchenko YS. Rapid variance components-based method for whole-genome association analysis. Nature Genetics. 2012 44:1166-1170. doi:10.1038/ng.2410 for GRAMMAR+ transformation Belonogova NM, Svishcheva GR, van Duijn CM, Aulchenko YS, Axenovich TI (2013) Region-Based Association Analysis of Human Quantitative Traits in Related Individuals. PLoS ONE 8(6): e65395. doi:10.1371/journal.pone.0065395 If you used \code{\link{mmscore}}, please cite Chen WM, Abecasis GR. Family-based association tests for genome-wide association scans. Am J Hum Genet. 2007 Nov;81(5):913-26. For exact HWE (used in \code{\link{summary.snp.data}}), please cite: Wigginton G.E., Cutler D.J., Abecasis G.R. A note on exact tests of Hardy-Weinberg equilibrium. Am J Hum Genet. 2005 76: 887-893. For haplo.stats (\code{\link{scan.haplo}}, \code{\link{scan.haplo.2D}}), please cite: Schaid DJ, Rowland CM, Tines DE, Jacobson RM, Poland GA. Score tests for association between traits and haplotypes when linkage phase is ambiguous. Am J Hum Genet. 2002 70:425-434. For fast LD computations (function \code{\link{dprfast}}, \code{\link{r2fast}}), please cite: Hao K, Di X, Cawley S. LdCompare: rapid computation of single- and multiple-marker r2 and genetic coverage. Bioinformatics. 2006 23:252-254. If you used \code{\link{npsubtreated}}, please cite Levy D, DeStefano AL, Larson MG, O'Donnell CJ, Lifton RP, Gavras H, Cupples LA, Myers RH. Evidence for a gene influencing blood pressure on chromosome 17. Genome scan linkage results for longitudinal blood pressure phenotypes in subjects from the framingham heart study. Hypertension. 2000 Oct;36(4):477-83. } \seealso{ \code{DatABEL}, \code{genetics}, \code{haplo.stats}, \code{qvalue} } \keyword{package} GenABEL/man/ibs.old.Rd0000644000176000001440000000502712246051325014037 0ustar ripleyusers\name{ibs.old} \alias{ibs.old} \title{Computes (average) Idenity-by-State for a set of people and markers} \description{ Given a set of SNPs, computes a matrix of average IBS for a group of people } \usage{ ibs.old(data, snpsubset, idsubset, weight="no") } \arguments{ \item{data}{object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} \item{weight}{"no" for direct IBS computations, "freq" to weight by allelic frequency} } \details{ This function facilitates quality control of genomic data. E.g. people with exteremly high (close to 1) IBS may indicate duplicated samples (or twins), simply high values of IBS may indicate relatives. When weight "freq" is used, IBS for a pair of people i and j is computed as \deqn{ f_{i,j} = \Sigma_k \frac{(x_{i,k} - p_k) * (x_{j,k} - p_k)}{(p_k * (1 - p_k))} } where k changes from 1 to N = number of SNPs GW, \eqn{x_{i,k}} is a genotype of ith person at the kth SNP, coded as 0, 1/2, 1 and \eqn{p_k} is the frequency of the "+" allele. This apparently provides an unbiased estimate of the kinship coefficient. Only with "freq" option monomorphic SNPs are regarded as non-informative. ibs() operation may be very lengthy for a large number of people. } \value{ A (Npeople X Npeople) matrix giving average IBS (kinship) values between a pair below the diagonal and number of SNP genotype measured for both members of the pair above the diagonal. On the diagonal, homozygosity (0.5+inbreeding) is provided. } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{check.marker}}, \code{\link{summary.snp.data}}, \code{\link{snp.data-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2c) a <- ibs(data=ge03d2c,ids=c(1:10),snps=c(1:1000)) a # compute IBS based on a random sample of 1000 autosomal marker a <- ibs(ge03d2c,snps=sample(ge03d2c@gtdata@snpnames[ge03d2c@gtdata@chromosome!="X"], 1000,replace=FALSE),weight="freq") mds <- cmdscale(as.dist(1-a)) plot(mds) # identify smaller cluster of outliers km <- kmeans(mds,centers=2,nstart=1000) cl1 <- names(which(km$cluster==1)) cl2 <- names(which(km$cluster==2)) if (length(cl1) > length(cl2)) cl1 <- cl2; cl1 # PAINT THE OUTLIERS IN RED points(mds[cl1,],pch=19,col="red") } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/scan.gwaa.2D-class.Rd0000644000176000001440000000356612246051325015724 0ustar ripleyusers\name{scan.gwaa.2D-class} \docType{class} \alias{scan.gwaa.2D-class} \alias{plot, scan.gwaa.2D-method} \title{Class "scan.gwaa.2D"} \description{This class contains results of 2D analysis. This is an list object, generated by \code{\link{scan.glm.2D}} or \code{\link{scan.haplo.2D}}. } \section{Names}{ \describe{ \item{snpnames}{list of names of SNPs tested} \item{P1df}{corresponding list of P-values of allelic test for association bestween SNP and trait. } \item{Pint1df}{corresponding list of P-values of signifcance of the interactions between SNPs, for the allelic model } \item{P2df}{corresponding list of P-values of genotypic test for association bestween SNP and trait For \code{link{scan.haplo}} and \code{link{scan.haplo.2D}} this is equal to P1df and has nothing to do with the actual degrees fo freedom of the test } \item{Pint1df}{corresponding list of P-values of signifcance of the interactions between SNPs for the genotypic test } \item{medChi1df}{Median Chi-square for allelic test} \item{medChi2df}{Median Chi-square on genotypic test} \item{map}{list of map positions of the SNPs} \item{chromosome}{list of chromosomes the SNPs belong to} \item{formula}{which formula/function call was used to comput P-values} \item{family}{family of the link function / nature if the test} \item{idnames}{list of people used in analysis} } } %\section{Extends}{} \section{Methods}{ \describe{ \item{plot}{\code{signature(object = "scan.gwaa.2D")}: Plots summary of 2D scan, using lsit element P1df } } } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{scan.gwaa.2D-class}}, \code{\link{scan.glm.2D}}, \code{\link{scan.haplo.2D}}, \code{\link{plot.scan.gwaa.2D}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) sc <- scan.glm.2D("qt3~CRSNP",data=srdta,snps=c(1:10)) class(sc) sc$P1df sc$P2df sc plot(sc) } \keyword{classes} GenABEL/man/snp.names.Rd0000644000176000001440000000237512246051325014412 0ustar ripleyusers\name{snp.names} \alias{snp.names} \title{extracts names of SNPs in a region} \description{ Based on boundary conditions specified and (or) chromosome selects SNP names in the region } \usage{ snp.names(data, begin, end, chromosome) } \arguments{ \item{data}{object of class \code{\link{gwaa.data-class}}, \code{\link{snp.data-class}}, \code{\link{scan.gwaa-class}} or \code{\link{check.marker-class}}} \item{begin}{Start position (or name of the first SNP)} \item{end}{End-position or name of last SNP} \item{chromosome}{Chromosome code} } \details{ Any of the arguments, except the \code{data} can be missing } \value{ A vector of names of SNPs located in the region } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{\code{\link{snp.data-class}}} \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) snp.names(srdta, begin = 50000, end = 100000) snp.names(srdta, begin = 50000, end = 100000, chromosome = "1") # does not make sense with these data: snp.names(srdta, begin = 50000, end = 100000, chromosome = "X") # again makes sense: snp.names(srdta, end = 100000) snp.names(srdta, begin = 2200000) # show summary for SNPs in region between 50,000 and 100,000 a <- snp.names(srdta, begin = 50000, end = 100000) summary(srdta@gtdata[,a]) } \keyword{misc} GenABEL/man/snp.subset.Rd0000644000176000001440000000243412246051325014610 0ustar ripleyusers\name{snp.subset} \alias{snp.subset} \title{function to subset objects of class scan.gwaa and check.marker} \description{ Computing objects of class scan.gwaa may take long, especially when haplotypic analysis is performed. Therefore this function helps substracting results on some region (indicated by list of SNPs) } \usage{ snp.subset(data, snpsubset) } \arguments{ \item{data}{object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} or \code{\link{check.marker-class}}} \item{snpsubset}{character vector of snps to select} } %\details{} \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} or \code{\link{check.marker-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{scan.gwaa-class}}, \code{\link{check.marker-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) # processing check.marker object #mc <- check.marker(data=srdta@gtdata[,1:100],redundant="all",maf=0.01, # minconcordance=0.9,fdr=.1,ibs.mrk=0) mc <- check.marker(data=srdta@gtdata[,1:100],maf=0.01,fdr=.1,ibs.mrk=0) summary(mc) #plot(mc) mc1 <- snp.subset(mc,snps=srdta@gtdata@snpnames[20:50]) summary(mc1) #plot(mc1) # processing scan.gwaa object a <- qtscore(qt3~sex+age,data=srdta) plot(a) a1 <- snp.subset(a,snps=srdta@gtdata@snpnames[10:20]) plot(a1) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/egscore.Rd0000644000176000001440000000741512246051325014137 0ustar ripleyusers\name{egscore} \alias{egscore} \title{Fast score test for association, corrected with PC} \usage{ egscore(formula, data, snpsubset, idsubset, kinship.matrix, naxes = 3, strata, times = 1, quiet = FALSE, bcast = 10, clambda = TRUE, propPs = 1) } \arguments{ \item{formula}{Formula describing fixed effects to be used in analysis, e.g. y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. If no covariates used in analysis, skip the right-hand side of the equation.} \item{data}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{kinship.matrix}{kinship matrix, as returned by \code{\link{ibs}}, Use weight="freq" with \code{\link{ibs}} and do not forget to repalce the diagonal with Var returned by \code{\link{hom}}, as shown in example!} \item{naxes}{Number of axes of variation to be used in adjustment (should be much smaller than number of subjects)} \item{strata}{Stratification variable. If provieded, scores are computed within strata and then added up.} \item{times}{If more then one, the number of replicas to be used in derivation of empirical genome-wide significance.} \item{quiet}{do not print warning messages} \item{bcast}{If the argument times > 1, progress is reported once in bcast replicas} \item{clambda}{If inflation facot Lambda is estimated as lower then one, this parameter controls if the original P1df (clambda=TRUE) to be reported in Pc1df, or the original 1df statistics is to be multiplied onto this "deflation" factor (clambda=FALSE). If a numeric value is provided, it is used as a correction factor.} \item{propPs}{proportion of non-corrected P-values used to estimate the inflation factor Lambda, passed directly to the \code{\link{estlambda}}} } \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} } \description{ Fast score test for association between a trait and genetic polymorphism, adjusted for possible stratification by principal components. } \details{ The idea of this test is to use genomic kinship matrix to first, derive axes of genetic variation (principal components), and, second, adjust both trait and genotypes onto these axes. Note that the diagonal of the kinship matrix should be replaced (default it is 0.5*(1+F), and for EIGENSTRAT one needs variance). These variances are porduced by \code{\link{hom}} function (see example). The traits is first analysed using LM and with covariates as specified with formula and also with axes of variation as predictors. Corrected genotypes are defined as residuals from regression of genotypes onto axes (which are orthogonal). Correlaton between corrected genotypes and phenotype is computed, and test statistics is defined as square of this correlation times (N - K - 1), where N is number of genotyped subjects and K is the number of axes. This test is defined only for 1 d.f. } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2c) #egscore with stratification gkin <- ibs(ge03d2c[,autosomal(ge03d2c)],w="freq") #replace the diagonal with right elements diag(gkin) <- hom(ge03d2c[,autosomal(ge03d2c)])$Var a <- egscore(dm2~sex+age,data=ge03d2c,kin=gkin) plot(a,df="Pc1df") } \author{ Yurii Aulchenko } \references{ Price A. L. et al, Principal components analysis corrects for stratification in genome-wide association studies. Nat Genet 38: 904-909. } \seealso{ \code{\link{qtscore}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{ibs}}, \code{\link{scan.gwaa-class}} } \keyword{htest} GenABEL/man/export.merlin.Rd0000644000176000001440000000426212145152004015305 0ustar ripleyusers\name{export.merlin} \alias{export.merlin} \title{function to export GenABEL data in merlin format} \description{ Exports GenABEL data to Merlin and other pedigree formats } \usage{ export.merlin(data, pedfile = "merlin.ped", datafile = "merlin.dat", mapfile = "merlin.map", format = "merlin", fixstrand = "no", extendedmap = TRUE, traits = 1, order = TRUE, stepids = 100, dpieceFun = "new") } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{data}{gwaa.data object} \item{pedfile}{Output pedigree data file name} \item{datafile}{Output data (information) file name; no output if NULL} \item{mapfile}{Output map file name} \item{format}{Output format, either "merlin" or "plink"} \item{fixstrand}{"no" -- the strand information and coding comes from the data; "+" -- change all coding to "+" strand, "-" -- change all coding to "-" strand} \item{extendedmap}{if TRUE extended map (+ strand, + coding) is saved with the name "mapfile.ext", where "mapfile" is the parameter supplied by user} \item{traits}{How many fake traits to insert before first column of marker data} \item{order}{Should output be ordered by chromosome and position} \item{stepids}{make this larger for faster processing and smaller for lower RAM use} \item{dpieceFun}{function used to dump data. Do use default.} } \details{ The use is straightforward, with only the "fixstrand" option requiring some explanation. Consider a SNP on "-" strand with alleles G and A. If this SNP is accessed on "+" strand, the corresponding alleles would be C and T. While for example Affymetrix reports SNPs on bot "+" and "-" strands, HapMap reports coding on "+" strand only. To make data compatible, and/or to run imputations, one will need to convert all SNP codes to "+" strand. This can be achieved by running export.merlin() with fixstrand="+" parameter. } \value{ No value returned; files saved on HDD } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ To load the data to GenABEL again, use \code{\link{convert.snp.ped}}, \code{\link{load.gwaa.data}}. } \examples{ # # load(srdta) # export.merlin(srdta[1:50,1:3]) # } \keyword{IO}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/mlreg.p.Rd0000644000176000001440000000415112246051325014046 0ustar ripleyusers\name{mlreg.p} \alias{mlreg.p} \title{EXPERIMENTAL Linear and logistic regression and Cox models for genome-wide SNP data} \description{ Linear and logistic regression and Cox models for genome-wide SNP data } \usage{ mlreg.p(formula, data, snpsubset, idsubset, gtmode = "additive", trait.type = "guess") %mlreg.p(formula, data, gtmode = "additive", trait.type = "guess", propPs = 1) } \arguments{ \item{formula}{Standard formula object} \item{data}{an object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{gtmode}{Either "additive", "dominant", "recessive" or "overdominant". Specifies the analysis model.} \item{trait.type}{Either "gaussian", "binomial" or "survival", corresponding to analysis using linear regression, logistic regression, and Cox proportional hazards models, respectively. When default vale "guess" is used, the program tries to guess the type} } \details{ Linear regression is performed using standard approach; logisitc regression is implemented using IRLS; Cox model makes use of code contributed by Thomas Lumley (survival package). For logistic and Cox, exp(effB) gives Odds Ratios and Hazard Ratios, respectively. } \value{ An object of \code{\link{scan.gwaa-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{GASurv}}, \code{\link{qtscore}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) dta <- ge03d2[,1:100] # analysis using linear model xq <- mlreg.p(bmi~sex,dta) # logistic regression, type guessed automatically xb <- mlreg.p(dm2~sex,dta) # Cox proportional hazards model, assuming that age is the follow-up time # generally this does not make sense (could be ok if age is age at onset) xs <- mlreg.p(GASurv(age,dm2)~sex,dta) } % Add one or more standard keywords, see file 'KEYWORDS' in the % R documentation directory. \keyword{htest} GenABEL/man/scan.glm.2D.Rd0000644000176000001440000000454212246051325014454 0ustar ripleyusers\name{scan.glm.2D} \alias{scan.glm.2D} \title{Scans regional data allowing for gene-gene interaction using glm} \description{ Scans regional data allowing for gene-gene interaction using glm } \usage{ scan.glm.2D(formula, family = gaussian(), data, snpsubset, idsubset, bcast = 50) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{formula}{character string containing formula to be used in \code{\link[stats]{glm}}. You should put CRSNP argument in the formula, to arrange how the SNP from the list would be treated. This allows to put in an interaction term.} \item{family}{family to be passed to \code{\link[stats]{glm}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{data}{object of class "gwaa.data"} \item{bcast}{show progress every \code{bcast} SNPs} } \details{ For each pair of SNPs, say snp1 and snp2, scan.glm.2D estimates 5 models. Let us denote snp1 when it is coded as allele dose (0,1, 2) and thus results in additive model as snp1dose and when it is coded as 'factor' (genotypic model) as snp1factor m00: y ~ mu [1 regression coefficient to estimate] m10: y ~ mu + snp1dose + snp2dose [3 coefficients] m11: y ~ mu + snp1dose + snp2dose + snp1dose * snp2dose [4 coefficients] m20: y ~ mu + snp1factor + snp2factor [5 coefficients] m21: y ~ mu + snp1factor + snp2factor + snp1factor * snp2factor [9 coefficients] In the output, "P1df" refers to the test of m00 vs m10 (this is actually 2 df test); "P2df" refers to the test of m00 vs m20 (4 df test); "Pint1df" refers to the test of m10 vs m11 (1 df test); "Pint2df" refers to the test of m20 vs m21 (4 df test). The output is in matrix format as these P-values are generated for each pair of SNPs in turn. } \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa.2D-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{scan.gwaa.2D-class}}, \code{\link{scan.haplo.2D}} } \examples{ \dontrun{ require(GenABEL.data) data(srdta) a <- scan.glm.2D("bt~sex+age+CRSNP",family=binomial(),data=srdta,snps=(1:10),bcast=2) plot(a) } } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/descriptives.trait.Rd0000644000176000001440000000245512246051325016335 0ustar ripleyusers\name{descriptives.trait} \alias{descriptives.trait} \title{Function to generate descriptive summary tables for phenotypic data} \description{ Function to generate descriptive summary tables for phenotypic data } \usage{ descriptives.trait(data,subset,file,by.var=NULL,digits = 3) } \arguments{ \item{data}{an object of \code{\link{snp.data-class}} or \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{subset}{Subset of people to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} \item{file}{A string specifying the name of a file to write the tables to (default is no file otput).} \item{by.var}{a binary variable or a character scalar specifying the name of a binary trait in data; statistics will be produced separately for the groups and compared} \item{digits}{number of digits to be printed} } %\details{ %} \value{ A table with descriptive statistics. Ptt: t-test; Pkw: kruskal.test; Pex: Fisher exact test (for factors with <5 levels) } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} %\seealso{ %} \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) descriptives.trait(srdta) descriptives.trait(srdta,by.var=srdta@phdata$sex) descriptives.trait(srdta,by.var="sex") attach(phdata(srdta)) descriptives.trait(srdta,by.var=sex) detach(phdata(srdta)) } \keyword{distribution} GenABEL/man/summary.snp.data.Rd0000644000176000001440000000264712246051325015716 0ustar ripleyusers\name{summary.snp.data} \alias{summary.snp.data} \alias{summary.snp.data_old} %- Also NEED an '\alias' for EACH other topic documented here. \title{function to summary GWAA data} \description{ Provides summary of an object of class \code{\link{snp.data-class}}. Chromosome, map position, allele coding, number of observed genotypes, allelic frequency, genotypic distrbution, P-value of the exact test for HWE, Fmax (estimate of deviation from HWE, allowing meta-analysis) and LRT P-value for HWE test are listed } \usage{ \method{summary}{snp.data}(object, ...) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{object}{snp.data object} \item{\dots}{additional arguments (not used)} } %\details{} \value{ Data frame summary for snp.data object } \references{ Wigginton, JE, Cutler, DJ, and Abecasis, GR (2005) A Note on Exact Tests of Hardy-Weinberg Equilibrium. American Journal of Human Genetics. 76: 887-93. } \author{Yurii Aulchenko} \note{ The P-values reported for X-chromosome are based on analysis of female data, but other statistics (frequencies, calls, ...) are based on all data. Statistics for Y-chromosome are based on male-only. P-HWE is not defined for mt- and Y- markers (set to 1.0). } \seealso{ \code{\link{summary.gwaa.data}}, \code{\link{snp.data-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) summary(gtdata(srdta[,1:20])) } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/snp.coding-class.Rd0000644000176000001440000000223312246051325015646 0ustar ripleyusers\name{snp.coding-class} \docType{class} \alias{snp.coding-class} \alias{[,snp.coding,ANY,missing,missing-method} \alias{coerce,snp.coding,character-method} \alias{show,snp.coding-method} \title{Class "snp.coding"} \description{ This class contains the actual nucleotide codes for the typed SNPs } \section{Slots}{ \describe{ \item{\code{.Data}:}{nucleotide coding data} } } %\section{Extends}{} \section{Methods}{ \describe{ \item{[}{\code{signature(x = "snp.coding", i = "ANY", j = "missing", drop = "missing")}: subset operations. x[i] will show coding for SNPs selected in i.} \item{coerce}{\code{signature(from = "snp.coding", to = "character")}: converts SNP coding from internal (raw) to human-readable character.} \item{show}{\code{signature(object = "snp.coding")}: shows the object. Take care that this is internal representation } } } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{snp.strand-class}}, \code{\link{gwaa.data-class}}, \code{\link{snp.data-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) srdta@gtdata@coding[1:10] as.character(srdta@gtdata@coding[1:10]) } \keyword{classes} GenABEL/man/qtscore.Rd0000644000176000001440000001055012246051325014162 0ustar ripleyusers\name{qtscore} \alias{qtscore} \title{Fast score test for association} \usage{ qtscore(formula, data, snpsubset, idsubset, strata, trait.type = "gaussian", times = 1, quiet = FALSE, bcast = 10, clambda = TRUE, propPs = 1, details = TRUE) } \arguments{ \item{formula}{Formula describing fixed effects to be used in analysis, e.g. y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. If no covariates used in analysis, skip the right-hand side of the equation.} \item{data}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{ndex, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{ndex, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{strata}{Stratification variable. If provieded, scores are computed within strata and then added up.} \item{trait.type}{"gaussian" or "binomial" or "guess" (later option guesses trait type)} \item{times}{If more than one, the number of replicas to be used in derivation of empirical genome-wide significance. See \code{\link{emp.qtscore}}, which calls qtscore with times>1 for details} \item{quiet}{do not print warning messages} \item{bcast}{If the argument times > 1, progress is reported once in bcast replicas} \item{clambda}{If inflation facot Lambda is estimated as lower then one, this parameter controls if the original P1df (clambda=TRUE) to be reported in Pc1df, or the original 1df statistics is to be multiplied onto this "deflation" factor (clambda=FALSE). If a numeric value is provided, it is used as a correction factor.} \item{propPs}{proportion of non-corrected P-values used to estimate the inflation factor Lambda, passed directly to the \code{\link{estlambda}}} \item{details}{when FALSE, SNP and ID names are not reported in the returned object (saves some memory). This is experimental and will be not mantained anymore as soon as we achieve better memory efficiency for storage of SNP and ID names (currently default R character data type used)} } \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} } \description{ Fast score test for association between a trait and genetic polymorphism } \details{ When formula contains covariates, the traits is analysed using GLM and later residuals used when score test is computed for each of the SNPs in analysis. Coefficients of regression are reported for the quantitative trait. For binary traits, odds ratios (ORs) are reportted. When adjustemnt is performed, first, "response" residuals are estimated after adjustment for covariates and scaled to [0,1]. Reported effects are approximately equal to ORs expected in logistic regression model. With no adjustment for binary traits, 1 d.f., the test is equivalent to the Armitage test. This is a valid function to analyse GWA data, including X chromosome. For X chromosome, stratified analysis is performed (strata=sex). } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) #qtscore with stratification a <- qtscore(qt3~sex,data=srdta) plot(a) b <- qtscore(qt3,strata=phdata(srdta)$sex,data=srdta) add.plot(b,col="green",cex=2) # qtscore with extra adjustment a <- qtscore(qt3~sex+age,data=srdta) a plot(a) # compare results of score and chi-square test for binary trait a1 <- ccfast("bt",data=srdta,snps=c(1:100)) a2 <- qtscore(bt,data=srdta,snps=c(1:100),trait.type="binomial") plot(a1,ylim=c(0,2)) add.plot(a2,col="red",cex=1.5) # the good thing about score test is that we can do adjustment... a2 <- qtscore(bt~age+sex,data=srdta,snps=c(1:100),trait.type="binomial") points(a2[,"Position"],-log10(a2[,"P1df"]),col="green") } \author{ Yurii Aulchenko } \references{ Aulchenko YS, de Koning DJ, Haley C. Genomewide rapid association using mixed model and regression: a fast and simple method for genome-wide pedigree-based quantitative trait loci association analysis. Genetics. 2007 177(1):577-85. Amin N, van Duijn CM, Aulchenko YS. A genomic background based method for association analysis in related individuals. PLoS ONE. 2007 Dec 5;2(12):e1274. } \seealso{ \code{\link{mlreg}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{egscore}}, \code{\link{emp.qtscore}}, \code{\link{plot.scan.gwaa}}, \code{\link{scan.gwaa-class}} } \keyword{htest} GenABEL/man/gwaa.data-class.Rd0000644000176000001440000000364112246051325015437 0ustar ripleyusers\name{gwaa.data-class} \docType{class} \alias{gwaa.data-class} \alias{show,gwaa.data-method} \alias{[,gwaa.data,ANY,ANY,ANY-method} \alias{summary,gwaa.data-method} \alias{gtdata,gwaa.data-method} \alias{gtdata} \alias{phdata,gwaa.data-method} \alias{phdata} \alias{phdata<-,gwaa.data-method} \alias{phdata<-} \title{Class "gwaa.data"} \description{This class contains objects holding all GWAA data -- phenotypes, genotypes and other relevant information } \section{Slots}{ \describe{ \item{\code{phdata}:}{dataframe with phenotypic data used in GWAA} \item{\code{gtdata}:}{object of class \code{\link{snp.data-class}} used to store genotypic data, map, etc.} } } %\section{Extends}{ %} \section{Methods}{ \describe{ \item{[}{\code{signature(x = "gwaa.data", i = "ANY", j = "ANY", drop = "ANY")}: subset operations. x[i,j] will select people listed in i and SNPs listed in j.} \item{show}{\code{signature(object = "gwaa.data")}: shows both parts of the object. Take care that the objects are usually very large!} \item{summary}{\code{signature(object = "gwaa.data")}: Calls standard summary to describe phenotypic part and calls \code{\link{summary.snp.data}} to \code{\link{snp.data-class}} } \item{gtdata}{\code{signature(object = "gwaa.data")}: returns genotypic data (object of \code{\link{snp.data-class}})} \item{phdata}{\code{signature(object = "gwaa.data")}: returns phenotypic data (a \code{data.frame})} \item{phdata<-}{\code{signature(object = "gwaa.data")}: method do modify phenotypic data (a \code{data.frame})} } } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{snp.data-class}}, \code{\link{load.gwaa.data}}, \code{\link{snp.mx-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) srdta@phdata[1:10,] srdta@gtdata[1:10,1:12] srdta[1:10,1:12] as.numeric(srdta@gtdata[1:12,1:10]) # very long output: summary(srdta) } \keyword{classes} GenABEL/man/check.marker.Rd0000644000176000001440000001374512246051325015050 0ustar ripleyusers\name{check.marker} \alias{check.marker} \title{function to do genotypic quality control} \description{ This function helps selecting the marker which should enter into GWA analysis based on call rate, minor allele frequency, value of the chi-square test for Hardy-Weinberg equilibrium, and redudndance, defined as concordance between the distributions of the genotypes (including missing values). } \usage{ check.marker(data, snpsubset, idsubset, callrate = 0.95, perid.call=0.95, extr.call = 0.1, extr.perid.call = 0.1, het.fdr = 0.01, ibs.threshold = 0.95, ibs.mrk = 2000, ibs.exclude="both", maf, p.level = -1, fdrate = 0.2, odds = 1000, hweidsubset, redundant = "no", minconcordance = 2.0, qoption = "bh95", imphetasmissing = TRUE, XXY.call=0.8, intermediateXF = c(0.5, 0.5)) } \arguments{ \item{data}{gwaa.data or snp.data object} \item{snpsubset}{a subset of SNPs to check (names, indexes, logical), default is all from \code{data}} \item{idsubset}{a subset of people to check (names, indexes, logical), default is all from \code{data}} \item{callrate}{cut-off SNP call rate} \item{perid.call}{cut-off individual call rate (maximum percent of missing genotypes in a person)} \item{extr.call}{SNPs with this low call rate are dropped prior to main analysis} \item{extr.perid.call}{people with this low call rate are dropped prior to main analysis} \item{het.fdr}{FDR rate for unacceptably high individual heterozygosity} \item{ibs.threshold}{threshold value for acceptable IBS} \item{ibs.mrk}{How many random markers should be used to estimate IBS. When ibs.mrk < 1, IBS checks are turned off. When "all" all markers are used. } \item{ibs.exclude}{"both", "lower" or "none" -- whether both samples with IBS>ibs.threshold should be excluded, the one with lower call rate, or no check (equivalent to use of 'ibs.mrk = -1'). } \item{maf}{cut-off Minor Allele Frequency. If not specified, the default value is 5 chromosomes 5/(2*nids(data))} \item{p.level}{cut-off p-value in check for Hardy-Weinberg Equilibrium. If negative, FDR is applied} \item{fdrate}{cut-off FDR level in check for Hardy-Weinberg Equilibrium} \item{odds}{cut-off odds to decide whether marker/person should be excluded based on sex/X-linked marker data inconsistency} \item{hweidsubset}{a subset of people to check (names, indexes, logical) to use for HWE check} \item{redundant}{if "bychrom", redundancy is checked within chromosomes; "all" -- all pairs of markers; "no" -- no redundancy checks} \item{minconcordance}{a parameter passed to "redundant" function. If "minconcordance" is > 1.0 only pairs of markers which are exactly the same, including NA pattern, are considered as redundant; if 0 < "minconcordance" < 1, then pairs of markers with concordance > "minconcordance" are considered redundant. see \code{\link{redundant}} for details. Note that if "minconcordance" < 1 the program will take much longer time to run} \item{qoption}{if "bh95", BH95 FDR used; if "storey", qvalue package (if installed) is used} \item{imphetasmissing}{If "impossible heterozygotes" (e.g. heterozygous mtDNA, and male Y- and X-chromsome markers) should be treated as missing genotypes in the QC procedure} \item{XXY.call}{What proportion of Y-chromosome markers should be called to consider that Y-chromosome is present (in presence of XX)} \item{intermediateXF}{X-chromosomal F to be considered 'intermediate' and regarded as error; currently use of default disables this check} } \details{ In this procedure, sex errors are identified initally and then possible residual errors are removed iteratively. At the first step, of the iterative procedure, per-marker (minor allele frequency, call rate, exact P-value for Hardy-Weinberg equilibrium) and between-marker statistics are generated and controlled for, mostly using the internal call to the function \code{\link{summary.snp.data}}. At the second step of the iterative procedure, per-person statistics, such call rate within a person, heterozygosity and and between-person statistics (identity by state across a random sample of markers) are generated, using \code{\link{perid.summary}} and \code{\link{ibs}} functions. Heterozygosity and IBS are estimated using only autosomal data. If IBS is over ibs.threshold for a pair, one person from the pair is added to the ibsfail list and excluded from the idok list. At the second step, only the markers passing the first step are used. The procedure is applied recursively till no further markers and people are eliminated. % For IBS computations, only people passing personla call rate and % heterozygosity checks are used. } \value{ Object of class \code{\link{check.marker-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{check.trait}}, \code{\link{ibs}}, \code{\link{summary.snp.data}}, \code{\link{perid.summary}}, \code{\link{plot.check.marker}}, \code{\link{summary.check.marker}}, \code{\link{redundant}}, \code{\link{HWE.show}}, \code{\link{check.marker-class}} } \examples{ # usual way require(GenABEL.data) data(ge03d2c) # truncate the data to make the example faster ge03d2c <- ge03d2c[seq(from=1,to=nids(ge03d2c),by=2),seq(from=1,to=nsnps(ge03d2c),by=2)] # many errors mc0 <- check.marker(ge03d2c) # take only people and markers passing QC fixed0 <- ge03d2c[mc0$idok,mc0$snpok] # major errors fixed, still few males are heterozygous for X-chromsome markers mc1 <- check.marker(fixed0) # fix minor X-chromosome problems fixed1 <- Xfix(fixed0) # no errors mc2 <- check.marker(fixed1) summary(mc2) # ready to use fixed1 for analysis # let us look into redundancy require(GenABEL.data) data(srdta) mc <- check.marker(data=srdta,ids=c(1:300),call=.92,perid.call=.92) names(mc) mc$nohwe mc <- check.marker(data=srdta@gtdata[,1:100],call=0.95,perid.call=0.9, maf=0.02,minconcordance=0.9,fdr=0.1,redundant="all",ibs.mrk=0) summary(mc) HWE.show(data=srdta,snps=mc$nohwe) plot(mc) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/as.hsgeno.Rd0000644000176000001440000000137212246051325014371 0ustar ripleyusers\name{as.hsgeno} \alias{as.hsgeno} \title{Attempts to convert object to "hsgeno"} \description{ A function to convert an object to "hsgeno" data frame, to be used by "haplo.stats" library } \usage{ as.hsgeno(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{snp.data-class}} or \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A data-frame containing alleles, consumable by "haplo.stats" library } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.hsgeno(srdta[1:5,1:3]) as.hsgeno(srdta@gtdata[1:5,1:3]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/VIFGC_ovdom.Rd0000644000176000001440000000364012246051325014546 0ustar ripleyusers\name{VIFGC_ovdom} \alias{VIFGC_ovdom} \title{Genomic control for over-dominant model of inheritance using VIF} \usage{ VIFGC_ovdom(data, p, method = "regress", n, index.filter = NULL, proportion = 1, clust = 0, vart0 = 0, tmp = 0, plot = TRUE, lmax = NULL, color = "red") } \arguments{ \item{data}{Input vector of Chi square statistic} \item{method}{Function of error to be optimized. Can be "regress", "median" or "ks.test"} \item{p}{Input vector of allele frequencies} \item{index.filter}{Indexes for variables that will be use for analysis in data vector} \item{n}{size of the sample} \item{proportion}{The proportion of lowest P (Chi2) to be used when estimating the inflation factor Lambda for "regress" method only} \item{plot}{If TRUE, plot of lambda will be produced} \item{lmax}{The threshold for lambda for plotting (optional)} \item{color}{The color of the plot} \item{clust}{For developers only} \item{vart0}{For developers only} \item{tmp}{For developers only} } \value{ A list with elements \item{Zx}{output vector corrected Chi square statistic} \item{vv}{output vector of VIF} \item{exeps}{output vector of exepsons (NA)} \item{calrate}{output vector of calrate} \item{F}{F} \item{K}{K} } \description{ This function estimates the corrected statistic using genomic control for the over-dominant model, using VIF. VIF coefficients are estimated by optimizing different error functions: regress, median and ks.test. } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) # truncate the data to make the example faster ge03d2 <- ge03d2[seq(from=1,to=nids(ge03d2),by=2),seq(from=1,to=nsnps(ge03d2),by=3)] qts <- mlreg(phdata(ge03d2)$dm2~1,data=ge03d2,gtmode = "overdominant") chi2.1df <- results(qts)$chi2.1df s <- summary(ge03d2) freq <- s$Q.2 result <- VIFGC_ovdom(p=freq,method = "median",data=chi2.1df,n=nids(ge03d2)) } \author{ Yakov Tsepilov } \keyword{htest} GenABEL/man/r2fast.Rd0000644000176000001440000000314612246051325013706 0ustar ripleyusers\name{r2fast} \alias{r2fast} \title{Estimates r2 between multiple markers} \description{ Given a set of SNPs, computes a matrix of r2 } \usage{ r2fast(data, snpsubset, cross.snpsubset, idsubset) } \arguments{ \item{data}{object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{cross.snpsubset}{Parameter allowing parallel implementation. Not to be used normally. If supplied together with snpsubset, the r2 for all pairs between snpsubset and cross.snpsubset computed. } \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} } \details{ The function is based on slightly modified code of Hao et al. } \value{ A (Nsnps X Nsnps) matrix giving r2 values between a pairs of SNPs above the diagonal and number of SNP genotype measured for both SNPs below the diagonal } \references{ Hao K, Di X, Cawley S. (2006) LdCompare: rapid computation of single- and multiple-marker r2 and genetic coverage. Bioinformatics, 23: 252-254. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{rhofast}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) # r2s using r2fast a <- r2fast(ge03d2,snps=c(1:10)) \dontrun{ library(genetics) # r2s using package genetics b <- LD(as.genotype(ge03d2[,1:10]))$"R^2" # see that the r2s are not exactly the same cor(a[upper.tri(a)],b[upper.tri(b)]) plot(a[upper.tri(a)],b[upper.tri(b)]) } } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/as.data.frame.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000135012246051325016732 0ustar ripleyusers\name{as.data.frame.gwaa.data} \alias{as.data.frame.gwaa.data} \title{Attempts to convert snp.data to "hsgeno"} \description{ A function taking @phdata part (data.frame) of the object of \code{\link{gwaa.data-class}} } \usage{ \method{as.data.frame}{gwaa.data}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{data.frame-class}}} \item{\dots}{...} } \details{ Use is mainly internal } \value{ A data-frame containing phenotypic data } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.data.frame(srdta[1:5,]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/rntransform.Rd0000644000176000001440000000251511247561261015064 0ustar ripleyusers\name{rntransform} \alias{rntransform} \title{Rank-transformation to normality} \description{ Rank-transformation to normality of a variable or residuals from GLM analysis. } \usage{ rntransform(formula,data,family=gaussian) } \arguments{ \item{formula}{GLM formula for the variable to be transformed, or just the variable} \item{data}{data.frame or gwaa.data object containing the data} \item{family}{GLM family} } \details{ Rank-transformation to normality generates perfectly normal distribution from ANY distribution, unless many/heavy ties are present in variable (or residuals, if formula is used). When formula is supplied, this procedure first calls \code{\link{ztransform}}, and then applies rank transformation to residuals. } \value{ Vector containing transformed variable, distributed as standard normal. } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ ~~further notes~~ % %} \seealso{\code{\link{ztransform}}} \examples{ # uniformly distributed variable x <- round(runif(200)*100) # get 7 missing values x[round(runif(7,min=1,max=100))] <- NA # Z-transform y0 <- ztransform(x) # Rank-transform to normality y1 <- rntransform(x) # test normality of the original and transformed var shapiro.test(x) shapiro.test(y0) shapiro.test(y1) # plot histogram par(mfcol=c(3,1)) hist(x) hist(y0) hist(y1) } \keyword{utilities} GenABEL/man/add.plot.Rd0000644000176000001440000000266512246051325014217 0ustar ripleyusers\name{add.plot} \alias{add.plot} \title{function to plot additional GWAA results} \description{ Add plot of results of GWA analysis } \usage{ add.plot(x, ..., df = 1, col=c("lightgreen","lightblue"), sort=TRUE, delta = 1) } \arguments{ \item{x}{object of type scan.gwaa-class, as returned by \code{\link{scan.glm}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{ccfast}}, \code{\link{emp.ccfast}}, \code{\link{emp.qtscore}}, or \code{\link{scan.haplo}}; or of type scan.gwaa.2D-class, as returned by \code{\link{scan.haplo.2D}} or \code{\link{scan.glm.2D}}. } \item{\dots}{additional arguments to be passed to plot} \item{df}{P-value at which df to add (1, 2 or "Pc1df")} \item{col}{which colors to use to depict consecutive chromosomes} \item{sort}{whether results should be plotted after sorting by chromosome and position} \item{delta}{gap width between chromosomes} } %\details{} \value{ No value returned. } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{plot}}, \code{\link{snp.subset}}, \code{\link{scan.glm}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{ccfast}}, \code{\link{emp.qtscore}}, \code{\link{emp.ccfast}}, \code{\link{scan.haplo}}, \code{\link{scan.haplo.2D}}, \code{\link{scan.glm.2D}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) a <- ccfast("bt",srdta,snps=c(1:100)) plot(a) a1 <- qtscore(bt,srdta,snps=c(1:100)) add.plot(a1,col="red",type="l") } \keyword{aplot}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/descriptives.marker.Rd0000644000176000001440000000263612246051325016474 0ustar ripleyusers\name{descriptives.marker} \alias{descriptives.marker} \title{Function to generate descriptive summary tables for genotypic data} \description{ Function to generate descriptive summary tables for genotypic data } \usage{ descriptives.marker(data,snpsubset,idsubset,file,mafc,hwec,snpc,idcc,digits = 3) } \arguments{ \item{data}{an object of \code{\link{snp.data-class}} or \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} \item{file}{A string specifying the name of a file to write the tables to (default is missing).} \item{mafc}{vector containing desired cut-off levels for minor allele frequency} \item{hwec}{vector containing desired cut-off levels for exact HWE P-values} \item{snpc}{vector containing desired cut-off levels for SNP call rate} \item{idcc}{vector containing desired cut-off levels for individual SNP call rate} \item{digits}{number of digits to be printed} } %\details{ %} \value{ A list containing descriptive tables and statistics } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} %\seealso{ %} \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) descriptives.marker(srdta) } \keyword{distribution} GenABEL/man/add.phdata.Rd0000644000176000001440000000347512246051325014502 0ustar ripleyusers\name{add.phdata} \alias{add.phdata} \title{Adds phenotypic variables to gwaa.data object} \usage{ add.phdata(data, newphdata, name) } \arguments{ \item{data}{an object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{newphdata}{data frame or a vector with new phenotypic data} \item{name}{if 'newphdata' is a vector, the name of new variable should be specified in 'name'} } \value{ An (updated) object of \code{\link{gwaa.data-class}} } \description{ Adds phenotypic variables to \code{phdata} part of an \code{\link{gwaa.data-class}} object } \details{ If "newphdata" is a data frame, it is simply merged to the \code{phdata} part of the "data", and is sorted according to the right order. In this case, The "newphdata" frame should contain single variable named "id", preferably of "character" class. It may contain "sex" variable, but that will be re-named to avoid duplication with the default sex variable presented in \code{phdata}. If 'newphdata' is a vector, it should be of the same length as the number of people in the 'data' and is assumed to have the same order. In this case, you also need to supply the name of the new phenotype via the 'name' argument } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) # take a small subset for this example srdta <- srdta[1:10,1:5] srdta # add single var rnd <- rnorm(nids(srdta)) srdta1 <- add.phdata(srdta,rnd,name="random") srdta1 # add > 1 var # generate id names ids <- paste("p",c(2,1,7,3,5,9,11,22,27),sep="") # generate some random trait values newtra1 <- rnorm(9) newtra2 <- rnorm(9) # make data frame x <- data.frame(id=ids,newtra1=newtra1,newtra2=newtra2) x # now add this new trait to the data srdta1 <- add.phdata(srdta,x) srdta1 } \author{ Yurii Aulchenko } \seealso{ \code{\link{merge.gwaa.data}} \code{\link{merge.snp.data}} } \keyword{manip} GenABEL/man/del.phdata.Rd0000644000176000001440000000145712246051325014514 0ustar ripleyusers\name{del.phdata} \alias{del.phdata} \title{delete phenotypes from phdata} \usage{ del.phdata(data, what, all = FALSE) } \arguments{ \item{data}{an object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{what}{which phenotypes (variables) to delete, expressed as (vector of) names (character) or integer (column of phdata data frame)} \item{all}{if 'all'=TRUE and 'what' is misisng, all phenotypes are deleted, and only the 'id' and 'sex' are kept} } \description{ This function is used to delete certain phenotypes from phenotypic part (phdata) of an object of \code{\link{gwaa.data-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) phdata(srdta)[1:5,] srdta <- del.phdata(srdta,"qt1") phdata(srdta)[1:5,] srdta <- del.phdata(srdta,all=TRUE) phdata(srdta)[1:5,] } \author{ Yurii Aulchenko } GenABEL/man/as.hsgeno.snp.data.Rd0000644000176000001440000000133712246051325016101 0ustar ripleyusers\name{as.hsgeno.snp.data} \alias{as.hsgeno.snp.data} \title{Attempts to convert snp.data to "hsgeno"} \description{ A function to convert an object of \code{\link{snp.data-class}} to "hsgeno" data frame } \usage{ \method{as.hsgeno}{snp.data}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A data-frame containing alleles, consumable by "haplo.stats" library } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.hsgeno(srdta@gtdata[1:5,1:10]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/npsubtreated.Rd0000644000176000001440000000605212145152004015176 0ustar ripleyusers\name{npsubtreated} \alias{npsubtreated} \title{non-parametric trait "imputations" in treated people} \description{ For people on treatment, the algorithm substitutes the value of the trait using non-parametric algorithm described in Tobin et al., 2005. This algorithm assumes that the measurement in treated subject is a right-censored trait. Essentially, the algorithm substitutes the QT for a person on treatment with the mean of the above-ranked substituted QT value. } \usage{ npsubtreated(trait, medication, increase = FALSE) } \arguments{ \item{trait}{vector if trait values} \item{medication}{medication indicator (0/1)} \item{increase}{if medication INCREASE the value of the trait (should never be true for e.g. blood pressure, LDL cholesterol, etc.)} } \details{ Should put the formulas here... } \value{ Vector of trait walues, where the values for treated people are substituted with average of the above-ranked substituted trait value. } \references{ Levy D, DeStefano AL, Larson MG, O'Donnell CJ, Lifton RP, Gavras H, Cupples LA, Myers RH. Evidence for a gene influencing blood pressure on chromosome 17. Genome scan linkage results for longitudinal blood pressure phenotypes in subjects from the framingham heart study. Hypertension. 2000 Oct;36(4):477-83. Tobin MD, Sheehan NA, Scurrah KJ, Burton PR. Adjusting for treatment effects in studies of quantitative traits: antihypertensive therapy and systolic blood pressure. Stat Med. 2005 Oct 15;24(19):2911-35. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} %\seealso{ ~~objects to See Also as \code{\link{help}}, ~~~ } \examples{ # simulate SBP data simmeddat <- function(mu=144,bage=0.5,bsex=4.,bg=2.,pB=0.3,rvar=21^2,N=1000) { ageb <- c(25,74) pmale <- .5 htthresh <- 160 trprob <- .5 mutreff <- (-15.) trvar <- 4^2 age <- runif(N,min=ageb[1],max=ageb[2]) sex <- 1*(runif(N)<=pmale) gt <- rbinom(N,size=2,prob=pB) y.true <- rnorm(N,mu,sqrt(rvar)) + bage*age + bsex*sex + bg*gt d.true <- (y.true>=htthresh) medication <- 1*d.true medication[d.true] <- 1*(runif(sum(d.true))<=trprob) treatm <- rnorm(sum(medication),mutreff,sqrt(trvar)) treatm[treatm>0] <- 0 treff <- rep(0,N) treff[medication==1] <- treatm y.obs <- y.true + treff out <- data.frame(age,sex,gt,y.true,d.true,medication,treff,y.obs) out } x <- simmeddat(bg=2.0,N=3000) x[1:15,] # substitute value of treated people imptra <- npsubtreated(x$y.obs,x$medication) imptra[1:15] # Almost always, correlation should be higher for the "imputed" trait cor(x$y.true,x$y.obs) cor(x$y.true,imptra) # see what comes out of regression # analysis of true value summary(lm(y.true~sex+age+gt,data=x)) # ignore treatment (as a rule, betas are underestimated; # on average, power goes down) summary(lm(y.obs~sex+age+gt,data=x)) # treatment as covariate (as a rule, betas are underestimated; # on average, power goes down) summary(lm(y.obs~sex+age+gt+medication,data=x)) # analyse "imputed" trait (as a rule betas are better; power # approaches that of analysis of "true" trait) summary(lm(imptra~sex+age+gt,data=x)) } \keyword{robust} GenABEL/man/as.character.snp.strand.Rd0000644000176000001440000000152412246051325017132 0ustar ripleyusers\name{as.character.snp.strand} \alias{as.character.snp.strand} \title{Attempts to convert internal strand-class to character} \description{ A function to convert an object of \code{\link{snp.strand-class}} to "character" } \usage{ \method{as.character}{snp.strand}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{snp.strand-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A vector containing strand ("+", "-" or "u"), for corresponding SNPs, in character format } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.snp.coding}}, \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.character(srdta@gtdata@strand[1:5]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/summary.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000135612246051325016031 0ustar ripleyusers\name{summary.gwaa.data} \alias{summary.gwaa.data} \title{function to summarise GWAA data} \description{ Summary of phenotypic and genotypic parts of GWAA data } \usage{ \method{summary}{gwaa.data}(object, ...) } \arguments{ \item{object}{object of class \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{\dots}{additional arguments (not used)} } %\details{} \value{ Returns list with two elements: \item{pheno}{Summary for phenotypic part of gwaa.data object} \item{geno}{Summary for genotypic part of gwaa.data object} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{\code{\link{summary.snp.data}}} \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) # be prepared : long output! summary(srdta) } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/as.double.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000151412246051325016204 0ustar ripleyusers\name{as.double.gwaa.data} \alias{as.double.gwaa.data} \title{Attempts to convert gwaa.data to double} \description{ A function to convert an object of \code{\link{gwaa.data-class}} to "double" } \usage{ \method{as.double}{gwaa.data}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A matrix containing genotypes in double (numeric) format } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.gwaa.data}}, \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.gwaa.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}}, \code{\link{as.genotype.gwaa.data}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.double(srdta[1:5,1:10]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/estlambda.Rd0000644000176000001440000000361012246051325014435 0ustar ripleyusers\name{estlambda} \alias{estlambda} \title{Estimate the inflation factor for a distribution of P-values} \usage{ estlambda(data, plot = FALSE, proportion = 1, method = "regression", filter = TRUE, df = 1, ...) } \arguments{ \item{data}{A vector of reals. If all are <=1, it is assumed that this is a vector of P-values, else it is treated as a vector of chi-squares} \item{plot}{Whether the plot should be shown or not (default).} \item{proportion}{The proportion of lowest P (or \eqn{\chi^2}{chi^2}) values to be used when estimating the inflation factor \eqn{\lambda}{lambda}.} \item{method}{"regression" (default), "median", or "KS": method to be used for \eqn{\lambda}{lambda} estimation.} \item{filter}{if the test statistics with 0-value of \eqn{\chi^2}{chi^2} should be excluded prior to estimation of \eqn{\lambda}{lambda}.} \item{df}{Number of degrees of freedom.} \item{...}{arguments passed to the \code{\link{plot}} function.} } \value{ A list with elements \item{estimate}{Estimate of \eqn{\lambda}{lambda}} \item{se}{Standard error of the estimate} } \description{ Estimate the inflation factor for a distribution of P-values or 1df chi-square test. The major use of this procedure is the Genomic Control, but can also be used to visualise the distribution of P-values coming from other tests. Methods implemented include 'median' (median(chi2)/0.455...), regression (of observed onto expected) and 'KS' (optimizing the chi2.1df distribution fit by use of Kolmogorov-Smirnov test) } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) pex <- summary(gtdata(srdta))[,"Pexact"] estlambda(pex, plot=TRUE) estlambda(pex, method="regression", proportion = 0.95) estlambda(pex, method="median") estlambda(pex, method="KS") a <- qtscore(bt,srdta) lambda(a) } \author{ Yurii Aulchenko } \seealso{ \code{\link{ccfast}}, \code{\link{qtscore}} } \keyword{htest} GenABEL/man/catable.Rd0000644000176000001440000000203012246051325014067 0ustar ripleyusers\name{catable} \alias{catable} \title{function to generate summary table for quantitative data} \description{ This function makes a table with number of observations which fall between user-defined categories } \usage{ catable(data, categories = c(quantile(data,c(0.01,0.1,0.5,0.9,0.99),na.rm=TRUE)), cumulative = FALSE, na.rm = TRUE, digits = 3) } \arguments{ \item{data}{A vector of numerics} \item{categories}{vector containing desired cut-off levels} \item{cumulative}{whether cumulative distribution should be shown} \item{na.rm}{how to treat NAs} \item{digits}{number of digits to be saved in rounding} } %\details{ %} \value{ table with number and proportion of observations falling between categories } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{summary.snp.data}}, \code{\link{perid.summary}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) callr <- summary(srdta@gtdata)[,"CallRate"] catable(callr,c(0.93,0.95,0.99)) catable(callr) catable(callr,cum=TRUE) } \keyword{distribution} GenABEL/man/sset.Rd0000644000176000001440000000123311247561261013463 0ustar ripleyusers\name{sset} \alias{sset} \title{Internal use function for class snp.mx-class} \description{ Interface to C function sset subsetting genotypes from \code{\link{snp.mx-class}} } \usage{ sset(data, nsnps, nids, list) } \arguments{ \item{data}{genotypic data in internal format} \item{nsnps}{no. snps} \item{nids}{no. people} \item{list}{something internal...} } \details{ Rather simple function which I wrote before discovering \R's setdiff, etc. functions. } \value{ Sub-set from snp.mx-class object } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{snp.mx-class}} } %\examples{ %} \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/snp.strand-class.Rd0000644000176000001440000000221212246051325015673 0ustar ripleyusers\name{snp.strand-class} \docType{class} \alias{snp.strand-class} \alias{[,snp.strand,ANY,missing,missing-method} \alias{coerce,snp.strand,character-method} \alias{show,snp.strand-method} \title{Class "snp.strand"} \description{ This class contains the strands of the typed SNPs } \section{Slots}{ \describe{ \item{\code{.Data}:}{nucleotide strand data} } } %\section{Extends}{} \section{Methods}{ \describe{ \item{[}{\code{signature(x = "snp.strand", i = "ANY", j = "missing", drop = "missing")}: subset operations. x[i] will show strand for SNPs selected in i.} \item{coerce}{\code{signature(from = "snp.strand", to = "character")}: converts SNP strand from internal (raw) to human-readable character.} \item{show}{\code{signature(object = "snp.strand")}: shows the object. Take care that this is internal representation } } } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{snp.coding-class}}, \code{\link{gwaa.data-class}}, \code{\link{snp.data-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) srdta@gtdata@strand[1:10] as.character(srdta@gtdata@strand[1:10]) } \keyword{classes} GenABEL/man/recodeChromosome.Rd0000644000176000001440000000224612246051325016002 0ustar ripleyusers\name{recodeChromosome} \alias{recodeChromosome} \title{Change chromosomal coding} \usage{ recodeChromosome(data, rules, quiet = FALSE) } \arguments{ \item{data}{object of class for which 'chromosome' method is defined, e.g. 'gwaa.data', 'snp.data', 'scan.gwaa'} \item{rules}{list of pairs 'from=to'; the chromosomes coded in the original data set with 'from' will be recoded with 'to' value} \item{quiet}{if summary of recoding should not be printed to the screen} } \value{ modified 'data' object } \description{ Recoding of chromosomes according to the provided 'rules' for from -> to pairs. Most common use is anticipated when importing data from other software using only integers to represent chromosomes. In this situation the list of rules may look like this: list(24="X",25="Y",26="mt"). } \note{ 'from' entries should be unique and not overlap with entries in 'to' } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) table(chromosome(ge03d2)) # merge chromosome 3 and X, call chromosome 2 as 15 newdat <- recodeChromosome(ge03d2,rules=list("3"="X","2"=15)) table(chromosome(ge03d2),chromosome(newdat)) } \author{ Yurii Aulchenko } \keyword{manip} GenABEL/man/getLogLikelihoodGivenRelation.Rd0000644000176000001440000000230412246051325020414 0ustar ripleyusers\name{getLogLikelihoodGivenRelation} \alias{getLogLikelihoodGivenRelation} \title{computes logLik of two blurGenotypes} \usage{ getLogLikelihoodGivenRelation(bGenotype1, bGenotype2, TransitionMatrix, q) } \arguments{ \item{bGenotype1}{blurred genotype of person 1} \item{bGenotype2}{blurred genotype of person 2} \item{TransitionMatrix}{transition probability matrix} \item{q}{vector of effect allele frequencies} } \description{ Compute logLik of genotypes of person 1 given genotypes of person 2 and assumed relation between the two persons (expressed with transition probability matrix; as returned with 'makeTransitionMatrix'). } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) # select 10 first SNPs df <- srdta[,1:10] # compute effect allele freq EAF <- summary(gtdata(df))$"Q.2" # get genotypes of first 2 people g1 <- as.numeric(df[1:2,]) # blur all genotypes of person 1; use HWE to infer missing bg1 <- blurGenotype(g1[1,],q=EAF) # blur all genotypes of person 2; use HWE to infer missing bg2 <- blurGenotype(g1[2,],q=EAF) # generate sib-sib transision matrices trss <- makeTransitionMatrix(EAF,nmei=c(2,2)) getLogLikelihoodGivenRelation(bg1,bg2,trss,EAF) } \author{ Yurii Aulchenko } GenABEL/man/merge.snp.data.Rd0000644000176000001440000000652012246051325015312 0ustar ripleyusers\name{merge.snp.data} \alias{merge.snp.data} \title{function to merge objects of snp.data-class} \description{ function to merge two objects of snp.data-class } \usage{ \method{merge}{snp.data}(x, y, ... , error_amount = 1e+06, replacena = TRUE, forcestranduse = FALSE, sort = TRUE, intersected_snps_only = FALSE) } \arguments{ \item{x}{the first object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{y}{the second object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{...}{additional arguments (not used or passed)} \item{error_amount}{if this amount of errors is exceeded, only error table is returned} \item{replacena}{Some genotypes may be missing in set 1, but measured in set 2. If replacena=TRUE, genotypes from the set 2 will appear in the merged data. } \item{forcestranduse}{if TRUE, forces use of strand infomation even if coding information is sufficient for merging } \item{sort}{if TRUE, sorts the object according to chromosome and SNP position } \item{intersected_snps_only}{if TRUE, then only interesected SNPs will be in output } } \details{ By default, when a genotype for a person is measured in both set "x" and set "y", and these are not equal, the value specified by set "x" is returned in the merged set. In case when genotype is NA in the first set, the behaviour depends on the value of the "replacena" parameter -- if set to TRUE (default), these are replaced with the non-NA values from set "y". When "forcestranduse" is set to FALSE, strand information is not used unless the coding is not sufficient for merging the data (i.e. starnd information is used only to merge A/T and G/C polymorphisms). SNP error is returned to "snp" table when SNP coding is incompatible between the two sets. For such SNPs, only the data provided by set "x" are used in the merged data. ID error is returned to "id" table when genotypes of the same person at the same SNP are different between set "x" and set "y". For such genotypes, the data provided by set "x" are used in the merged data. } \value{ A list is returned \item{id}{This table summarises individual genotype inconsistencies. These may occur when some person is present and genotyped for the same marker in both sets, but these genotypes are inconsistent. The table's first column, "id", contains personal ID, the second, "snpnames", contain SNP name, and third (set "x") and fourth (set "y") contain the genotypes for this person at this SNP in sets 1 and 2. } \item{snp}{This table summarises coding errors. These occur when for some SNPs coding in the set 1 is not compatible with set 2. The table's first column ("snpnames") provides SNP name, and second (set "x") and third (set "y") report coding used in respective sets. } \item{data}{merged object of \code{\link{snp.data-class}}} } %\references{ ~put references to the literature/web site here ~ } \author{Maksim Struchalin, Yurii Aulchenko} %\note{ ~~further notes~~ %} \seealso{ \code{\link{merge.gwaa.data}}, \code{\link{add.phdata}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) x1 <- srdta[c(1,3,5,6),c(2,4,5,6)]@gtdata x2 <- srdta[c(2,4,5,6),c(1,3,5,6)]@gtdata x3 <- merge(x1,x2) as.character(x1) as.character(x2) as.character(x3$data) as.character(srdta[1:6,1:6]) } % Add one or more standard keywords, see file 'KEYWORDS' in the % R documentation directory. \keyword{manip} GenABEL/man/check.marker-class.Rd0000644000176000001440000000370712246051325016150 0ustar ripleyusers\name{check.marker-class} \docType{class} \alias{check.marker-class} \alias{summary, check.marker-method} \alias{plot, check.marker-method} \title{Class "check.marker"} \description{This class contains results of genotypic quality control. This is an list object, usually generated by \code{\link{check.marker}}. } \section{Names}{ \describe{ \item{snpok}{Markers which passed all criteria} \item{idok}{People which passed all criteria} \item{nohwe}{Markers which did not pass HWE check} \item{Pex.nohwe}{Exact HWE P-values for markers which did not pass HWE check} \item{nocall}{Markers with call rate < specified callrate} \item{nofreq}{Markers with MAF < specified maf} \item{Xmrkfail}{X-linked markers with too many heterozygous male genotypes} \item{redundant}{Redundant markers} \item{details.redundancy}{List with details on redundant markers (reference-marker <-> redundant-markers)} \item{idnocall}{People with too low SNP call rate across al SNPs} \item{hetfail}{People having too high heterozygosity} \item{ibsfail}{People having too high IBS with other people} \item{Xidfail}{Men with too many heterozygous X-linked markers} \item{call}{List with details on call: call, name (of marker), map, chromosome} } } %\section{Extends}{ %} \section{Methods}{ \describe{ \item{summary}{\code{signature(object = "check.marker")}: gives a cross table summrising how many markers did not pass because of this or that criteria } \item{plot}{\code{signature(object = "check.marker")}: Plots summary of genotypic data QC } } } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{check.marker}}, \code{\link{summary.check.marker}}, \code{\link{redundant}}, \code{\link{plot.check.marker}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) mc <- check.marker(data=srdta@gtdata[,1:100],redundant="all",maf=0.01, minconcordance=0.9,fdr=.1,ibs.mrk=0) class(mc) names(mc) names(mc$call) mc$nohwe mc$Pex.nohwe summary(mc) plot(mc) } \keyword{classes} GenABEL/man/show.ncbi.Rd0000644000176000001440000000103711247561261014401 0ustar ripleyusers\name{show.ncbi} \alias{show.ncbi} \title{Shows the region on NCBI map} \description{ This function calls web browser and direct it to NCBI MapViewer, to show the region of interest. } \usage{ show.ncbi(region) } \arguments{ \item{region}{a vector containing regional landmarks} } \details{ The elements of input vector could be SNP rs-names } %\value{ %} %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} %\seealso{ %} \examples{ \dontrun{ show.ncbi(c("rs7926624","rs11564708")) } } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/snp.mx-class.Rd0000644000176000001440000000226611247561261015042 0ustar ripleyusers\name{snp.mx-class} \docType{class} \alias{snp.mx-class} \alias{[,snp.mx,ANY,ANY,ANY-method} \alias{coerce,snp.mx,numeric-method} \alias{coerce,snp.mx,character-method} \alias{show,snp.mx-method} \alias{summary,snp.mx-method} \title{Class "snp.mx"} \description{This low-level class contains objects holding large arrays of single nucleotide polymorphism (SNP) genotypes} \section{Slots}{ \describe{ \item{\code{.Data}:}{object used to store genotypes} } } %\section{Extends}{} \section{Methods}{ \describe{ \item{[}{\code{signature(x = "snp.mx", i = "ANY", j = "ANY", drop = "ANY")}: subset operations. x[i,j] will select people listed in i and SNPs listed in j.} \item{coerce}{\code{signature(from = "raw", to = "snp.mx")}: makes an snp.mx object out of raw data} \item{show}{\code{signature(object = "snp.mx")}: shows the object. Take care that (a) this is internal representation and (b) the objects are usually very large!} } } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} \note{User is not supposed to work with this class. Use \code{\link{snp.data-class}}.} \seealso{ \code{\link{gwaa.data-class}}, \code{\link{snp.data-class}} } %\examples{} \keyword{classes} GenABEL/man/patch_strand.Rd0000644000176000001440000000224112246051325015152 0ustar ripleyusers\name{patch_strand} \alias{patch_strand} \title{function to change strand} \description{ Changes strand in gwaa.data-class object } \usage{ patch_strand(data,snpid,strand,based_on="snpnames", quiet = TRUE) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{data}{gwaa.data or snp.data object} \item{snpid}{vector of ids of snsp (name or position)} \item{strand}{vector of strands ("+","-","u")} \item{based_on}{either "snpnames" or "map" depending on what info is provided by snpid} \item{quiet}{indicates if recoding report should be directed to the screen} } \details{ For SNPs, as identified by 'snpid', changes strand to strand specified by 'strand' } \value{ object of gwaa.data or snp.data class } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} %\seealso{ % \code{\link{export.merlin}}. %} \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.character(srdta@gtdata@strand[1:20]) a <- patch_strand(srdta,srdta@gtdata@snpnames[1:10],rep("+",10)) as.character(a@gtdata@strand[1:20]) a <- patch_strand(srdta,srdta@gtdata@map[1:10],rep("+",10),based_on="map") as.character(a@gtdata@strand[1:20]) } \keyword{manip}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/convert.snp.ped.Rd0000644000176000001440000000706011534763450015542 0ustar ripleyusers\name{convert.snp.ped} \alias{convert.snp.ped} \title{function to convert genotypic data in pedigree fromat (+map) to internal data format} \description{ Converts genotypic data in a variety of pedigree fromats (+map) to internal genotypic data formated file } \usage{ convert.snp.ped(pedfile, mapfile, outfile, format = "premakeped", traits = 1, strand = "u", bcast = 10000000, wslash=FALSE, mapHasHeaderLine=TRUE) } \arguments{ \item{pedfile}{ Pre-makeped linkage genotypic data file name (no header line) } \item{mapfile}{ Name of the map file (note that by default header line should be included, see 'mapHasHeaderLine' to modify that) } \item{outfile}{ Output data file } \item{format}{ Input data format, either "premakeped" (default, also works with Merlin files), or "mach" } \item{traits}{ How many traits are specified in the pedigree file (usually 1 -- affection -- or 2 -- affection and liability). Has no effect when format = "mach". } \item{strand}{ Specification of strand, one of "u" (unknown), "+", "-" or "file". In the latter case, map-file should contain an extended map (the one including strand and coding) } \item{bcast}{ Reports progress after reading bcast portion of SNPs } \item{wslash}{ Whether alleles are separated with slash (is true for Mach/Merlin format), otherwise it is assumed that alleles are separated with space. When wslash=T it is assumed that genotypes are coded with single characters, separated with slash (no spaces), e.g. "A/G", and not "A/ G" or "A / G". } \item{mapHasHeaderLine}{ Whether map-file has a header line } } \details{ Pedfile must be standard pre-makeped/Merlin linkage file, or a Mach file. In pre-makeped linkage file, columns are ped id fa mo sex trait snp1.allele1 snp1.allele2 snp2.allele1 snp2.allele2 ... For example 1 1 0 0 1 2 A A G T ... 1 2 0 0 1 0 A G T T ... 1 3 0 0 2 1 A A T T ... ... Would imply that persons 1, 2 and 3 are "founders" (which would be typical for a case-control study), 1 and 2 are males and 3 is female. Person 1 is homozygous for allele 1 at locus 1 and heterozygous at locus 2. Person 2 is heterozygous at both loci. Person 3 is homozygous for allele 2 at locus 1 and allele 1 at locus 2. Only the second and the marker columns are used, thus make sure the IDs are unique! Accepted allele codes: 1/2, A/B, A/T, A/G, A/C, T/G, T/C, G/C, A/-, T/-, G/-, C/-. Here, "-" stands of a deletion. The map file is standard Merlin map. For example: chrom name position 18 rs679153 2859916 18 rs9965482 2860891 Says that locus 1 is named rs679153 and located at chromosome 18 position 2859916. Locus 2 (rs9965482) is located at chromosome 18, position 2860891. In extended map format, there should be 4th column specifying the strand chrom name position strand 18 rs679153 2859916 - 18 rs9965482 2860891 + Accepted strand coding: +, -, u (unknown) Please note that by default the header line (e.g. "chrom name position") SHOULD be present in your file, though you can use 'mapHasHeaderLine' argument to modify this behavior } \value{ Does not return any value, but writes file with GenABEL raw data } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} \note{ The function does not check if "outfile" already exists, thus it is always over-written } \seealso{ \code{\link{load.gwaa.data}}, \code{\link{convert.snp.illumina}}, \code{\link{convert.snp.mach}}, \code{\link{convert.snp.text}}, \code{\link{convert.snp.tped}} } \examples{ # # convert.snp.ped(ped="pedin.18",mapfile="map.18",out="genos.raw") # } \keyword{IO} GenABEL/man/convert.snp.text.Rd0000644000176000001440000000555311247561261015760 0ustar ripleyusers\name{convert.snp.text} \alias{convert.snp.text} \title{function to convert integer genotypic data file to raw internal data formated file} \description{ Converts integer genotypic data file to raw internal data formated file } \usage{ convert.snp.text(infile, outfile, bcast = 10000) } \arguments{ \item{infile}{ Input data file name } \item{outfile}{ Output data file } \item{bcast}{ Reports progress after reading bcast portion of SNPs } } \details{ Input genotypic data file contains all kind of genetic information. The first line of this file contains IDs of all study subjects. The second line gives names of all SNPs in the study. The third line list the chromosomes the SNPs belong to. Sequential numbers are used for autosomes and "X" (capital!) is used for the sex-chromosome. The forth line lists genomic position of the SNPs, in order which is the same as order in the line 2. The genomic position can be chromosome-specific (each chromosome starts with "0") or, better, a true genomic position (chromosome 1 starts with 0 and chromosome 2 continues at the point chromosome 1 ends). Starting with the line five, genetic data are presented. The 5th line contains the data for SNP, which is listed first on the second line. The first column of this line specifies the genotype for the person, who is listed first on the line 1; the second column gives the genotype for the second person, so on. The genotypes are coded as 0 (missing), 1 (for AA), 2 (for AB) and 3 (for BB). Here is a small example: 289982 325286 357273 872422 1005389 SNP-1886933 SNP-2264565 SNP-2305014 1 1 1 825852 2137143 2585920 3 3 3 3 2 3 2 3 3 3 2 2 1 1 1 In this example, we can see that SNP-2305014 (number 3 in the second line) is located on chromosome 1 at the position 2585920. If we would like to know what is genotype of person with ID 325286 (second in the first line), we need to take second column and the third line of the genotypic data. This cell contains 1, thus, person 325286 has genotype "AA" at SNP-2305014. In the event that you do not want to use a map for some reason (such as prior ordering of the polymorphisms in the genotype file), make a dummy map-line, which contains order information. The above described genotypic data file is (more or less) human-readable; actually, to achieve the aim of effective data storage GWAA package uses internal format. In this format, four genotypes are stored in single byte; "raw" data format of R is used. } \value{ Does not return any value } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} \note{ The function does not check if "outfile" already exists, thus it is always over-written } \seealso{ \code{\link{load.gwaa.data}}, \code{\link{convert.snp.illumina}}, \code{\link{convert.snp.ped}}, \code{\link{convert.snp.mach}}, \code{\link{convert.snp.tped}} } \examples{ # # convert.snp.text("genos.dat","genos.raw") # } \keyword{IO} GenABEL/man/rhofast.Rd0000644000176000001440000000304212246051325014146 0ustar ripleyusers\name{rhofast} \alias{rhofast} \title{Estimates rho between multiple markers} \description{ Given a set of SNPs, computes a matrix of rho } \usage{ rhofast(data, snpsubset, idsubset) } \arguments{ \item{data}{object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} } \details{ Rho is the measure of association described by N. Morton and A. Collins (see reference). The function is based on slightly modified code of Hao et al. } \value{ A (Nsnps X Nsnps) matrix giving rho values between a pairs of SNPs above the diagonal and Kij below the diagonal. } \references{ Collins A, Morton NE. (1998) Mapping a disease locus by allelic association. PNAS, 17:1741-1745. Hao K, Di X, Cawley S. (2006) LdCompare: rapid computation of single- and multiple-marker rho and genetic coverage. Bioinformatics, 23: 252-254. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{r2fast}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) # rhos using rhofast a <- rhofast(ge03d2,snps=c(1:10)) \dontrun{ library(genetics) # rhos using package genetics b <- LD(as.genotype(ge03d2[,1:10]))$"R^2" # see that the rhos are not exactly the same cor(a[upper.tri(a)],b[upper.tri(b)]) plot(a[upper.tri(a)],b[upper.tri(b)]) } } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/descriptives.scan.Rd0000644000176000001440000000153612246051325016135 0ustar ripleyusers\name{descriptives.scan} \alias{descriptives.scan} \title{Function to describe "top" hits in GWA scan} \description{ Describes "top" hits in GWA scan } \usage{ descriptives.scan(data,file,top=10,sortby="P1df", sep ="\t") } \arguments{ \item{data}{an object of \code{\link{snp.data-class}} or \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{file}{A string specifying the name of a file to write the tables to (default is no file output).} \item{top}{How many "top" hits to describe} \item{sortby}{How to pick up "top" hits ("P1df","P2df","Pgw1df","Pgw2df")} \item{sep}{field separator (takes effect only if file argument provided)} } %\details{ %} \value{ A descritive table } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} %\seealso{ %} \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) x <- qtscore(qt2,srdta) descriptives.scan(x) } \keyword{distribution} GenABEL/man/Xfix.Rd0000644000176000001440000000256412246051325013426 0ustar ripleyusers\name{Xfix} \alias{Xfix} %- Also NEED an '\alias' for EACH other topic documented here. \title{function to set impossible genotypes as missing} \description{ Sets impossible genotypes (e.g. heterozygous male X-linked genotypes) to missing } \usage{ Xfix(data) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{data}{Object of \link{gwaa.data-class}} } \details{ Sets to missing genotypes in the following situations: (1) heterozygous male X-genotypes (2) heterozygous Y- and mtDNA genotypes (3) any Y-genotypes in females. Should only be used after \code{\link{check.marker}}, which identifies systematic sex errors. } \value{ The same object of \link{gwaa.data-class}, with fixed genotypes } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{check.marker}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2c) # truncate the data to make the example faster ge03d2c <- ge03d2c[seq(from=1,to=nids(ge03d2c),by=2),seq(from=1,to=nsnps(ge03d2c),by=2)] # many errors mc0 <- check.marker(ge03d2c) # take only people and markers passing QC fixed0 <- ge03d2c[mc0$idok,mc0$snpok] # major errors fixed, still few males are heterozygous for X-chromsome markers mc1 <- check.marker(fixed0) # fix minor X-chromosome problems fixed1 <- Xfix(fixed0) # no errors mc2 <- check.marker(fixed1) summary(mc2) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/impute2mach.Rd0000644000176000001440000000162412243463101014716 0ustar ripleyusers\name{impute2mach} \alias{impute2mach} \title{converts IMPUTE to MACH files} \usage{ impute2mach(genofile, infofile, samplefile, machbasename, maketextdosefile = TRUE, ...) } \arguments{ \item{genofile}{IMPUTE genotype file name} \item{infofile}{IMPUTE info file name} \item{samplefile}{IMPUTE sample file name} \item{machbasename}{base name for MACH-formatted outputs} \item{maketextdosefile}{whether a text dosefile is to be generated (if not, only filevector (*.fvi / *.fvd) files, usable with ProbABEL/DatABEL, will be generated). Default: TRUE} \item{...}{arguments passed to \link{extract.annotation.impute} (DO CHECK the documentation, otherwise your annotation may be skrewed up!)} } \value{ nothing returned except files generated on the disk } \description{ function to convert IMPUTE files to MACH format } \author{ Yurii Aulchenko } \keyword{IO} \keyword{manip} GenABEL/man/export.plink.Rd0000644000176000001440000000217612243463101015140 0ustar ripleyusers\name{export.plink} \alias{export.plink} \title{Export GenABEL data in PLINK format} \usage{ export.plink(data, filebasename = "plink", phenotypes = "all", transpose = TRUE, export012na = FALSE, ...) } \arguments{ \item{data}{GenABEL data object of 'gwaa.data'-class to be exported.} \item{filebasename}{base file name for exported data, extensions '.ped', '.map' and '.phe' (for phenotype file) are added for specific output files.} \item{phenotypes}{NULL (no phenotypes exported), "all" (default) for all phenotypes or a vector of character with names of phenotypes to be exported.} \item{transpose}{if TRUE (default), 'tped' files will be produced, else 'ped' files are produced.} \item{export012na}{if TRUE, export in numeric (0, 1, 2, NA) format, as opposed to ATGC format (default: FALSE).} \item{...}{arguments passed to \code{\link{export.merlin}}.} } \description{ Export GenABEL data in PLINK format. This function is a simple wrapper to the \code{\link{export.merlin}} function with specific arguments + few lines of code to export phenotypes } \author{ Yurii Aulchenko } \keyword{IO} GenABEL/man/GASurv.Rd0000644000176000001440000000072111247561261013655 0ustar ripleyusers\name{GASurv} \alias{GASurv} \title{Makes survival data object for reg.gwaa} \description{ Helper to \code{\link{mlreg}}: makes survival data object } \usage{ GASurv(fuptime, status) } \arguments{ \item{fuptime}{Follow-up time} \item{status}{status (1=event, 0=censored)} } %\details{} \value{ Matrix with column 1 = follow-up time, and 2 = status } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{mlreg}} } %\examples{} \keyword{manip} GenABEL/man/as.genotype.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000157712246051325016575 0ustar ripleyusers\name{as.genotype.gwaa.data} \alias{as.genotype.gwaa.data} \title{Attempts to convert gwaa.data to "genotype"} \description{ A function to convert @gtdata slot of an object of \code{\link{gwaa.data-class}} to "genotype" data frame } \usage{ \method{as.genotype}{gwaa.data}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A data-frame containing genotypes consumable by "genetics" library } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.gwaa.data}}, \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.gwaa.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}}, \code{\link{as.genotype.gwaa.data}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.genotype(srdta[1:5,1:10]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/save.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000204211247561261015270 0ustar ripleyusers\name{save.gwaa.data} \alias{save.gwaa.data} \title{function to save gwaa.data object} \description{ Saves GenABEL data in internal format } \usage{ save.gwaa.data(data, phenofile = "pheno.dat", genofile = "geno.raw", human = FALSE) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{data}{gwaa.data object} \item{phenofile}{name of file where the phenotypes will be saved to} \item{genofile}{name of file where the genotypes will be saved to} \item{human}{if human=TRUE, saves in human-readable format (to be converted to internal format later)} } \details{ When running with human=TRUE, a lot of memory (and time to complete the operation) is required. Probably, this option would not work because of memory limitations in a GWA scan iwth more then few hundreds of people. This is possible to fix; drop me a message if you need that. } \value{ No value returned } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{\code{\link{load.gwaa.data}}} %\examples{} \keyword{IO}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/extract.annotation.mach.Rd0000644000176000001440000000103511746537265017252 0ustar ripleyusers\name{extract.annotation.mach} \alias{extract.annotation.mach} \title{extracts SNP annotation from MACH/HapMap legend files} \usage{ extract.annotation.mach(infofile, legendfile, chromosome = NA) } \arguments{ \item{infofile}{MACH (ml)info-file name} \item{legendfile}{HapMap legend file name} \item{chromosome}{chromosome} } \value{ data frame containing annotaton } \description{ This function extracts SNP annotation from MACH info and HapMap legend files. } \author{ Yurii Aulchenko } \keyword{IO} \keyword{manip} GenABEL/man/autosomal.Rd0000644000176000001440000000147112246051325014510 0ustar ripleyusers\name{autosomal} \alias{autosomal} \title{Function telling all autosomal SNPs} \description{ Function telling all autosomal SNPs } \usage{ autosomal(data) } \arguments{ \item{data}{object of gwaa.data-class or snp.data-class} } \details{ For every SNP, looks up the chromosome, and, when it is an utosome (not X, Y, XY, or mt), reports the name back } \value{ Vector of SNP names } %\references{ ~put references to the literature/web site here ~ } \author{Yurii Aulchenko} %\note{ ~~further notes~~ % ~Make other sections like Warning with \section{Warning }{....} ~ %} %\seealso{ ~~objects to See Also as \code{\link{help}}, ~~~ } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) autosomal(ge03d2)[1:10] } % Add one or more standard keywords, see file 'KEYWORDS' in the % R documentation directory. \keyword{misc} GenABEL/man/emp.qtscore.Rd0000644000176000001440000000551312246051325014745 0ustar ripleyusers\name{emp.qtscore} \alias{emp.qtscore} \title{Genome-wide significance for a GWA scan} \description{ Genome-wide significance for a GWA scan. Analysis function is \code{\link{qtscore}}. } \usage{ emp.qtscore(formula , data, snpsubset, idsubset, strata, trait.type="gaussian", times = 200, quiet=FALSE, bcast = 10) } \arguments{ All arguments are the same as in and passed intact to the \code{\link{qtscore}}. See help for this function. \item{formula}{Formula describing fixed effects to be used in analysis, e.g. y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. If no covariates used in analysis, skip the right-hand side of the equation. } \item{data}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{strata}{Stratification variable. If provieded, scores are computed within strata and then added up.} \item{trait.type}{"gaussian" or "binomial". If not specified, the procedure quesses the type} \item{times}{If more then one, the number of replicas to be used in derivation of empirical genome-wide significance. See \code{\link{emp.qtscore}}, which calls qtscore with times>1 for details} \item{quiet}{do not print warning messages} \item{bcast}{If the argument times > 1, progress is reported once in bcast replicas} } \details{ In the analysis of empirical significance, first time the function \code{\link{qtscore}} is called and result object is saved. Later, the function \code{\link{qtscore}} is called \code{times} times with \code{replace=FALSE} in order to generate distribution under the null. Each call, minimal P-value is extracted and compared with original P-values. For a particular SNP, empirical P-value is obtained as a proportion of times minimal Ps from resampled data was less then original P. The list elements effB, effAB and effBB are the ones obtained from the analysis of the original (not permuted) data set The function does not yet implement correct analysis for X-linked data. } \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{qtscore}}, \code{\link{emp.ccfast}}, \code{\link{scan.gwaa-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) a<-qtscore(qt3~age+sex,data=srdta,snps=c(1:200)) plot(a) # this does not make sense, as the whole experiment must be analysed, not a small region! # also, times = 20 is way too small (should be at least 200) b<-emp.qtscore(qt3~age+sex,data=srdta,snps=c(1:200), times = 20) plot(b) } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/PGC.Rd0000644000176000001440000000406712246051325013121 0ustar ripleyusers\name{PGC} \alias{PGC} \title{Polynomial genomic control} \usage{ PGC(data, method = "group_regress", p, df, pol.d = 3, plot = TRUE, index.filter = NULL, start.corr = FALSE, proportion = 1, n_quiantile = 5, title_name = "Lambda", type_of_plot = "plot", lmax = NULL, color = "red") } \arguments{ \item{data}{Input vector of Chi square statistic} \item{method}{Function of error to be optimized. Can be "regress", "median", "ks.test" or "group_regress"} \item{p}{Input vector of allele frequencies} \item{df}{Number of degrees of freedom} \item{pol.d}{The degree of polinomial function} \item{plot}{If TRUE, plot of lambda will be produced} \item{start.corr}{For regress method use it only when you want to make calculations faster} \item{index.filter}{Index of variables in data vector, that will be used in analysis if zero - all variables will be used} \item{proportion}{The proportion of lowest P (Chi2) to be used when estimating the inflation factor Lambda for "regress" method only} \item{n_quiantile}{The number of groups for "group_regress" method} \item{title_name}{The title name for plot} \item{type_of_plot}{For developers only} \item{lmax}{The threshold for lambda for plotting (optional)} \item{color}{The color of the plot} } \value{ A list with elements \item{data}{Output vector corrected Chi square statistic} \item{b}{Polinomial coefficients} } \description{ This function estimates the genomic controls for different models and degrees of freedom, using polinomial function. Polinomial coefficients are estimated by optimizing different error functions: regress, median, ks.test or group regress. } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) ge03d2 <- ge03d2[seq(from=1,to=nids(ge03d2),by=2),seq(from=1,to=nsnps(ge03d2),by=3)] qts <- mlreg(dm2~1,data=ge03d2,gtmode = "additive") chi2.1df <- results(qts)$chi2.1df s <- summary(ge03d2) freq <- s$Q.2 result=PGC(data=chi2.1df,method="median",p=freq,df=1, pol.d=2, plot=TRUE, lmax=1.1,start.corr=FALSE) } \author{ Yakov Tsepilov } \keyword{htest} GenABEL/man/as.genotype.snp.data.Rd0000644000176000001440000000133612246051325016447 0ustar ripleyusers\name{as.genotype.snp.data} \alias{as.genotype.snp.data} \title{Attempts to convert snp.data to "genotype"} \description{ A function to convert an object of \code{\link{snp.data-class}} to "genotype" data frame } \usage{ \method{as.genotype}{snp.data}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A data-frame containing genotypes consumable by "genetics" library } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.genotype(srdta@gtdata[1:5,1:10]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/scan.gwaa-class.Rd0000644000176000001440000000755012246051325015455 0ustar ripleyusers\name{scan.gwaa-class} \docType{class} \alias{scan.gwaa-class} \alias{plot,scan.gwaa-method} \alias{dim,scan.gwaa-method} \alias{dimnames,scan.gwaa-method} \alias{show,scan.gwaa-method} \alias{[,scan.gwaa,ANY,ANY,ANY-method} \alias{results,scan.gwaa-method} \alias{results} \alias{getfamily,scan.gwaa-method} \alias{getfamily} \alias{getcall,scan.gwaa-method} \alias{getcall} \alias{lambda,scan.gwaa-method} \alias{lambda} \alias{annotation,scan.gwaa-method} \alias{idnames,scan.gwaa-method} \alias{snpnames,scan.gwaa-method} \alias{nids,scan.gwaa-method} \alias{nsnps,scan.gwaa-method} \alias{map,scan.gwaa-method} \alias{chromosome,scan.gwaa-method} \alias{strand,scan.gwaa-method} \alias{coding,scan.gwaa-method} \alias{refallele,scan.gwaa-method} \alias{effallele,scan.gwaa-method} \alias{male,scan.gwaa-method} \title{Class "scan.gwaa"} \description{This class contains results of GWA analysis. This is an list object, generated by \code{\link{scan.glm}}, \code{\link{scan.haplo}}, \code{\link{ccfast}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{emp.ccfast}}, or \code{\link{emp.qtscore}}. } \section{Names}{ \describe{ \item{snpnames}{list of names of SNPs tested} \item{P1df}{corresponding list of P-values of 1-d.f. (additive or allelic) test for association bestween SNP and trait} \item{P2df}{corresponding list of P-values of 2-d.f. (genotypic) test for association bestween SNP and trait} \item{Pc1df}{P-values from the 1-d.f. test for association bestween SNP and trait; the statistics is corrected for possible inflation} \item{effB}{Effect of the B allele in allelic test (OR for \code{\link{ccfast}}, difference from the mean for \code{\link{qtscore}} and beta from the \code{\link{scan.glm}})} \item{effAB}{Effect of the AB genotype in genotypic test} \item{effBB}{Effect of the BB genotype in genotypic test} \item{map}{list of map positions of the SNPs} \item{chromosome}{list of chromosomes the SNPs belong to} \item{idnames}{list of people used in analysis} \item{lambda}{list with elements "estimate" (inflation factor estimate, as computed using lower 90 percents of the distribution) and "se" (standard error of the estimate)} \item{formula}{which formula/function call was used to comput P-values} \item{family}{family of the link function / nature of the test} } } %\section{Extends}{} \section{Methods}{ \describe{ \item{plot}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: Plots summary of GWAA} \item{[}{\code{signature(object = "scan.gwaa", i = "ANY", j = "ANY", drop = "ANY")}: subsetting operation} \item{annotation}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts annotation} \item{idnames}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts id names} \item{snpnames}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts snp names} \item{nids}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts number of ids} \item{nsnps}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts number of snps} \item{map}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts map} \item{chromosome}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts chromosome} \item{strand}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts strand} \item{coding}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts coding} \item{refallele}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts reference allele} \item{effallele}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts effective allele} \item{male}{\code{signature(object = "scan.gwaa")}: extracts male indicator} } } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{ccfast}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{scan.glm}}, \code{\link{scan.haplo}}, \code{\link{emp.ccfast}}, \code{\link{emp.qtscore}}, \code{\link{estlambda}}, \code{\link{plot.scan.gwaa}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) sc <- qtscore(qt3,data=srdta,snps=c(1:10)) class(sc) sc[,"P1df"] sc[,"P2df"] sc plot(sc) } \keyword{classes} GenABEL/man/impute2databel.Rd0000644000176000001440000000170412243463101015401 0ustar ripleyusers\name{impute2databel} \alias{impute2databel} \title{converts IMPUTE-imputed files to DatABEL (filevector) format} \usage{ impute2databel(genofile, samplefile, outfile, makeprob = TRUE, old = FALSE, dataOutType = "FLOAT") } \arguments{ \item{genofile}{IMPUTE genotype file name} \item{samplefile}{IMPUTE sample file name} \item{outfile}{output file name} \item{makeprob}{whether probability-files are also to be arranged} \item{old}{for developers' use only} \item{dataOutType}{the output data type, either "FLOAT" or "DOUBLE" (or another DatABEL/filevector type)} } \value{ 'databel-class' object } \description{ this function converts IMPUTE-imputed files to DatABEL (filevector) format containing estimated dosages. After conversion, two files (outfile.fvi and outfile.fvd), corresponding to a single filevector object, will appear on the disk; a 'databel-class' object connected to these files will be returned to R. } GenABEL/man/polygenic.Rd0000644000176000001440000002122212246051325014471 0ustar ripleyusers\name{polygenic} \alias{polygenic} \title{Estimation of polygenic model} \usage{ polygenic(formula, kinship.matrix, data, fixh2, starth2 = 0.3, trait.type = "gaussian", opt.method = "nlm", scaleh2 = 1, quiet = FALSE, steptol = 1e-08, gradtol = 1e-08, optimbou = 8, fglschecks = TRUE, maxnfgls = 8, maxdiffgls = 1e-04, patchBasedOnFGLS = TRUE, llfun = "polylik_eigen", eigenOfRel, ...) } \arguments{ \item{formula}{Formula describing fixed effects to be used in the analysis, e.g. y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. If no covariates used in the analysis, skip the right-hand side of the equation.} \item{kinship.matrix}{Kinship matrix, as provided by e.g. ibs(,weight="freq"), or estimated outside of GenABEL from pedigree data.} \item{data}{An (optional) object of \code{\link{gwaa.data-class}} or a data frame with outcome and covariates} \item{fixh2}{Optional value of heritability to be used, instead of maximisation. The uses of this option are two-fold: (a) testing significance of heritability and (b) using a priori known heritability to derive the rest of MLEs and var.-cov. matrix.} \item{starth2}{Starting value for h2 estimate} \item{trait.type}{"gaussian" or "binomial"} \item{opt.method}{"nlm" or "optim". These two use different optimisation functions. We suggest using the default \code{\link{nlm}}, although \code{\link{optim}} may give better results in some situations} \item{scaleh2}{Only relevant when "nlm" optimisation function is used. "scaleh2" is the heritability scaling parameter, regulating how "big" are parameter changes in h2 with respect to changes in other parameters. As other parameters are estimated from previous regression, these are expected to change little from the initial estimate. The default value of 1000 proved to work rather well under a range of conditions.} \item{quiet}{If FALSE (default), details of optimisation process are reported} \item{steptol}{steptal parameter of "nlm"} \item{gradtol}{gradtol parameter of "nlm"} \item{optimbou}{fixed effects boundary scale parameter for 'optim'} \item{fglschecks}{additional check for convergence on/off (convergence between estimates obtained and that from FGLS)} \item{maxnfgls}{number of fgls checks to perform} \item{maxdiffgls}{max difference allowed in fgls checks} \item{patchBasedOnFGLS}{if FGLS checks not passed, 'patch' fixed effect estimates based on FGLS expectation} \item{llfun}{function to compute likelihood (default 'polylik_eigen', also available -- but not recommended -- 'polylik')} \item{eigenOfRel}{results of eigen(relationship matrix = 2*kinship.matrix). Passing this can decrease computational time substantially if multiple traits are analysed using the same kinship matrix. This option will not work if any NA's are found in the trait and/or covariates and if the dimensions of the 'eigen'-object, trait, covariates, kinship do not match.} \item{...}{Optional arguments to be passed to \code{\link{nlm}} or (\code{\link{optim}}) minimisation function} } \value{ A list with values \item{h2an}{A list supplied by the \code{\link{nlm}} minimisation routine. Of particular interest are elements "estimate" containing parameter maximal likelihood estimates (MLEs) (order: mean, betas for covariates, heritability, (polygenic + residual variance)). The value of twice negative maximum log-likelihood is returned as h2an\$minimum.} \item{esth2}{Estimate (or fixed value) of heritability} \item{residualY}{Residuals from analysis, based on covariate effects only; NOTE: these are NOT grammar "environmental residuals"!} \item{pgresidualY}{Environmental residuals from analysis, based on covariate effects and predicted breeding value. } \item{grresidualY}{GRAMMAR+ transformed trait residuals} \item{grammarGamma}{list with GRAMMAR-gamma correction factors} \item{InvSigma}{Inverse of the variance-covariance matrix, computed at the MLEs -- these are used in \code{\link{mmscore}} and \code{\link{grammar}} functions.} \item{call}{The details of call} \item{measuredIDs}{Logical values for IDs who were used in analysis (traits and all covariates measured) == TRUE} \item{convFGLS}{was convergence achieved according to FGLS criterionE} } \description{ This function maximises the likelihood of the data under polygenic model with covariates an reports twice negative maximum likelihood estimates and the inverse of the variance-covariance matrix at the point of ML. } \details{ One of the major uses of this function is to estimate residuals of the trait and the inverse of the variance-covariance matrix for further use in analysis with \code{\link{mmscore}} and \code{\link{grammar}}. Also, it can be used for a variant of GRAMMAR analysis, which allows for permutations for GW significance by use of environmental residuals as an analysis trait with \code{\link{qtscore}}. "Environmental residuals" (not to be mistaken with just "residuals") are the residual where both the effect of covariates AND the estimated polygenic effect (breeding values) are factored out. This thus provides an estimate of the trait value contributed by environment (or, turning this other way around, the part of the trait not explained by covariates and by the polygene). Polygenic residuals are estimated as \deqn{ \sigma^2 V^{-1} (Y - (\hat{\mu} + \hat{\beta} C_1 + ...)) } where \eqn{sigma^2} is the residual variance, \eqn{V^{-1}} is the InvSigma (inverse of the var-cov matrix at the maximum of polygenic model) and \eqn{(Y - (\hat{\mu} + \hat{\beta} C_1 + ...))} is the trait values adjusted for covariates (also at at the maximum of polygenic model likelihood). It can also be used for heritability analysis. If you want to test significance of heritability, estimate the model and write down the function minimum reported at the "h2an" element of the output (this is twice the negative MaxLikelihood). Then do a next round of estimation, but set fixh2=0. The difference between your function minima gives a test distributed as chi-squared with 1 d.f. The way to compute the likelihood is partly based on the paper of Thompson (see refs), namely instead of taking the inverse of the var-cov matrix every time, eigenvectors of the inverse of G (taken only once) are used. } \note{ Presence of twins may complicate your analysis. Check the kinship matrix for singularities, or rather use \code{\link{check.marker}} for identification of twin samples. Take special care in interpretation. If a trait (no covariates) is used, make sure that the order of IDs in the kinship.matrix is exactly the same as in the outcome Please note that there is alternative to 'polygenic', \code{\link{polygenic_hglm}}, which is faster than polygenic() with the llfun='polylik' option, but slightly slower than the default polygenic(). } \examples{ # note that procedure runs on CLEAN data require(GenABEL.data) data(ge03d2ex.clean) gkin <- ibs(ge03d2ex.clean,w="freq") h2ht <- polygenic(height ~ sex + age, kin=gkin, ge03d2ex.clean) # estimate of heritability h2ht$esth2 # other parameters h2ht$h2an # the minimum twice negative log-likelihood h2ht$h2an$minimum # twice maximum log-likelihood -h2ht$h2an$minimum # for binary trait (experimental) h2dm <- polygenic(dm2 ~ sex + age, kin=gkin, ge03d2ex.clean, trait="binomial") # estimated parameters h2dm$h2an } \author{ Yurii Aulchenko, Gulnara Svischeva } \references{ Thompson EA, Shaw RG (1990) Pedigree analysis for quantitative traits: variance components without matrix inversion. Biometrics 46, 399-413. for original GRAMMAR Aulchenko YS, de Koning DJ, Haley C. Genomewide rapid association using mixed model and regression: a fast and simple method for genome-wide pedigree-based quantitative trait loci association analysis. Genetics. 2007 177(1):577-85. for GRAMMAR-GC Amin N, van Duijn CM, Aulchenko YS. A genomic background based method for association analysis in related individuals. PLoS ONE. 2007 Dec 5;2(12):e1274. for GRAMMAR-Gamma Svischeva G, Axenovich TI, Belonogova NM, van Duijn CM, Aulchenko YS. Rapid variance components-based method for whole-genome association analysis. Nature Genetics. 2012 44:1166-1170. doi:10.1038/ng.2410 for GRAMMAR+ transformation Belonogova NM, Svishcheva GR, van Duijn CM, Aulchenko YS, Axenovich TI (2013) Region-Based Association Analysis of Human Quantitative Traits in Related Individuals. PLoS ONE 8(6): e65395. doi:10.1371/journal.pone.0065395 } \seealso{ \code{\link{polygenic_hglm}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{grammar}} } \keyword{htest} GenABEL/man/ccfast.Rd0000644000176000001440000000374012246051325013750 0ustar ripleyusers\name{ccfast} \alias{ccfast} \title{fast case-control analysis} \description{ Fast case-control analysis by computing chi-square test from 2x2 (allelic) or 2x3 (genotypic) tables } \usage{ ccfast(y, data, snpsubset, idsubset, times=1, quiet=FALSE,bcast=10, clambda=TRUE,propPs=1.0) } \arguments{ \item{y}{character name of the vector of case-control status. Cases are denoted as 1 and controls as 0.} \item{data}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} \item{times}{If more then one, the number of replicas to be used in derivation of empirical genome-wide significance. See \code{\link{emp.qtscore}}, which calls qtscore with times>1 for details} \item{quiet}{do not print warning messages} \item{bcast}{If the argument times > 1, progress is reported once in bcast replicas} \item{clambda}{If inflation facot Lambda is estimated as lower then one, this parameter controls if the original P1df (clambda=TRUE) to be reported in Pc1df, or the original 1df statistics is to be multiplied onto this "deflation" factor (clambda=FALSE). If a numeric value is provided, it is used as a correction factor.} \item{propPs}{proportion of non-corrected P-values used to estimate the inflation factor Lambda, passed directly to the \code{\link{estlambda}}} } %\details{ %} \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{emp.ccfast}}, \code{\link{plot.scan.gwaa}}, \code{\link{scan.gwaa-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) a <- ccfast("bt",data=srdta,snps=c(1:10),ids=c(1:100)) a a <- ccfast("bt",data=srdta) plot(a) } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/reconstructNPs.Rd0000644000176000001440000000332112025577544015507 0ustar ripleyusers\name{reconstructNPs} \alias{reconstructNPs} \title{reconstruct nuclear families} \usage{ reconstructNPs(relationshipGuessMatrix, sex) } \arguments{ \item{relationshipGuessMatrix}{meiotic relationship matrix, as estimated by \code{\link{findRelatives}}} \item{sex}{Sex, coded with 1 for males and 0 for females} } \value{ A matrix containing reconstructed pedigree(s) coded in linkage-like format. If "fid" is zero, this means that a pedigree could not be assigned. } \description{ Function for reconstruction of nulecar families or extended pedigrees based on results of \code{\link{findRelatives}} output (estimatd meiotic distance matrix). Reconstruction is based on the fact that parent-offspring pairs have meiotic distance of '1', and sibs have a distance '2+2'. If both parents and the offspring are genotyped, expected distace between offspring and both parents is '1', and distance between two parents is >2 (coded as 'NA'). } \examples{ nloci <- 100 q <- runif(nloci,min=0.05,max=0.95) # g7---g8 # _|_ # | | # g9 g10---g11 # __|_ # | /\\ # g12 g13 g14 # nids <- 8 sex <- c(1,0,0,1,0,0,0,0) names(sex) <- paste("g",c(7:14),sep="") gt <- matrix(ncol=nloci,nrow=nids) rownames(gt) <- paste("g",c(7:14),sep="") gt["g7",] <- rbinom(nloci,2,q) gt["g8",] <- rbinom(nloci,2,q) gt["g11",] <- rbinom(nloci,2,q) gt["g9",] <- generateOffspring(gt["g7",],gt["g8",],q=q) gt["g10",] <- generateOffspring(gt["g7",],gt["g8",],q=q) gt["g12",] <- generateOffspring(gt["g10",],gt["g11",],q=q) gt["g13",] <- generateOffspring(gt["g10",],gt["g11",],q=q) gt["g14",] <- gt["g13",] aa<-findRelatives(gt,q=q,nmei=c(1:2)) aa$guess aaPed <- reconstructNPs(aa$guess,sex) aaPed } \author{ Yurii Aulchenko } GenABEL/man/merge.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000257612246051325015440 0ustar ripleyusers\name{merge.gwaa.data} \alias{merge.gwaa.data} \title{function to merge objects of gwaa.data-class} \description{ function to merge two objects of gwaa.data-class } \usage{ \method{merge}{gwaa.data}(x, y, ...) } \arguments{ \item{x}{the first object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{y}{the second object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{...}{arguments passed to \code{\link{merge.snp.data}}} } \details{ This function calls \code{\link{merge.snp.data}} to merge gtdata slots of the incoming objects; the phenotypic data contained in phdata slots are merged using standard function for data frames with arguments by="id" and all=TRUE. The merged object is filtered and sorted according to order of ids presented in the merged snp.data object. } \value{ Merged object of \code{\link{gwaa.data-class}} } %\references{ ~put references to the literature/web site here ~ } \author{Maksim Struchalin, Yurii Aulchenko} %\note{ ~~further notes~~ %} \seealso{ \code{\link{merge.snp.data}}, \code{\link{add.phdata}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) x1 <- srdta[c(1,3,5,6),c(2,4,5,6)] x2 <- srdta[c(2,4,5,6),c(1,3,5,6)] x3 <- merge(x1,x2) x1 as.character(x1) x2 as.character(x2) x3 as.character(x3) srdta[1:6,1:6] as.character(srdta[1:6,1:6]) } % Add one or more standard keywords, see file 'KEYWORDS' in the % R documentation directory. \keyword{manip} GenABEL/man/makeTransitionMatrix.Rd0000644000176000001440000000343311746537265016701 0ustar ripleyusers\name{makeTransitionMatrix} \alias{makeTransitionMatrix} \title{Genotype transition probabilities matrices} \usage{ makeTransitionMatrix(q, nmeioses = 1000) } \arguments{ \item{nmeioses}{number of meioses separating two individuals ((a vector) of non-negative integers). If a vector, it is assumed it lists all meiotic paths connecting the pair} \item{q}{(a vector of) the coded allele frequency(ies) (e.g. "Q.2" of GenABEL-package)} } \value{ If q is scalar, a 3x3 matrix is returned, where elements represent conditional transition probabilities P(g1|g2,nmeioses); rows correspond to the genotypes of g1, and columns correspond to the genotypes of g2. If coded allele is 'B', then e.g. element [1,2] gives the probability P(g1='AA'|g2='AB',nmeioses=nmeioses). If q is a vector, series of above-described matrices are returned as an 'array' object. A matrix constructed for certain element q[i] can be accessed via result[,,i]. } \description{ Function to generate genotypic transition probablilites matrices, which represent conditional probabilities P(g1|g2,nmeioses), where g1 is henotype of person one (AA, AB or BB), g2 is genotype of person two, and nmeioses is the number of meioses separating these two individuals (0 for twins, 1 for parent-offspring, c(2,2) for sibs, 2 for grandparent-grandchild pairs, etc.) } \examples{ # transition matrix for parent-offspring, for q=0.1 makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=1) # for a set of q's makeTransitionMatrix(c(0.1,0.9),nmeioses=1) # for sibs makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=c(2,2)) # for half-sibs (or grandparent-grandchild) makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=2) # for remote relatives makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=10) # for independent makeTransitionMatrix(0.1,nmeioses=1000) } \author{ Yurii Aulchenko } GenABEL/man/findRelatives.Rd0000644000176000001440000001074212246051325015304 0ustar ripleyusers\name{findRelatives} \alias{findRelatives} \title{guesses relations between individuals} \usage{ findRelatives(gtdata, nmeivec = c(1:2), q = NULL, epsilon = 0.01, quiet = FALSE, OddsVsNull = 1000, OddsVsNextBest = 100, twoWayPenalty = log(10), doTwoWay = TRUE, vsIDs = NULL, gkinCutOff = NULL, kinshipMatrix = NULL) } \arguments{ \item{gtdata}{genotypic data, either 'gwaa.data' or 'snp.data' class, or matrix or 'databel' matrix (see details for format).} \item{nmeivec}{vector providing the degree of relationship to be tested (1: parent-offspring; 2: sibs, grandparent-grandchild; etc.).} \item{q}{vector of effect allele frequencis for the data.} \item{epsilon}{genotyping error rate} \item{quiet}{if TRUE, screen outputs supressed} \item{OddsVsNull}{threshold used in relationships inferences (see details)} \item{OddsVsNextBest}{threshold used in relationships inferences (see details)} \item{twoWayPenalty}{penalty on likelihoods resulting from models assuming two meiotic pathways} \item{doTwoWay}{or not} \item{vsIDs}{specific IDs to be tested vs others} \item{gkinCutOff}{if not null, sets a threshold used to pre-screen pairs before guessing relations. If value < 0 provided, procedure sets threshold automatically (recommended)} \item{kinshipMatrix}{(genomic) kinship matrix (used if gkinCutOff!=NULL)} } \value{ A list with elements call -- details of the call; profile -- table detailing likelihood for all pairs tested; estimatedNmeioses -- nids x nids matrix containing maximum likelihood estimate of meiotic distance for all pairs of individuals guess -- same as estimatedNmeioses, but all estimates not passing inference criteria (OddsVsNull, OddsVsNextBest) are NAed; compressedGuess -- same as above, but removing cows and cols with missing-only elemnts } \description{ This function guesses relationships (expressed as estimated number meiotic connection(s)) using genomic data. Compared to guessing relations from genomic kinship matrix, this procedure offers several enhancements: } \details{ (1) by use of IBD/IBS 3-state space, it allows to distinguish between some pairs, which have the same kinship (e.g. parent-offspring from brother-sister; uncle-nephew from grandparent-grandchild, etc.) (2) it reports likelihood, allowing for more rigorous inferences If 'gtdata' are provided as a matrix (or 'databel' matrix), genotypes should be coded as 0, 1, or 2; each SNP corresponds to a column and each ID is a row. 'q' corresponds to the frequency of 'effect' (aka 'coded') allele, which is also equivalent to the mean(SNP)/2.0 provided coding is correct. 'nmeivec' is a sequence of integers, e.g. c(1,2) will test for parent-offspring pairs and pairs separated by two meioses (sibs, grandparent-grandchild, etc.). If 'nmeivec' does not contain '0' as its first element, it will be automatically added (testing for twins). Also, nmeivec will be updated with c(nmeivec,max(nmeivec)+1,100) to allow for thesting of testing vs. 'null' (unrelated, 100) and 'most distant' specified by user (max(nmeivec)). While one may be interested to test only a sub-set of the data for relationships, it is recommended to provide 'q' estimated using all data available (see example). 'gkinCutOff' allows use of genomic kinship matrix (computed internally) to pre-screen pairs to be tested. Use of this option with value '-1' is recommended: in this case threshod is set to 0.5^(max(nmeivec)+2). If not NULL, only pairs passing gkinCutOff are tested with the likelihood procedure. After likelihood estimation, inference on relationship is made. Releationship (in terms of number of meioses) is 'guessed' if odds of likelihoods under the meiotic distance providing max likelihood and under the 'null' (maximal meiotic distance tested + 100) is greater than 'OddsVsNull' parameter AND odds max-lik vs. the next-best meiotic distance is greater than 'OddsVsNextBest' parameter. } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2.clean) df <- ge03d2.clean[,autosomal(ge03d2.clean)] df <- df[,sort(sample(1:nsnps(df),1000))] eaf <- summary(gtdata(df))$"Q.2" ### donotrun \dontrun{ relInfo <- findRelatives(df[27:30,],q=eaf) relInfo # look only for 1st and 2nd degree relatives relInfo1 <- findRelatives(df[27:30],q=eaf,gkinCutOff=-1,nmeivec=c(1,2,3)) relInfo1 relInfoVS <- findRelatives(df[27:30,],q=eaf,nmeivec=c(1:6),vsIDs=idnames(df[27:30,])[1:2]) relInfoVS } ### end norun } \keyword{htest} GenABEL/man/export.impute.Rd0000644000176000001440000000345312246051325015331 0ustar ripleyusers\name{export.impute} \alias{export.impute} \title{function to export GenABEL data in IMPUTE format} \description{ Exports GenABEL data to IMPUTE/SNPTEST/GTOOLS format } \usage{ export.impute(data,genofile="impute.gen",samplefile="impute.sample", strandfile="impute.strand",cachesizeMb=128) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{data}{gwaa.data object} \item{genofile}{Output genotype data file name} \item{samplefile}{Output sample information file name, 'id' header line + IDs of people will be written there} \item{strandfile}{name for strand output file} \item{cachesizeMb}{approximate amount of RAM to be used to generate chunks of data} } \details{ The most interesting part is the genotype file which is generated, this file contains one SNP per row, with columns SNP_name_1 SNP_name_2 Position Allele1 Allele2 P_1_11 P_1_12 P_1_22 P_2_11 P_2_12 P_2_22 ... where SNP_name_1 = SNP_name_2 is SNP name, Position is SNP position, Allele1 and Allele2 are reference and effective alleles; P_i_jk is the probability that person i has genotype jk; these are (1 0 0) for genotype Allele1Allele1, (0 1 0) for genotype Allele1Allele2, (0 0 1) for genotype Allele2Allele2, and (0 0 0) if genotype is missing Strand file contains the SNP name, position and strand, as generated by \code{as.character(data@gtdata@strand)}; this is up to user if this slot contains correct data (see eg \link{convert.snp.illumina} on how to import strand info) } \value{ No value returned; all infor stored in files } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{export.merlin}}. } \examples{ \dontrun{ require(GenABEL.data) data(srdta) export.impute(srdta[1:50,1:3]) } } \keyword{IO}% at least one, from doc/KEYWORDS \keyword{manip}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/as.genotype.Rd0000644000176000001440000000146712246051325014745 0ustar ripleyusers\name{as.genotype} \alias{as.genotype} \title{Attempts to convert object to "genotype"} \description{ A function to convert an object to "genotype" data frame } \usage{ as.genotype(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A data-frame containing "genotype" data class, consumable by "genetics" library } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.gwaa.data}}, \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.gwaa.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}}, \code{\link{as.genotype.gwaa.data}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.genotype(srdta@gtdata[1:5,1:10]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/dprfast.Rd0000644000176000001440000000260612246051325014150 0ustar ripleyusers\name{dprfast} \alias{dprfast} \title{Estimates D' between multiple markers} \description{ Given a set of SNPs, computes a matrix of D' } \usage{ dprfast(data, snpsubset, idsubset) } \arguments{ \item{data}{object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} } \details{ The function is based on slightly modified code of Hao et al. } \value{ A (Nsnps X Nsnps) matrix giving D' values between a pairs of SNPs above the diagonal and number of SNP genotype measured for both SNPs below the diagonal } \references{ Hao K, Di X, Cawley S. (2006) LdCompare: rapid computation of single- and multiple-marker D' and genetic coverage. Bioinformatics, 23: 252-254. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{rhofast}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) # D's using D'fast a <- dprfast(ge03d2,snps=c(1:10)) \dontrun{ library(genetics) # D's using package genetics b <- LD(as.genotype(ge03d2[,1:10]))$"D'" # see that the D's are not exactly the same cor(a[upper.tri(a)],b[upper.tri(b)]) plot(a[upper.tri(a)],b[upper.tri(b)]) } } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/egscore.old.Rd0000644000176000001440000000645212145152004014706 0ustar ripleyusers\name{egscore.old} \alias{egscore.old} \title{Fast score test for association, corrected with PC} \description{ Fast score test for association between a trait and genetic polymorphism, adjusted for possible stratification by principal components. } \usage{ egscore.old(formula,data,snpsubset,idsubset,kinship.matrix,naxes=3,strata, times=1,quiet=FALSE,bcast=10,clambda=TRUE,propPs=1.0) } \arguments{ \item{formula}{Formula describing fixed effects to be used in analysis, e.g. y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. If no covariates used in analysis, skip the right-hand side of the equation. } \item{data}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{kinship.matrix}{kinship matrix, as returned by \code{\link{ibs}}, (use weight="freq"!)} \item{naxes}{Number of axes of variation to be used in adjustment (should be much smaller than number of subjects)} \item{strata}{Stratification variable. If provieded, scores are computed within strata and then added up.} \item{times}{If more then one, the number of replicas to be used in derivation of empirical genome-wide significance. } \item{quiet}{do not print warning messages} \item{bcast}{If the argument times > 1, progress is reported once in bcast replicas} \item{clambda}{If inflation facot Lambda is estimated as lower then one, this parameter controls if the original P1df (clambda=TRUE) to be reported in Pc1df, or the original 1df statistics is to be multiplied onto this "deflation" factor (clambda=FALSE). If a numeric value is provided, it is used as a correction factor.} \item{propPs}{proportion of non-corrected P-values used to estimate the inflation factor Lambda, passed directly to the \code{\link{estlambda}}} } \details{ The idea of this test is to use genomic kinship matrix to first, derive axes of genetic variation (principal components), and, second, adjust both trait and genotypes onto these axes. The traits is first analysed using LM and with covariates as specified with formula and also with axes of variation as predictors. Corrected genotypes are defined as residuals from regression of genotypes onto axes (which are orthogonal). Correlaton between corrected genotypes and phenotype is computed, and test statistics is defined as square of this correlation times (N - K - 1), where N is number of genotyped subjects and K is the number of axes. This test is defined only for 1 d.f. } \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} } \references{ Price A. L. et al, Principal components analysis corrects for stratification in genome-wide association studies. Nat Genet 38: 904-909. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{qtscore}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{ibs}}, \code{\link{scan.gwaa-class}} } \examples{ #data(ge03d2ex) ##egscore.old with stratification #gkin <- ibs(ge03d2ex,w="freq") #a <- egscore.old(dm2~sex+age,data=ge03d2ex,kin=gkin) #plot(a,df="Pc1df") } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/plot.scan.gwaa.Rd0000644000176000001440000000331412246051325015321 0ustar ripleyusers\name{plot.scan.gwaa} \alias{plot.scan.gwaa} \title{function to plot GWAA results} \description{ Plots results of GWA analysis } \usage{ \method{plot}{scan.gwaa}(x, y, ..., df=1, ystart=0, col=c("blue","green"), sort=TRUE, ylim, delta = 1 , main = getcall(x)) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{x}{object of type \code{\link{scan.gwaa-class}}, as returned by \code{\link{scan.glm}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{ccfast}}, \code{\link{emp.ccfast}}, \code{\link{emp.qtscore}}, or \code{\link{scan.haplo}}} \item{y}{this argument is not used} \item{\dots}{additional arguments to be passed to plot} \item{df}{Plot results of 1 or 2-df test (1, 2). Could be also "Pc1df" (for GC corrected P-values) and "Pc2df" (for robust genomic control of the 2 df test)} \item{ystart}{truncate lower value of Y at this point (can help avoiding plotting too may points)} \item{ylim}{ylim, same as in the standard plot function} \item{col}{which colors to use to depict consecutive chromosomes} \item{sort}{whether results should be plotted after sorting by chromosome and position} \item{delta}{gap width between chromosomes} \item{main}{title of the plot} } %\details{} \value{ No value returned. } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{scan.gwaa-class}}, \code{\link{add.plot}}, \code{\link{snp.subset}}, \code{\link{scan.glm}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{ccfast}}, \code{\link{emp.qtscore}}, \code{\link{emp.ccfast}}, \code{\link{scan.haplo}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) a <- qtscore(bt,srdta,snps=c(1:250)) plot(a) add.plot(a,df="Pc1df",col="green") } \keyword{hplot}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/ibs.Rd0000644000176000001440000001012612246051325013256 0ustar ripleyusers\name{ibs} \alias{ibs} \title{Computes (average) Idenity-by-State for a set of people and markers} \usage{ ibs(data, snpsubset, idsubset = NULL, cross.idsubset = NULL, weight = "no", snpfreq = NULL) } \arguments{ \item{data}{object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{IDs of people to be analysed. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} \item{cross.idsubset}{Parameter allowing parallel implementation. Not to be used normally. If supplied together with idsubset, the ibs/kinship for all pairs between idsubset and cross.idsubset computed.} \item{weight}{"no" for direct IBS computations, "freq" to weight by allelic frequency asuming HWE and "eVar" for empirical variance to be used} \item{snpfreq}{when option weight="freq" used, you can provide fixed allele frequencies} } \value{ A (Npeople X Npeople) matrix giving average IBS (kinship) values between a pair below the diagonal and number of SNP genotype measured for both members of the pair above the diagonal. On the diagonal, homozygosity 0.5*(1+inbreeding) is provided with option 'freq'; with option 'eVar' the diagonal is set to 0.5; the diagonal is set to homozygosity with option 'no'. attr(computedobject,"Var") returns variance (replacing the diagonal when the object is used by \code{\link{egscore}} } \description{ Given a set of SNPs, computes a matrix of average IBS for a group of individuals. This function facilitates quality control of genomic data. E.g. people with exteremly high (close to 1) IBS may indicate duplicated samples (or twins), simply high values of IBS may indicate relatives. } \details{ When weight "freq" is used, IBS for a pair of people i and j is computed as \deqn{ f_{i,j} = \frac{1}{N} \Sigma_k \frac{(x_{i,k} - p_k) * (x_{j,k} - p_k)}{(p_k * (1 - p_k))} } where k changes from 1 to N = number of SNPs GW, \eqn{x_{i,k}} is a genotype of ith person at the kth SNP, coded as 0, 1/2, 1 and \eqn{p_k} is the frequency of the "+" allele. This apparently provides an unbiased estimate of the kinship coefficient. With "eVar" option above formula changes by using ( 2 * empirical variance of the genotype ) in the denominator. The empirical variance is computed according to the formula \deqn{ Var(g_k) = \frac{1}{M} \Sigma_i g_{ik}^2 - E[g_k]^2 } where M is the number of people Only with "freq" option monomorphic SNPs are regarded as non-informative. ibs() operation may be very lengthy for a large number of people. } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2c) set.seed(7) # compute IBS based on a random sample of 1000 autosomal marker selectedSnps <- sample(autosomal(ge03d2c),1000,replace=FALSE) a <- ibs(ge03d2c,snps=selectedSnps) a[1:5,1:5] mds <- cmdscale(as.dist(1-a)) plot(mds) # identify smaller cluster of outliers km <- kmeans(mds,centers=2,nstart=1000) cl1 <- names(which(km$cluster==1)) cl2 <- names(which(km$cluster==2)) if (length(cl1) > length(cl2)) cl1 <- cl2; cl1 # PAINT THE OUTLIERS IN RED points(mds[cl1,],pch=19,col="red") # compute genomic kinship matrix to be used with e.g. polygenic, mmscore, etc a <- ibs(ge03d2c,snps=selectedSnps,weight="freq") a[1:5,1:5] # now replace diagonal with EIGENSTRAT-type of diaganal to be used for egscore diag(a) <- hom(ge03d2c[,autosomal(ge03d2c)])$Var a[1:5,1:5] ############################## # compare 'freq' with 'eVar' ############################## ibsFreq <- ibs(ge03d2c,snps=selectedSnps, weight="freq") ibsEvar <- ibs(ge03d2c,snps=selectedSnps, weight="eVar") mdsEvar <- cmdscale( as.dist( 0.5 - ibsEvar ) ) plot(mdsEvar) outliers <- (mdsEvar[,1]>0.1) ibsFreq[upper.tri(ibsFreq,diag=TRUE)] <- NA ibsEvar[upper.tri(ibsEvar,diag=TRUE)] <- NA plot(ibsEvar,ibsFreq) points(ibsEvar[outliers,outliers],ibsFreq[outliers,outliers],col="red") } \author{ Yurii Aulchenko } \seealso{ \code{\link{check.marker}}, \code{\link{summary.snp.data}}, \code{\link{snp.data-class}} } \keyword{'} \keyword{htest} GenABEL/man/as.double.snp.data.Rd0000644000176000001440000000127512246051325016071 0ustar ripleyusers\name{as.double.snp.data} \alias{as.double.snp.data} \title{Attempts to convert snp.data to double} \description{ A function to convert an object of \code{\link{snp.data-class}} to "double" } \usage{ \method{as.double}{snp.data}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A matrix containing genotypes in double (numeric) format } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.double(srdta@gtdata[1:5,1:10]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/ztransform.Rd0000644000176000001440000000250312246051325014706 0ustar ripleyusers\name{ztransform} \alias{ztransform} \title{Transformation to standard Normal} \description{ Transformation of a variable or residuals from GLM analysis to standard Normal. } \usage{ ztransform(formula,data,family=gaussian) } \arguments{ \item{formula}{GLM formula for the variable to be transformed, or just the variable} \item{data}{data.frame or gwaa.data object containing the data} \item{family}{GLM family} } \details{ Transformation to normality generates a variable which has mean zero and variance of one. If formula used, residuals from regression model are scaled to standard Normal. } \value{ Vector containing transformed variable, distributed as standard normal. } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ ~~further notes~~ % %} \seealso{\code{\link{ztransform}}} \examples{ # uniformly distributed variable x <- round(runif(200)*100) # get 7 missing values x[round(runif(7,min=1,max=100))] <- NA # Z-transform y0 <- ztransform(x) # Rank-transform to normality y1 <- rntransform(x) # test normality of the original and transformed var shapiro.test(x) shapiro.test(y0) shapiro.test(y1) # plot histogram par(mfcol=c(3,1)) hist(x) hist(y0) hist(y1) # tests with genetic data require(GenABEL.data) data(srdta) Zqt1 <- ztransform(qt1,srdta) Zqt1sexA <- ztransform(qt1~sex,srdta) } \keyword{utilities} GenABEL/man/summary.check.marker.Rd0000644000176000001440000000157112246051325016536 0ustar ripleyusers\name{summary.check.marker} \alias{summary.check.marker} %- Also NEED an '\alias' for EACH other topic documented here. \title{Summary of check.marker object} \description{ Provides cross-tabulation summarising number of marker which did not pass this or that criteria } \usage{ \method{summary}{check.marker}(object, ...) } \arguments{ \item{object}{object of class \code{\link{check.marker-class}}} \item{\dots}{additional arguments (not used)} } %\details{} \value{ A list containing 2 tables: per-marker and per-person inconsistencies } %\references{ ~put references to the literature/web site here ~ } \author{Yurii Aulchenko} %\note{ ~~further notes~~ } \seealso{ \code{\link{check.marker}}, \code{\link{check.marker-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) mc <- check.marker(srdta,ids=c(1:500)) summary(mc) } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/as.character.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000152412246051325016667 0ustar ripleyusers\name{as.character.gwaa.data} \alias{as.character.gwaa.data} \title{Attempts to convert genotypic part of gwaa.data to character} \description{ A function to convert @gtdata slot of an object of \code{\link{gwaa.data-class}} to "character" } \usage{ \method{as.character}{gwaa.data}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A matrix containing genotypes in character format } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.gwaa.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}}, \code{\link{as.genotype.gwaa.data}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.character(srdta[1:5,1:10]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/perid.summary.Rd0000644000176000001440000000257012246051325015304 0ustar ripleyusers\name{perid.summary} \alias{perid.summary} \title{Summary of marker data per person} \description{ Produces call rate and heterozygosity per person } \usage{ perid.summary(data, snpsubset, idsubset, ... ) } \arguments{ \item{data}{object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} \item{...}{additional parameters to be passed to \code{\link{hom}}} } \details{ This function facilitates quality control of genomic data. E.g. extreme outliers for heterozygosity indicate possibly contaminated DNA samples, while low call rate of a person may indicate poor DNA quality. } \value{ A matrix, giving per person (row) its' average heterozygosity ("Het" column) and call rate ("CallPP"), over all SNPs } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{check.marker}}, \code{\link{summary.snp.data}}, \code{\link{snp.data-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2c) a <- perid.summary(data=ge03d2c,snps=c(1:100),ids=c(1:10)) a a <- perid.summary(data=ge03d2c) hist(a[,"CallPP"]) hist(a[,"Het"]) } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/snp.data.Rd0000644000176000001440000000220211247561261014212 0ustar ripleyusers\name{snp.data} \alias{snp.data} \title{creates an snp.data object} \description{ Creates object of class \code{\link{snp.data-class}} } \usage{ snp.data(nids, rawdata, idnames = as.character(c(1:nids)), snpnames = as.character(c(1:(length(rawdata)/ceiling(nids/4)))), chromosome = as.factor(rep(1,(length(rawdata)/ceiling(nids/4)))), map = as.double(seq(1,(length(rawdata)/ceiling(nids/4)))), coding=as.raw(rep(1,length(rawdata)/ceiling(nids/4))), strand=as.raw(rep(0,length(rawdata)/ceiling(nids/4))), male = rep(0, nids)) } \arguments{ \item{nids}{number of people} \item{idnames}{list of IDs} \item{male}{male indicator for IDs} \item{snpnames}{list of SNP names} \item{chromosome}{list of chromosomes SNPs belong to} \item{coding}{list of nucleotide coding for the SNPs} \item{strand}{strands of the SNPs} \item{map}{map position of SNPs} \item{rawdata}{genotypes presented in raw data format} } %\details{} \value{ Object of class \code{\link{snp.data-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{snp.data-class}} } %\examples{} \keyword{classes}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/load.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000510011667131300015240 0ustar ripleyusers\name{load.gwaa.data} \alias{load.gwaa.data} \title{function to load GWAA data} \description{ Load data (genotypes and phenotypes) from files to gwaa.data object } \usage{ load.gwaa.data(phenofile = "pheno.dat", genofile = "geno.raw", force = TRUE, makemap = FALSE, sort = TRUE, id = "id") } \arguments{ \item{phenofile}{data table with phenotypes} \item{genofile}{internally formatted genotypic data file (see \code{\link{convert.snp.text}} to convert data)} \item{force}{Force loading the data if heterozygous X-chromosome genotypes are found in male} \item{makemap}{Make a consequtive map in case if map is provided chromosome-specifically} \item{sort}{Should SNPs be sorted in ascending order according to chromosome and position?} \item{id}{name of the column containing personal identification code in the phenofile} } \details{ The genofile must be the one resulting from \code{\link{convert.snp.text}}, \code{\link{convert.snp.ped}}, \code{\link{convert.snp.tped}}, or \code{\link{convert.snp.illumina}} (see documentation for these functions for the file formats). The phenotype file relates study subjects with their covariate and outcome values. In the phenotypic data file, the first line gives a description of the data contained in a particular column; the names should be unique, otherwise R will change them. The first column of the phenotype file MUST contain the subjects' unique ID, named "id"; there should also be a column named "sex" and giving sex information (0 = female, 1 = male). Other columns in the file should contain phenotypic information. Missing values should be coded with "NA"; binary traits should have values 0 or 1. An example of few first lines of a phenotype file is as follows: id sex age bt1 qt qt1 "289982" 0 30.33 NA NA 3.93 "325286" 0 36.514 1 0.49 3.61 "357273" 1 37.811 0 1.65 5.30 "872422" 1 20.393 0 1.95 4.07 "1005389" 1 28.21 1 0.35 3.90 This file tells us that, for example, person 325286 is female (0 in second column), and she has "1" (usually this means a "case") value for the trait "bt1", so on. Person 289982 has measurements only for sex, age and qt1, while other measurements are missing (NA, Not Available). IDs are better kept in quotation (this would keep away the problem of e.g., leading zeros). } \value{ Object of class gwaa.data } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{\code{\link{save.gwaa.data}}, \code{\link{convert.snp.text}}, \code{\link{convert.snp.ped}}, \code{\link{convert.snp.tped}}, \code{\link{convert.snp.illumina}} } %\examples{} \keyword{IO}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/formetascore.Rd0000644000176000001440000000462512246051325015201 0ustar ripleyusers\name{formetascore} \alias{formetascore} \title{function to run GWA analysis oriented for future meta-analysis} \description{ Function to run GWA analysis -- using all functions available in GenABEL -- and produce output oriented for future meta-analysis } \usage{ formetascore(formula, data, stat = qtscore, transform = "no", build = "unknown", verbosity = 1, ...) } \arguments{ \item{formula}{standard formula} \item{data}{object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{stat}{which GWA analysis function to apply. Could be \code{\link{mlreg}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{grammar}}, \code{\link{egscore}}, etc. } \item{transform}{Which trait transform to apply, could be \code{\link{ztransform}} or \code{\link{rntransform}}. Default value is "no" -- no transformation. } \item{build}{if you need that in output, specify genomic build here (e.g. "35")} \item{verbosity}{how much output is produced? Possible values are 0, 1, and 2} \item{\dots}{further arguments, passed to the ''stat'' GWA analysis function} } \details{ This function should be applied to analysis of quantitative traits, if meta-analusis is aimed afterwards. A transformation is applied to the formla-defined residual, and the resulting trait is analysed with specified function. Results are arranged as data-frame. } \value{ Data frame, containing GWA summary. The fields include: (1) SNP name (2) chromosome (3) position (4) number of people with available data (5) effect of the allele (6) standard error of the effect (7) P-value for the test (8) corrected P-value (we will use Genomic Control) (9) coding, with reference allele coming first (10) strand (11) frequency of the reference allele (12) Exact P-value for HWE test, etc. (depends on "verbosity" parameter. } %\references{~put references to the literature/web site here ~ } \author{Yurii Aulchenko} %\note{ ~~further notes~~ % % ~Make other sections like Warning with \section{Warning }{....} ~ %} \seealso{\code{\link{ztransform}},\code{\link{qtscore}}} \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2c) x <- formetascore(bmi ~ sex+age,ge03d2c) x[1:10,] x <- formetascore(bmi ~ sex+age,ge03d2c,trans=ztransform) x[1:10,] x <- formetascore(bmi ~ sex+age,ge03d2c,trans=rntransform,verbosity=2) x[1:10,] } % Add one or more standard keywords, see file 'KEYWORDS' in the % R documentation directory. \keyword{htest} GenABEL/man/r2fast.old.Rd0000644000176000001440000000262712246051325014466 0ustar ripleyusers\name{r2fast.old} \alias{r2fast.old} \title{Estimates r2 between multiple markers} \description{ Given a set of SNPs, computes a matrix of r2 } \usage{ r2fast.old(data, snpsubset, idsubset) } \arguments{ \item{data}{object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} } \details{ The function is based on slightly modified code of Hao et al. } \value{ A (Nsnps X Nsnps) matrix giving r2 values between a pairs of SNPs above the diagonal and number of SNP genotype measured for both SNPs below the diagonal } \references{ Hao K, Di X, Cawley S. (2006) LdCompare: rapid computation of single- and multiple-marker r2 and genetic coverage. Bioinformatics, 23: 252-254. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{rhofast}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) # r2s using r2fast.old a <- r2fast.old(ge03d2,snps=c(1:10)) \dontrun{ library(genetics) # r2s using package genetics b <- LD(as.genotype(ge03d2[,1:10]))$"R^2" # see that the r2s are not exactly the same cor(a[upper.tri(a)],b[upper.tri(b)]) plot(a[upper.tri(a)],b[upper.tri(b)]) } } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/VIFGC.Rd0000644000176000001440000000457712246051325013354 0ustar ripleyusers\name{VIFGC} \alias{VIFGC} \title{Genomic control for various model of inheritance using VIF} \usage{ VIFGC(data, p, x, method = "regress", n, index.filter = NULL, proportion = 1, clust = 0, vart0 = 0, tmp = 0, CA = FALSE, p.table = 0, plot = TRUE, lmax = NULL, color = "red", F = NULL, K = NULL, type_of_plot = "plot", ladd = NULL) } \arguments{ \item{data}{Input vector of Chi square statistic} \item{method}{Function of error to be optimized. Can be "regress", "median" or "ks.test"} \item{p}{Input vector of allele frequencies} \item{x}{Model of inheritance (0 for recessive,0.5 for additive, 1 for dominant, also it could be arbitrary)} \item{index.filter}{Indexes for variables that will be use for analysis in data vector} \item{n}{The size of the sample} \item{proportion}{The proportion of lowest P (Chi2) to be used when estimating the inflation factor Lambda for "regress" method only} \item{plot}{If TRUE, plot of lambda will be produced} \item{type_of_plot}{For developers only} \item{lmax}{The threshold for lambda for plotting (optional)} \item{color}{The color of the plot} \item{F}{The estimation of F (optional)} \item{K}{The estimation of K (optional)} \item{ladd}{The estimation of lambda for additive model (optional)} \item{clust}{For developers only} \item{vart0}{For developers only} \item{tmp}{For developers only} \item{CA}{For developers only} \item{p.table}{For developers only} } \value{ A list with elements \item{Zx}{output vector corrected Chi square statistic} \item{vv}{output vector of VIF} \item{exeps}{output vector of exepsons (NA)} \item{calrate}{output vector of calrate} \item{F}{F} \item{K}{K} } \description{ This function estimates corrected statistic using genomic control for different models (recessive, dominant, additive etc.), using VIF. VIF coefficients are estimated by optimizing different error functions: regress, median and ks.test. } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) # truncate the data to make the example faster ge03d2 <- ge03d2[seq(from=1,to=nids(ge03d2),by=2),seq(from=1,to=nsnps(ge03d2),by=3)] qts <- mlreg(dm2~sex,data=ge03d2,gtmode = "dominant") chi2.1df <- results(qts)$chi2.1df s <- summary(ge03d2) freq <- s$Q.2 result <- VIFGC(p=freq,x=1,method = "median",CA=FALSE,data=chi2.1df,n=nids(ge03d2)) } \author{ Yakov Tsepilov } \keyword{htest} GenABEL/man/mmscore.Rd0000644000176000001440000000724612246051325014157 0ustar ripleyusers\name{mmscore} \alias{mmscore} \title{Score test for association in related people} \description{ Score test for association between a trait and genetic polymorphism, in samples of related individuals } \usage{ mmscore(h2object,data,snpsubset,idsubset,strata,times=1,quiet=FALSE, bcast=10,clambda=TRUE,propPs=1.0) } \arguments{ \item{h2object}{An object returned by \code{\link{polygenic}} polygenic mixed model analysis routine. The sub-objects used are measuredIDs, residualY, and InvSigma. One can supply mmscore with a fake h2object, containing these list elements. } \item{data}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}. ALWAYS PASS THE SAME OBJECT WHICH WAS USED FOR i\code{\link{polygenic}} ANALYSIS, NO SUB-SETTING IN IDs (USE IDSUBSET ARGUMENT FOR SUB-SETTING)!!!} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{strata}{Stratification variable. If provieded, scores are computed within strata and then added up.} \item{times}{If more then one, the number of replicas to be used in derivation of empirical genome-wide significance. NOTE: The structure of the data is not exchangable, therefore do not use times > 1 unless you are really sure you understand what you are doing! } \item{quiet}{do not print warning messages} \item{bcast}{If the argument times > 1, progress is reported once in bcast replicas} \item{clambda}{If inflation facot Lambda is estimated as lower then one, this parameter controls if the original P1df (clambda=TRUE) to be reported in Pc1df, or the original 1df statistics is to be multiplied onto this "deflation" factor (clambda=FALSE). If a numeric value is provided, it is used as a correction factor.} \item{propPs}{proportion of non-corrected P-values used to estimate the inflation factor Lambda, passed directly to the \code{\link{estlambda}}} } \details{ Score test is performed using the formula \deqn{ \frac{((G-E[G]) V^{-1} residualY)^2}{(G-E[G]) V^{-1} (G-E[G])} } where \eqn{G} is the vector of genotypes (coded 0, 1, 2) and \eqn{E[G]} is a vector of (strata-specific) mean genotypic values; \eqn{V^{-1}} is the InvSigma and \eqn{residualY} are residuals from the trait analysis with \code{\link{polygenic}} procedure. This test is similar to that implemented by Abecasis et al. (see reference). } \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}}; only 1 d.f. test is implemented currently. } \references{ Chen WM, Abecasis GR. Family-based association tests for genome-wide association scans. Am J Hum Genet. 2007 Nov;81(5):913-26. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{grammar}}, \code{\link{qtscore}}, \code{\link{egscore}}, \code{\link{plot.scan.gwaa}}, \code{\link{scan.gwaa-class}} } \examples{ # ge03d2 is rather bad data set to demonstrate, # because this is a population-based study require(GenABEL.data) data(ge03d2.clean) #take half for speed ge03d2.clean <- ge03d2.clean[1:100,] gkin <- ibs(ge03d2.clean,w="freq") h2ht <- polygenic(height ~ sex + age,kin=gkin,ge03d2.clean) h2ht$est mm <- mmscore(h2ht,data=ge03d2.clean) # compute grammar gr <- qtscore(h2ht$pgres,data=ge03d2.clean,clam=FALSE) #compute GC gc <- qtscore(height ~ sex + age,data=ge03d2.clean) #compare plot(mm,df="Pc1df",cex=0.5) add.plot(gc,df="Pc1df",col="red") add.plot(gr,df="Pc1df",col="lightgreen",cex=1.1) # can see that mmscore and grammar are quite the same... in contrast to GC } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/redundant.Rd0000644000176000001440000000314312246051325014466 0ustar ripleyusers\name{redundant} \alias{redundant} \title{function to do redundancy check} \description{ Checks marker redundancy, understood as comcordance between genotypic distributions (including missing values) } \usage{ redundant(data, pairs = "bychrom", minconcordance = 2.0) } \arguments{ \item{data}{gwaa.data or snp.data object} \item{pairs}{"bychrom" or "all" to check pairs within chromosome only or genome-wide} \item{minconcordance}{find "redundant" pairs of markers with concordance >= "minconcordance". If "minconcordance" is more then 1.0, only pairs of markers which are exactly the same (independent of coding), including NA pattern, are considered as redundant. If "minconcordance" is <= 1, the concordance rate is computed as percent of genotypes which are the same, including the genotypes with NA. I.e. if both genotypes are NA, this is counted as a match, if one is NA and other is measured, this is counted as dismatch. Note that option with "minconcordance" <= 1 takes much longer time to run.} } %\details{} \value{ A list containing reference SNP as a name and all SNPs which has "the same" genotypic distribution as values: \item{"refSNP1"}{SNP11, SNP12, ...} \item{"refSNP2"}{SNP21, SNP22, ...} \item{\dots}{etc.} \item{"refSNPlast"}{SNPlast1, SNPlast2, ...} \item{"all"}{list of all redundant SNPs, which can be dropped from consideration} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{check.marker}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) redundant(srdta@gtdata) redundant(srdta@gtdata[,1:50],minconcordance=0.8) } \keyword{htest} GenABEL/man/convert.snp.illumina.Rd0000644000176000001440000000427611534756220016607 0ustar ripleyusers\name{convert.snp.illumina} \alias{convert.snp.illumina} \title{function to convert genotypic data from Illumina/Affymetrix to internal format} \description{ Converts genotypic data from Illumina/Affymetrix-like format to internal genotypic data formated file } \usage{ convert.snp.illumina(infile, outfile, strand = "+", bcast = 10000000) } \arguments{ \item{infile}{ Map + genotypic data file name } \item{outfile}{ Output data file } \item{strand}{ Specification of strand, one of "u" (unknown), "+", "-" or "file". In the latter case, extra column specifying the strand (again, one of "u", "+", or "-") should be included on the infile. } \item{bcast}{ Reports progress after reading bcast portion of SNP genotypes } } \details{ Input file is the one which could be typically obtained from Illumina BeadStudio software. For example: Name Chr Pos id1 id2 id3 rs1001 2 12897 AC AA AA rs2401 3 12357 AG GG AG rs123 3 5327 TC TT CC Here, every row corresponds to a SNP, and each column, starting with the 4th, corresponds to a person. When strand information is available (option strand="file"), the file should look like Accepted allele codes: 1/2, A/B, A/T, A/G, A/C, T/G, T/C, G/C, A/-, T/-, G/-, C/-. Here, "-" stands of a deletion. Missing data can be coded as "--" or "00". Make sure that the coding for missing is "00" if you use one of the codings A/-, T/-, G/-, C/-! Name Chr Pos Strand id1 id2 id3 rs1001 2 12897 + AC AA AA rs2401 3 12357 - AG GG AG rs123 3 5327 + TC TT CC Accepted strand coding: +, -, u (unknown) The procedure always codes genotypes that "0", "1" and "2" correspond to AA, AB, and BB, where B is the less frequent allele. Thus GWA analysis procedures will return effect of the minor allele. } \value{ Does not return any value, but writes file with GenABEL raw data } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} \note{ The function does not check if "outfile" already exists, thus it is always over-written } \seealso{ \code{\link{load.gwaa.data}}, \code{\link{convert.snp.text}}, \code{\link{convert.snp.mach}}, \code{\link{convert.snp.tped}} } \examples{ # # convert.snp.illumina(infile="pedin.18",out="genos.raw",strand="+") # } \keyword{IO} GenABEL/man/plot.check.marker.Rd0000644000176000001440000000313012246051325016010 0ustar ripleyusers\name{plot.check.marker} \alias{plot.check.marker} \title{plots "check.marker" object} \description{ Plots "check.marker" object, as returned by \code{\link{check.marker}} } \usage{ \method{plot}{check.marker}(x, y, ...) } \arguments{ \item{x}{Object of class "check.marker", as returned by \code{\link{check.marker}} or \code{\link{snp.subset}}} \item{y}{this argument is not used} \item{\dots}{other arguments to be passed to plot} } \details{ In this plot, along the X axes, you can see colour representation of markers which did not pass (pass -- black) the QC. The diagonal shows redundant markers. If for some marker there exist markers, which show exactly the same (or some minimum concordance) genotypic distribution, such markers are depicted as crosses an solid line is dropped on the X axes from it. Other solid line connects the original SNP with the redundant ones (depicted as circles). From each redundant SNP, a dashed line is dropped on X. Normally, one expects that redundant markers are positioned very closely and redundancy appears because of linkage disequilibrium. } \value{ No value returned. Explanatory note is shown on the screen. } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{check.marker}}, \code{\link{snp.subset}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) mc <- check.marker(data=srdta@gtdata[,1:100],redundant="all",maf=0.01, minconcordance=0.9,fdr=.1,ibs.mrk=0) mc <- check.marker(data=srdta@gtdata[,1:100],maf=0.01,fdr=.1,ibs.mrk=0) plot(mc) mc1 <- snp.subset(mc,snps=srdta@gtdata@snpnames[20:40]) plot(mc1) } \keyword{hplot} GenABEL/man/sortmap.internal.Rd0000644000176000001440000000105311746537265016020 0ustar ripleyusers\name{sortmap.internal} \alias{sortmap.internal} \title{Internal function for map-sorting} \usage{ sortmap.internal(chrom, map, delta = 1) } \arguments{ \item{chrom}{vector of markers' chromosomes} \item{map}{vector of marlers' map ositions} \item{delta}{step to do between chroms when building cumulative map} } \value{ list, withe elements 'ix' ('sorted' order), etc. } \description{ Internal function for map-sorting, not supposed to be used directly by user (is open for regression testing reasons) } \author{ Yurii Aulchenko } GenABEL/man/summary.scan.gwaa.Rd0000644000176000001440000000100712246051325016035 0ustar ripleyusers\name{summary.scan.gwaa} \alias{summary.scan.gwaa} \title{Shortcut to 'descriptives...} \usage{ \method{summary}{scan.gwaa}(object, ...) } \description{Shortcut to 'descriptives.scan'} \details{Shortcut to 'descriptives.scan'} \author{Yurii Aulchenko} \arguments{\item{object}{object of class 'scan.gwaa' as generated by \code{\link{qtscore}}, \code{\link{mlreg}}, etc.} \item{...}{arguments passed to \code{\link{descriptives.scan}}}} \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) x <- qtscore(qt2,srdta) summary(x)} GenABEL/man/convert.snp.tped.Rd0000644000176000001440000000612411627004002015706 0ustar ripleyusers\name{convert.snp.tped} \alias{convert.snp.tped} \title{function to convert genotypic data in transposed-ped format (.tped and .tfam) to internal genotypic data formatted file} \description{ Converts genotypic data in transposed-ped format (.tped and .tfam) to internal genotypic data formatted file } \usage{ convert.snp.tped(tpedfile, tfamfile, outfile,strand = "u", bcast = 10000) } \arguments{ \item{tpedfile}{ Name of transposed-ped format (.tped) file to read } \item{tfamfile}{ Name of individual data (.tfam) file to read } \item{outfile}{ Name for output data file } \item{strand}{ Specification of strand, one of "u" (unknown), "+", "-" or "file". In the latter case, extra column specifying the strand (again, one of "u", "+", or "-") should be included on the tpedfile. } \item{bcast}{ Reports progress every time this number of SNPs have been read } } \details{ The transposed-ped file format may be preferred when extremely large numbers of markers have been genotyped. This file format is supported by plink! See http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/ for details. The conversion is performed by C++ code that is both fast and memory efficient. The genotype data are stored in the main transposed-ped format file, usually with a .tped file extension. If there are NSNP markers genotyped in NIND individuals, this file has NSNP rows and 4+NIND*2 columns. There is one row per marker, and no header. The first four columns are: Chromosome Marker name (e.g. rs number) Genetic position (in Morgans) Physical position (in bp) These are followed by two columns per individual, which contain the genotype, coded as two characters. The `0' character is used for missing data. For example, a file containing data for six individuals genotyped at two SNPs would look like: 1 rs1234 0 5000650 A A 0 0 C C A C C C C C 1 rs5678 0 5000830 G T G T G G T T G T T T In this example, the second individual is missing data for SNP rs1234, etc. The alleles can be coded by any two distinct characters, e.g. 'C' and 'G', or '1' and '2'. The '0' character is reserved for missing data, and each individual genotype must be either complete, or completely missing. In the current implementation, only the physical positions of the SNPs are read, and the genetic positions are ignored. The indices for the columns are stored in a separate file, usually with a .tfam file extension. Traditionally, this file has six columns, and no header. In the current implementation, only the second column is used. This column must contain the individual id. Other columns are ignored. } \value{ Does not return any value } %\references{} \author{Toby Johnson } \note{ The function does not check if "outfile" already exists, thus it is always over-written } \seealso{ \code{\link{convert.snp.ped}}, \code{\link{convert.snp.illumina}}, \code{\link{convert.snp.text}}, \code{\link{convert.snp.mach}}, \code{\link{load.gwaa.data}} } \examples{ # # convert.snp.tped("c21.tped",map="c21.tfam",out="c21.raw") # } \keyword{IO} GenABEL/man/mlreg.Rd0000644000176000001440000000440512246051325013612 0ustar ripleyusers\name{mlreg} \alias{mlreg} \alias{reg.gwaa} \title{Linear and logistic regression and Cox models for genome-wide SNP data} \description{ Linear and logistic regression and Cox models for genome-wide SNP data } \usage{ % mlreg(formula, data, snpsubset, idsubset, gtmode = "additive", trait.type = "guess", propPs = 1) mlreg(formula, data, gtmode = "additive", trait.type = "guess", propPs = 1) } \arguments{ \item{formula}{Standard formula object} \item{data}{an object of \code{\link{gwaa.data-class}}} % \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. % If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} % \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. % If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{gtmode}{Either "additive", "dominant", "recessive" or "overdominant". Specifies the analysis model.} \item{trait.type}{Either "gaussian", "binomial" or "survival", corresponding to analysis using linear regression, logistic regression, and Cox proportional hazards models, respectively. When default vale "guess" is used, the program tries to guess the type} \item{propPs}{proportion of non-corrected P-values used to estimate the inflation factor Lambda, passed directly to the \code{\link{estlambda}}} } \details{ Linear regression is performed using standard approach; logisitc regression is implemented using IRLS; Cox model makes use of code contributed by Thomas Lumley (survival package). For logistic and Cox, exp(effB) gives Odds Ratios and Hazard Ratios, respectively. } \value{ An object of \code{\link{scan.gwaa-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{GASurv}}, \code{\link{qtscore}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) dta <- ge03d2[,1:100] # analysis using linear model xq <- mlreg(bmi~sex,dta) # logistic regression, type guessed automatically xb <- mlreg(dm2~sex,dta) # Cox proportional hazards model, assuming that age is the follow-up time # generally this does not make sense (could be ok if age is age at onset) xs <- mlreg(GASurv(age,dm2)~sex,dta) } % Add one or more standard keywords, see file 'KEYWORDS' in the % R documentation directory. \keyword{htest} GenABEL/man/grammar.Rd0000644000176000001440000000643712246051325014141 0ustar ripleyusers\name{grammar} \alias{grammar} \title{GRAMMAR test for association in samples with genetic structure} \usage{ grammar(polyObject, data, method = c("gamma", "gc", "raw"), propPs = 1, ...) } \arguments{ \item{polyObject}{object returned by \code{\link{polygenic}} function} \item{data}{object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{method}{to be used, one of 'gamma','gc', or 'raw'} \item{propPs}{proportion of non-corrected P-values used to estimate the inflation factor Lambda, passed directly to the \code{\link{estlambda}}} \item{...}{arguments passed to the function used for computations, (\code{\link{qtscore}})} } \value{ Object of scan.gwaa-class } \description{ Fast approximate test for association between a trait and genetic polymorphisms, in samples with genetic sub-structure (e.g. relatives). The function implements several varieties of GRAMMAR ('gamma','gc', and 'raw'). } \details{ With 'raw' argument, the original GRAMMAR (Aulchenko et al., 2007) is implemented. This method is conservative and generates biased estimates of regression coefficients. With 'gc' argument, the GRAMMAR-GC (Amin et al., 2007) is implemented. This method solves the conservativity of the test, but the Genomic Control (GC) lambda is by definition "1" and can not serve as an indicator of goodness of the model; also, the estimates of regression coefficients are biased (the same as in 'raw' GRAMMAR). GRAMMAR-Gamma (default 'gamma' argument) solves these problems, producing a correct distribution of the test statistic, interpretable value of GC Lambda, and unbiased estimates of the regression coefficients. All together, the default 'gamma' method is recommended for use. } \examples{ # Using clean ge03d2 data require(GenABEL.data) data(ge03d2.clean) # take only a small piece for speed ge03d2.clean <- ge03d2.clean[1:200,] # estimate genomic kinship gkin <- ibs(ge03d2.clean[,sample(autosomal(ge03d2.clean),1000)], w="freq") # perform polygenic analysis h2ht <- polygenic(height ~ sex + age, kin=gkin, ge03d2.clean) h2ht$est # compute mmscore stats mm <- mmscore(h2ht, data=ge03d2.clean) # compute grammar-gc grGc <- grammar(h2ht, data=ge03d2.clean, method="gc") # compute grammar-gamma grGamma <- grammar(h2ht, data=ge03d2.clean, method="gamma") # compare lambdas lambda(mm) estlambda(mm[,"chi2.1df"]) lambda(grGamma) estlambda(grGamma[,"chi2.1df"]) lambda(grGc) estlambda(grGc[,"chi2.1df"]) # compare top results summary(mm) summary(grGamma) summary(grGc) } \author{ Gulnara Svischeva, Yurii Aulchenko } \references{ GRAMMAR-Raw: Aulchenko YS, de Koning DJ, Haley C. Genomewide rapid association using mixed model and regression: a fast and simple method for genomewide pedigree-based quantitative trait loci association analysis. Genetics. 2007 Sep;177(1):577-85. GRAMMAR-GC: Amin N, van Duijn CM, Aulchenko YS. A genomic background based method for association analysis in related individuals. PLoS One. 2007 Dec 5;2(12):e1274. GRAMMAR-Gamma: Svischeva G, Axenovich TI, Belonogova NM, van Duijn CM, Aulchenko YS. Rapid variance components-based method for whole-genome association analysis. Nature Genetics. 2012 44:1166-1170. doi:10.1038/ng.2410 } \seealso{ \code{\link{polygenic}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{qtscore}} } \keyword{htest} GenABEL/man/checkPackageVersionOnCRAN.Rd0000644000176000001440000000160012106500661017333 0ustar ripleyusers\name{checkPackageVersionOnCRAN} \alias{checkPackageVersionOnCRAN} \title{checks what is the version of package on CRAN} \usage{ checkPackageVersionOnCRAN(packageName, baseUrlCRAN = "http://cran.r-project.org/web/packages/", timeout = 2) } \arguments{ \item{packageName}{name of the package to check} \item{baseUrlCRAN}{path to CRAN repository} \item{timeout}{web chack timeout} } \value{ string containing CRAN version of the package } \description{ Checks what is the version of package on CRAN. The CRAN page (baseUrlCRAN+packageName) is checked and parsed extracting the line with "Package source: packageName_Version.tar.gz" e.g. "Package source: GenABEL_1.6-9.tar.gz" and then the 'Version' is returned. Otherwise, NULL is returned. } \examples{ library(GenABEL) packageVersion("GenABEL") checkPackageVersionOnCRAN("GenABEL") } \author{ Yurii Aulchenko } GenABEL/man/convert.snp.affymetrix.Rd0000644000176000001440000000430212145152004017126 0ustar ripleyusers\name{convert.snp.affymetrix} \alias{convert.snp.affymetrix} \title{function to convert genotypic data from Affymetrix to internal format} \description{ Converts genotypic data from Affymetrix format to internal genotypic data formated file } \usage{ convert.snp.affymetrix(dir, map, outfile, skipaffym) } \arguments{ \item{dir}{ Directory which affymetrix files storages. } \item{map}{ File name with map (annotation) information. } \item{outfile}{ Output data file. } \item{skipaffym}{ Number of lines to skip in the Affymetrix file. } } \details{ Affymetrix file has following format: some information... some information... some information... SNPID Call Confidence others column ... AFFX-7317060 AB 0.01709367 ... AFFX-7317061 BB 0.01683776 ... AFFX-7317067 AB 0.01704767 ... AFFX-7317077 AB 0.01817814 ... AFFX-7317078 AA 0.0006741961 ... AFFX-7317079 AA 0.004776776 ... AFFX-7317063 AB 0.006349149 ... AFFX-7317064 AB 0.04771883 ... AFFX-7317067 AA 0.04387166 ... The first several lines do not contain genotype information and have to be skiped. Skiped numbers of lines can be setted. by setting skipaffym input parameter. For above examle it has to be skipaffym=3. Every row corresponds to a SNP. The first column is snp name, the second - genotype. The second column can contain letters (AA, AB, BB) or figures (1, 2, 3). Another values consider as unmeasured. All affymetrix files must have same SNP amount and same SNP order. The first two lines in the map file will be skiped. If SNP does not exist in map (annotation) file this SNP will be skiped. Output will be writen into file pointed in outfile. } \value{ Does not return any value, but writes file with GenABEL raw data } %\references{} \author{Maksim Struchalin} \note{ The function does not check if "outfile" already exists, thus it is always over-written } \seealso{ \code{\link{load.gwaa.data}}, \code{\link{convert.snp.text}}, \code{\link{convert.snp.mach}}, \code{\link{convert.snp.tped}} \code{\link{convert.snp.illumina}} } \examples{ \dontrun{ convert.snp.affymetrix(dir="where_is_our_aff_files", map="map_file", outfile="output.raw", skipaffym=3) } } \keyword{IO} GenABEL/man/as.character.snp.coding.Rd0000644000176000001440000000153212246051325017101 0ustar ripleyusers\name{as.character.snp.coding} \alias{as.character.snp.coding} \title{Attempts to convert internal snp.coding-class to character} \description{ A function to convert an object of \code{\link{snp.coding-class}} to "character" } \usage{ \method{as.character}{snp.coding}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{snp.coding-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A vector containing actual (nucleotide) coding, for corresponding SNPs, in character format } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.snp.strand}}, \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.character(srdta@gtdata@coding[1:5]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/qvaluebh95.Rd0000644000176000001440000000127212246051325014470 0ustar ripleyusers\name{qvaluebh95} \alias{qvaluebh95} \title{Computes Benjamini-Hochberg (95) q-value} \description{ Computes Benjamini-Hochberg (95) q-value } \usage{ qvaluebh95(p, fdrate=0.1) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{p}{vector containing p-values} \item{fdrate}{desired FRD} } %\details{ %} \value{ A list containing \item{pass}{Is true if this P-value passed specified FDR} \item{qvalue}{qvalue} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} %\seealso{ %} \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) a<-qtscore(qt2,data=srdta) qv <- qvaluebh95(a[,"P1df"]) plot(a[,"Position"],-log10(qv$qvalue)) } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/snp.data-class.Rd0000644000176000001440000001335012246051325015316 0ustar ripleyusers\name{snp.data-class} \docType{class} \alias{snp.data-class} \alias{[,snp.data,ANY,ANY,ANY-method} \alias{coerce,snp.data,numeric-method} \alias{coerce,snp.data,character-method} \alias{coerce,snp.data,genotype-method} \alias{coerce,snp.data,hsgeno-method} \alias{dim,snp.data-method} \alias{dimnames,snp.data-method} \alias{show,snp.data-method} \alias{summary,snp.data-method} \alias{annotation} \alias{annotation,snp.data-method} \alias{annotation,gwaa.data-method} \alias{idnames} \alias{idnames,snp.data-method} \alias{idnames,gwaa.data-method} \alias{snpnames} \alias{snpnames,snp.data-method} \alias{snpnames,gwaa.data-method} \alias{nids} \alias{nids,snp.data-method} \alias{nids,gwaa.data-method} \alias{nsnps} \alias{nsnps,gwaa.data-method} \alias{nsnps,snp.data-method} \alias{map} \alias{map,gwaa.data-method} \alias{map,snp.data-method} \alias{chromosome} \alias{chromosome,gwaa.data-method} \alias{chromosome,snp.data-method} \alias{strand} \alias{strand,gwaa.data-method} \alias{strand,snp.data-method} \alias{strand<-} \alias{strand<-,gwaa.data-method} \alias{strand<-,snp.data-method} \alias{coding} \alias{coding,gwaa.data-method} \alias{coding,snp.data-method} \alias{coding<-} \alias{coding<-,gwaa.data-method} \alias{coding<-,snp.data-method} \alias{refallele} \alias{refallele,gwaa.data-method} \alias{refallele,snp.data-method} \alias{effallele} \alias{effallele,gwaa.data-method} \alias{effallele,snp.data-method} \alias{male} \alias{male,gwaa.data-method} \alias{male,snp.data-method} \title{Class "snp.data"} \description{This class contains objects holding large arrays of single nucleotide polymorphism (SNP) genotypes} \section{Slots}{ \describe{ \item{\code{nbytes}:}{number of bytes used to store data on a SNP} \item{\code{nids}:}{number of people} \item{\code{male}:}{male code} \item{\code{idnames}:}{ID names} \item{\code{nsnps}:}{number of SNPs} \item{\code{snpnames}:}{list of SNP names} \item{\code{chromosome}:}{list chromosomes corresponding to SNPs} \item{\code{coding}:}{list of nucleotide coding for the SNPs} \item{\code{strand}:}{strands of the SNPs} \item{\code{map}:}{list SNPs' positions} \item{\code{gtps}:}{\code{\link{snp.mx-class}} object used to store genotypes} } } %\section{Extends}{} \section{Methods}{ \describe{ \item{[}{\code{signature(x = "snp.data", i = "ANY", j = "ANY", drop = "ANY")}: subset operations. x[i,j] will select people listed in i and SNPs listed in j.} \item{coerce}{\code{signature(from = "snp.data", to = "numeric")}: map to codes 0, 1, 2, or NA} \item{coerce}{\code{signature(from = "snp.data", to = "character")}: map to actual nucleotide codes, e.g. "A/A", "A/G", "G/G", ""} \item{coerce}{\code{signature(from = "snp.data", to = "genotype")}: map to data frame with \code{\link[genetics]{genotype}}-class data, for later use with package \code{genetics}} \item{coerce}{\code{signature(from = "snp.data", to = "hsgeno")}: map to data frame with allelic data frame, for later use with package \code{haplo.stats}} \item{show}{\code{signature(object = "snp.data")}: shows the object. Take care that the objects are usually very large!} \item{summary}{\code{signature(object = "snp.data")}: calculate allele frequencies, genotype frequencies, and chi-square tests for Hardy-Weinberg equilibrium. Results are returned as a dataframe} \item{annotation}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts annotation} \item{idnames}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts id names} \item{snpnames}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts snp names} \item{nids}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts number of ids} \item{nsnps}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts number of snps} \item{map}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts map} \item{chromosome}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts chromosome} \item{strand}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts strand} \item{strand<-}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: assign strand} \item{coding}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts coding} \item{coding<-}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: assign coding} \item{refallele}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts reference allele} \item{effallele}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts effective allele} \item{male}{\code{signature(object = "gwaa.data")}, \code{signature(object = "snp.data")}: extracts male indicator} } } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{gwaa.data-class}}, \code{\link{snp.data}}, \code{\link{snp.mx-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) class(srdta) x <- srdta@gtdata class(x) nids(x) nsnps(x) idnames(x)[1:12] male(x)[1:12] male(x)[c("p1","p2","p3","p4")] snpnames(x)[1:4] chromosome(x)[1:4] map(x)[1:4] n4 <- c("rs18","rs655") n4 map(x)[n4] n4 <- c("rs18","rs65") n4 map(x)[n4] chromosome(x)[n4] x[1:12,1:4] summary(x[,1:10]) as.numeric(x[1:12,1:4]) as.numeric(x[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) as.character(x[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) as.genotype(x[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) as.hsgeno(x[c("p1","p3","p4"),c("rs18","rs65")]) } \keyword{classes} GenABEL/man/scan.haplo.Rd0000644000176000001440000000616112246051325014533 0ustar ripleyusers\name{scan.haplo} \alias{scan.haplo} \title{scan.haplo} \description{ Runs \code{\link[haplo.stats]{haplo.score.slide}} from the package \code{haplo.stats} and represents output as \code{\link{scan.gwaa-class}} data object } \usage{ scan.haplo(formula, data, snpsubset, idsubset, n.slide = 2, bcast = 10, simulate=FALSE, trait.type, ...) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{formula}{Formula to be used in analysis. It should be a character string following standard notation. On the left-had side, there should be outcome. On the right-hand side, covariates are liste, with "+" separating the covariates (additive action). The left- and right-hand sides are separated by "~". You should put CRSNP argument in the formula. For example "qt3~CRSNP" would analyse asociation between SNPs and trait "qt3", without any adjustment. To adjust for age and sex, use "qt3~age+sex+CRSNP". Currently, only additive effects ("+") are allowed.} \item{data}{object of calss \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{n.slide}{Default = 2. Number of loci in each contiguous subset. The first subset is the ordered loci numbered 1 to n.slide, the second subset is 2 through n.slide+1 and so on. If the total number of loci in geno is n.loci, then there are n.loci - n.slide + 1 total subsets.} \item{bcast}{show progress every \code{bcast} SNPs} \item{simulate}{if simulated P-values should be generated} \item{trait.type}{Character string defining type of trait, with values of "gaussian", "binomial", "poisson", "ordinal" (see help for \code{\link[haplo.stats]{haplo.score.slide}} for details). If not specified, the routine picks up "gaussian" or "binomial" (two levels of trait).} \item{\dots}{other arguments to be passed to \code{\link[haplo.stats]{haplo.score.slide}}} } \details{ List element P2df is set equal to P1df, as only allelic results are returned. This has nothing to do with degrees of freedom. } \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} } \references{ For haplo.stats (scan.haplo, scan.haplo.2D), please cite: Schaid DJ, Rowland CM, Tines DE, Jacobson RM, Poland GA. (2002) Score tests for association between traits and haplotypes when linkage phase is ambiguous. Am J Hum Genet, 70: 425-434. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{scan.gwaa-class}}, \code{\link[haplo.stats]{haplo.score.slide}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) a <- ccfast("bt",srdta,snps=(717:733),ids=(srdta@phdata$age<40)) plot(a) if (require(haplo.stats)) { b <- scan.haplo("bt~sex+CRSNP",srdta,snps=(717:733), ids=(srdta@phdata$age<40)) c <- scan.haplo("bt~sex+CRSNP",srdta,snps=(717:733), ids=(srdta@phdata$age<40),n.slide=3) add.plot(b,col="red",type="l") add.plot(c,col="darkgreen",type="l") } } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/hom.old.Rd0000644000176000001440000000435212246051325014045 0ustar ripleyusers\name{hom.old} \alias{hom.old} \title{function to compute average homozygosity within a person} \description{ This function computes average homozygosity (inbreeding) for a set of people, across multiple markers. Can be used for Quality Control (e.g. contamination checks) } \usage{ hom.old(data, snpsubset, idsubset, weight="no") } \arguments{ \item{data}{Object of \link{gwaa.data-class} or \link{snp.data-class}} \item{snpsubset}{Subset of SNPs to be used} \item{idsubset}{People for whom average homozygosity is to be computed} \item{weight}{When "no", homozygosity is computed as a proportion of homozygous genotypes. When "freq", an estimate of inbreeding coefficint is computed (see details). } } \details{ With "freq" option, for person \eqn{i} inbreeding is estimated with \deqn{ f_i = \frac{O_i - E_i)}{(L_i - E_i)} } where \eqn{O_i} is observed homozygosity, \eqn{L_i} is the number of SNPs measured in individual \eqn{i} and \deqn{ E_i = \Sigma_{j=1}^{L_i} (1 - 2 p_j (1 - p_j) \frac{T_{Aj}}{T_{Aj}-1}) } where \eqn{T_{Aj}} is the numer of measured genotypes at locus \eqn{j}. Only polymorphic loci with number of measured henotypes >1 are used with this option. This measure is the same as used by PLINK (see reference). You should use as many people and markers as possible when estimating inbreeding from marker data. } \value{ With option weight="no": A matrix with rows corresponding to the ID names and colums showing the number of genotypes measured (NoMeasured) and homozygosity (Hom). With option weight="freq": the same as above + expected homozygosity (E(Hom)) and the estimate of inbreeding, F. } \references{ Purcell S. et al, (2007) PLINK: a toolset for whole genome association and population-based linkage analyses. Am. J. Hum. Genet. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{ibs}}, \code{\link{gwaa.data-class}}, \code{\link{snp.data-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) h <- hom(ge03d2[,c(1:100)]) homsem <- h[,"Hom"]*(1-h[,"Hom"])/h[,"NoMeasured"] plot(h[,"Hom"],homsem) # wrong analysis: one should use all people (for right frequency) # and markers (for right F) available! h <- hom(ge03d2[,c(1:10)]) h } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/polygenic_hglm.Rd0000644000176000001440000001004612246051325015502 0ustar ripleyusers\name{polygenic_hglm} \alias{polygenic_hglm} \title{Estimation of polygenic model} \usage{ polygenic_hglm(formula, kinship.matrix, data, family = gaussian(), conv = 1e-06, maxit = 100, ...) } \arguments{ \item{formula}{Formula describing fixed effects to be used in analysis, e.g. y ~ a + b means that outcome (y) depends on two covariates, a and b. If no covariates used in analysis, skip the right-hand side of the equation.} \item{kinship.matrix}{Kinship matrix, as provided by e.g. ibs(,weight="freq"), or estimated outside of GenABEL from pedigree data.} \item{data}{An (optional) object of \code{\link{gwaa.data-class}} or a data frame with outcome and covariates.} \item{family}{a description of the error distribution and link function to be used in the mean part of the model (see \code{\link{family}} for details of family functions).} \item{conv}{'conv' parameter of \code{hglm} (stricter than default, for great precision, use 1e-8).} \item{maxit}{'maxit' parameter of \code{hglm} (stricter than default).} \item{...}{other parameters passed to \code{hglm} call} } \description{ Estimation of polygenic model using a hierarchical generalized linear model (HGLM; Lee and Nelder 1996. \code{hglm} package; Ronnegard et al. 2010). } \details{ The algorithm gives extended quasi-likelihood (EQL) estimates for restricted maximum likelihood (REML) (Ronnegard et al. 2010). Implemented is the inter-connected GLM interpretation of HGLM (Lee and Nelder 2001). Testing on fixed and random effects estimates are directly done using inter-connected GLMs. Testing on dispersion parameters (variance components) can be done by extracting the profile likelihood function value of REML. } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2ex.clean) set.seed(1) df <- ge03d2ex.clean[,sample(autosomal(ge03d2ex.clean),1000)] gkin <- ibs(df,w="freq") # ----- for quantitative traits h2ht <- polygenic_hglm(height ~ sex + age, kin = gkin, df) # ----- estimate of heritability h2ht$esth2 # ----- other parameters h2ht$h2an # ----- test the significance of fixed effects # ----- (e.g. quantitative trait) h2ht <- polygenic_hglm(height ~ sex + age, kin = gkin, df) # ----- summary with standard errors and p-values summary(h2ht$hglm) # ----- output for the fixed effects part # ... # MEAN MODEL # Summary of the fixed effects estimates # Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) # (Intercept) 169.53525 2.57624 65.807 < 2e-16 *** # sex 14.10694 1.41163 9.993 4.8e-15 *** # age -0.15332 0.05208 -2.944 0.00441 ** # --- # Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 # Note: P-values are based on 69 degrees of freedom # ... # ----- extract fixed effects estimates and standard errors h2ht$h2an # ----- test the significance of polygenic effect nullht <- lm(height ~ sex + age, df) l1 <- h2ht$ProfLogLik l0 <- as.numeric(logLik(nullht)) # the likelihood ratio test (LRT) statistic (S <- -2*(l0 - l1)) # 5\% right-tailed significance cutoff # for 50:50 mixture distribution between point mass 0 and \\chi^{2}(1) # Self, SG and Liang KY (1987) Journal of the American Statistical Association. qchisq(((1 - .05) - .50)/.50, 1) # p-value pchisq(S, 1, lower.tail = FALSE)/2 # ----- for binary traits h2dm <- polygenic_hglm(dm2 ~ sex + age, kin = gkin, df, family = binomial(link = 'logit')) # ----- estimated parameters h2dm$h2an } \author{ Xia Shen, Yurii Aulchenko } \references{ Ronnegard, L, Shen, X and Alam, M (2010). hglm: A Package For Fitting Hierarchical Generalized Linear Models. \emph{The R Journal}, \bold{2}(2), 20-28. Lee, Y and Nelder JA (2001). Hierarchical generalised linear models: A synthesis of generalised linear models, random-effect models and structured dispersions. \emph{Biometrika}, \bold{88}(4), 987-1006. Lee, Y and Nelder JA (1996). Hierarchical Generalized Linear Models. \emph{Journal of the Royal Statistical Society. Series B}, \bold{58}(4), 619-678. } \seealso{ \code{\link{polygenic}}, \code{\link{mmscore}}, \code{\link{grammar}} } \keyword{htest} GenABEL/man/extract.annotation.impute.Rd0000644000176000001440000000345211746537265017652 0ustar ripleyusers\name{extract.annotation.impute} \alias{extract.annotation.impute} \title{extracts SNP annotation from IMPUTE files} \usage{ extract.annotation.impute(genofile, infofile, chromosome = NA, order_geno_snp_a0_a1 = c(2, 4:5), skip_geno = 0, order_info_snp_pos_freq1_info_qual_type = c(2:7), skip_info = 1, allow_duplicated_names = FALSE) } \arguments{ \item{genofile}{IMPUTE genotype file name} \item{infofile}{IMPUTE info-file name} \item{chromosome}{chromosome} \item{order_geno_snp_a0_a1}{which columns to extract from geno-file, and what is the order for snp name, a0, and a0? (default is OK)} \item{skip_geno}{how many lines of geno-file are to be skept? (default is OK)} \item{order_info_snp_pos_freq1_info_qual_type}{which columns to extract from info-file, and what is the order for SNP name, position, frequency of allele 1, info (Rsq), and quality (average max post prob)? Dafult works for IMPUTE v2.0, but has to be changed for other versions. Always check!} \item{skip_info}{how many lines of info-file are to be skept before information starts? IMPUTE v2.0 has a header line, therefore skip_info=1 works fine; this may be different for other versions of IMPUTE} \item{allow_duplicated_names}{if duplicated SNP names are allowed (same order in geno and info- files is assumed then)} } \value{ data frame containing annotaton } \description{ This function extracts SNP annotation information from IMPUTE files. The major problem at the moment that info-file format of IMPUTE is a little bit unstable (reported information and column order varies between impute v1, v2, and beta-version). Therefore take special care to read specification of 'order_info_snp_pos_freq1_info_qual_type' } \author{ Yurii Aulchenko } \keyword{IO} \keyword{manip} GenABEL/man/convert.snp.mach.Rd0000644000176000001440000000426712145152004015672 0ustar ripleyusers\name{convert.snp.mach} \alias{convert.snp.mach} \title{function to convert genotypic data from MACH format to internal data format} \description{ Converts genotypic data from MACH format to internal genotypic data formated file (NOT recommended) } \usage{ convert.snp.mach(pedfile, mapfile, infofile, outfile, quality = 0.9, column.quality = 7, strand = "+", ...) } \arguments{ \item{pedfile}{ File with genotypic data from MACH (geno or mlgeno) } \item{mapfile}{ Name of the map file (note that header line should be included) } \item{infofile}{ Name MACH info-file } \item{outfile}{ Output data file } \item{quality}{ Drop the SNPs with quality (as specified in some column of info-file) lower than this threshold. } \item{column.quality}{ What column of the info-file provides "quality". Default = 7 os r2; possible values include 6 (average postrior probability). } \item{strand}{ Specification of strand, one of "u" (unknown), "+", "-" or "file". In the latter case, map-file should contain an extended map (the one including strand and coding). See options to \code{\link{convert.snp.ped}} for details. } \item{...}{ Other arguments passed to \code{\link{convert.snp.ped}} } } \details{ This is a simple script converting the MACH data with \code{\link{convert.snp.ped}}, re-loading data, and filtering the snp.data object based on quality as specified in MACH info-file Note that it is NOT recommended to process imputations results with this procedure, as uncertainty inherent to imputations is lost after processing ("hard" calls are made)! For the purposes of GWA analysis, we recommend procedures, which make direct use of estimated allele dose or genotypic probabilities. } \value{ Does not return any value, but writes file with GenABEL raw data } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} \note{ The function does not check if "outfile" already exists, thus it is always over-written } \seealso{ \code{\link{load.gwaa.data}}, \code{\link{convert.snp.illumina}}, \code{\link{convert.snp.text}}, \code{\link{convert.snp.ped}}, \code{\link{convert.snp.tped}} } \examples{ # # convert.snp.mach(ped="pedin.18",map="map.18",out="genos.raw") # } \keyword{IO} GenABEL/man/blurGenotype.Rd0000644000176000001440000000311712246051325015162 0ustar ripleyusers\name{blurGenotype} \alias{blurGenotype} \title{blur genotype calls into probabilites} \usage{ blurGenotype(g, q = NULL, epsilon = 0.01) } \arguments{ \item{g}{vector of genotypes for a particular person (at locus 1, locus 2, etc., coded as 0, 1, 2 (corresponding to genotypes AA, AB, and BB, respectively) and NA.} \item{q}{(optional) vector of coded allele freqeuncies for locus 1, locus 2, etc.} \item{epsilon}{error rate} } \value{ matrix with columns corresponding to SNPs and rows corresponding to 'g0', 'g1', 'g2'. For a particular SNP, a vale in cell 'gK' is the probability that true genotype is 'K', given thw original call and error-rate. } \description{ 'blurs' genotype calls into probabilities: translates single genotype g2, into probability distribution P(g1|g2), that is probability that true genotype is g1 given g2 is the observed 'called' genotype and error rate is epsilon. Probability that 'true' genotype is called genotype is set to (1-epsilon)^2, the probability that true genotype differs at 1 allele is set to epsilon*(1-epsilon), and both allelel differ = epsilon^2. } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) # select 10 first SNPs df <- srdta[,1:10] # compute effect allele freq EAF <- summary(gtdata(df))$"Q.2" EAF # get genotypes of first 5 people g1 <- as.numeric(df[1:5,]) g1 # blur the genotype of person 1, snp 1 blurGenotype(g1[1,1]) # blur all genotypes of person 2; assume no info for missing blurGenotype(g1[2,]) # blur all genotypes of person 2; use HWE to infer missing blurGenotype(g1[2,],q=EAF) } \author{ Yurii Aulchenko } GenABEL/man/generateOffspring.Rd0000644000176000001440000000135211746537265016172 0ustar ripleyusers\name{generateOffspring} \alias{generateOffspring} \title{simulates offspring's genotypes} \usage{ generateOffspring(g1, g2, q = NULL) } \arguments{ \item{g1}{vector of genotypes of parent 1, coded with 0, 1, 2 and NA} \item{g2}{vector of genotypes of parent 2, coded with 0, 1, 2 and NA} \item{q}{vector of the frequencies of effects alleles (used to simulate missings in parental genotypes). If NULL, c(0.25,0.5,0.25) is used.} } \value{ a vector containing simulated genotypes of offspring } \description{ Simulat offspring's genotypes given genotypes of the parents. No LD is assumed. } \examples{ eaf <- runif(10) g1 <- rbinom(10,2,eaf) g2 <- rbinom(10,2,eaf) generateOffspring(g1,g2) } \author{ Yurii Aulchenko } GenABEL/man/as.character.snp.data.Rd0000644000176000001440000000134512246051325016551 0ustar ripleyusers\name{as.character.snp.data} \alias{as.character.snp.data} \title{Attempts to convert snp.data to character} \description{ A function to convert an object of \code{\link{snp.data-class}} to "character" } \usage{ \method{as.character}{snp.data}(x, ...) % as.character.snp.data(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{snp.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A matrix containing genotypes in character format } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.character(srdta@gtdata[1:5,1:10]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/mach2databel.Rd0000644000176000001440000000173412163535702015021 0ustar ripleyusers\name{mach2databel} \alias{mach2databel} \title{converts MACH-imputed files to DatABEL (filevector) format} \usage{ mach2databel(imputedgenofile, mlinfofile, outfile, isprobfile = FALSE, dataOutType = "FLOAT") } \arguments{ \item{imputedgenofile}{MACH mldose (or mlprob) file name} \item{mlinfofile}{MACH mlinfo file name} \item{outfile}{output file name} \item{isprobfile}{whether imputedgenofile is a prob-file (default is FALSE, that is dose-file assumed)} \item{dataOutType}{the output data type, either "FLOAT" or "DOUBLE" (or other DatABEL/filevector type)} } \value{ databel-class object } \description{ This function converts mach-imputed files to \code{DatABEL} (filevector) format. After conversion, two files (outfile.fvi and outfile.fvd), corresponding to single filevector object, will appear on the disk; 'databel-class' object connected to these files will be returned to R } \author{ Yurii Aulchenko } \keyword{IO} \keyword{manip} GenABEL/man/arrange_probabel_phe.Rd0000644000176000001440000000175611746537265016653 0ustar ripleyusers\name{arrange_probabel_phe} \alias{arrange_probabel_phe} \title{arranges ProbABEL phenotype-file} \usage{ arrange_probabel_phe(modelterms, phedata, gendata, file = "probabel.PHE") } \arguments{ \item{modelterms}{vector of character, which specifies the variables to be included into ProbABEL phenotype-file. Should contain, and start with 'id' column, which should provide the same ID codes as these in gendata} \item{phedata}{phenotypic data (matrix, data.frame, or \link{gwaa.data-class} object)} \item{gendata}{genetic data to be used with ProbABEL, either databel-class object or name of the (index/data) file containing filevector data for ProbABEL} \item{file}{name of the ProbABEL phenotype file} } \value{ file with phenotypes ready for use with ProbABEL } \description{ Function to arrange ProbABEL phenotype-file; it takes phenotypic data as input and aligns that with genotypic data of ProbABEL } \author{ Yurii Aulchenko } \keyword{IO} \keyword{manip} GenABEL/man/as.hsgeno.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000156512246051325016223 0ustar ripleyusers\name{as.hsgeno.gwaa.data} \alias{as.hsgeno.gwaa.data} \title{Attempts to convert gwaa.data to "hsgeno"} \description{ A function to convert @gtdata slot of an object of \code{\link{gwaa.data-class}} to "hsgeno" data frame } \usage{ \method{as.hsgeno}{gwaa.data}(x, ...) } \arguments{ \item{x}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{\dots}{...} } %\details{ %} \value{ A data-frame containing alleles, consumable by "haplo.stats" library } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{as.character.gwaa.data}}, \code{\link{as.character.snp.data}}, \code{\link{as.double.gwaa.data}}, \code{\link{as.double.snp.data}}, \code{\link{as.hsgeno}}, \code{\link{as.genotype.gwaa.data}}, \code{\link{as.genotype.snp.data}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) as.hsgeno(srdta[1:5,1:10]) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/crnames.Rd0000644000176000001440000000076012246051325014134 0ustar ripleyusers\name{crnames} \alias{crnames} \docType{data} \title{Return column and row names} \description{ Given a dimnames, returns column and row names for index cells } \usage{ crnames(dnames,idx) } \arguments{ \item{dnames}{object \code{\link{dimnames}}} \item{idx}{index (or logical condition on the original object)} } %\details{ %} %\source{ %} %\references{ %} \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2ex) a <- as.numeric(ge03d2ex[1:20,1:3]) crnames(dimnames(a),a==1) } \keyword{misc} GenABEL/man/check.trait.Rd0000644000176000001440000000276212246051325014707 0ustar ripleyusers\name{check.trait} \alias{check.trait} \title{function to do primitive trait quality control} \description{ This function check for outliers (using FDR framework) and plots the raw data. } \usage{ check.trait(trait, data, fdrate = 0.05, graph = TRUE, binshow = FALSE, qoption = "bh95") } \arguments{ \item{trait}{name (or list of names) of trait(s) to be checked} \item{data}{gwaa.data object or data frame containing the trait} \item{fdrate}{false discovery rate to apply for QC} \item{graph}{if graphical output should be produced} \item{binshow}{if binary traits should be plotted} \item{qoption}{how to compute q-values (not implemented, currently using only BH95)} } \details{ The P-value that a particulat measurment is an outlier is compted as folowing. Consider trait vector Y with particulat \eqn{i^{th}} measurment denodet as \eqn{y_i}. Let Y(-i) is vector, which is the same as Y, except that \eqn{i^{th}} measurment is dropped. Then Chi-square for measurment i is computed as \deqn{Chi_{i} = (mean(Y(-i)) - y_i)^2/var(Y(-i))} P-value is computed using 1 d.f., and the vector of P-values enters FDR computation procedure (BH95 by default). } \value{ No value returned, output is made to the screen and graphical device. } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{check.marker}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) check.trait("qt3",data=srdta) n <- names(srdta@phdata) check.trait(n,data=srdta) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/HWE.show.Rd0000644000176000001440000000173212246051325014106 0ustar ripleyusers\name{HWE.show} \alias{HWE.show} \title{show HWE tables} \description{ This function displays HWE tables and shows Chi2 and exact HWE P-values } \usage{ HWE.show(data, idsubset = c(1:data@gtdata@nids), snpsubset = c(1:data@gtdata@nsnps)) } \arguments{ \item{data}{object of class \code{\link{gwaa.data-class}} or \code{\link{snp.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} } %\details{} \value{ Only screen output } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{check.marker}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) mc <- check.marker(srdta,p.lev=0.01,ibs.mrk=0) mc$nohwe HWE.show(data=srdta,snps=mc$nohwe) } \keyword{misc}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/refresh.gwaa.data.Rd0000644000176000001440000000165211247561261015776 0ustar ripleyusers\name{refresh.gwaa.data} \alias{refresh.gwaa.data} \title{Updates an object from old to new GenABEL format} \description{ Attempts to update an object of gwaa.data-class from old to new format } \usage{ refresh.gwaa.data(data,force=FALSE) } \arguments{ \item{data}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}} in pre-1.2-6 (data version 0) format. } \item{force}{When TRUE, the refreshing is forced, with any data in @strand and @coding replaced by default data (0/1 coding, u-strand) } } \details{ Takes old-style gwaa.data object and sets @coding and @strand attributes to SNPs. All coding is set to 1/2 and strand is set to "u" (unknown). } \value{ Object of \code{\link{gwaa.data-class}} in new (GenABEL v > 1.2-6, raw data format version 0.1) format. } %\references{ %} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{load.gwaa.data}} } %\examples{ %} \keyword{manip}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/emp.ccfast.Rd0000644000176000001440000000504312246051325014526 0ustar ripleyusers\name{emp.ccfast} \alias{emp.ccfast} \title{Genome-wide significance for a case-control GWA scan} \description{ Genome-wide significance for a case-control GWA scan. Analysis function is \code{\link{ccfast}}. } \usage{ emp.ccfast(y, data, snpsubset, idsubset, times = 200, quiet=FALSE, bcast = 10) } \arguments{ All arguments are the same as in and passed intact to the \code{\link{ccfast}}. See help for this function. \item{y}{character name of the vector of case-control status. Cases are denoted as 1 and controls as 0.} \item{data}{An object of \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data} are used for analysis.} \item{times}{If more then one, the number of replicas to be used in derivation of empirical genome-wide significance. See \code{\link{emp.qtscore}}, which calls qtscore with times>1 for details} \item{quiet}{do not print warning messages} \item{bcast}{If the argument times > 1, progress is reported once in bcast replicas} } \details{ In the analysis of empirical significance, first time the function \code{\link{ccfast}} is called and result object is saved. Later, the function \code{\link{ccfast}} is called \code{times} times with \code{replace=FALSE} in order to generate the distribution under the null. Each call, minimal P-value is extracted and compared with original P-values. For a particular SNP, empirical P-value is obtained as a proportion of times minimal Ps from resampled data was less then the original P. The list elements effB, effAB and effBB are the ones obtained from the analysis of the original (not permuted) data set } \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa-class}} } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{ %} \seealso{ \code{\link{ccfast}}, \code{\link{emp.qtscore}}, \code{\link{scan.gwaa-class}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) a<-ccfast("bt",data=srdta,snps=c(500:800)) plot(a) # this does not make sense, as the whole experiment must be analysed, not a small region! # also, times = 20 is way too small (should be at least 200) b<-emp.ccfast("bt",data=srdta,snps=c(500:800),bcast=10, times = 20) plot(b) # compare qvalues and empirical P qv<-qvaluebh95(a[,"P1df"])$qval qv b[,"P1df"] plot(qv,b[,"P1df"],xlim=c(0,1),ylim=c(0,1)) abline(a=0,b=1) } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/cocohet.Rd0000644000176000001440000000632312246051325014131 0ustar ripleyusers\name{cocohet} \alias{chi2_CG} \alias{cocohet} \title{Test for compound heterozygote effects} \usage{ cocohet(data, trait, window, return_all_result = TRUE, makePlot = FALSE, test = "CHI2", min_expected_cut_off = -1) } \arguments{ \item{data}{Genotype data for analysis. Object of class \code{\link{snp.data}}} \item{trait}{Vector with binary trait data. Object of class \code{\link{integer}} or \code{\link{numeric}}.} \item{window}{Number of SNPs on the "right" of a given SNP which are used in analysis with a SNP. Object of class \code{\link{integer}}} \item{return_all_result}{If FALSE then return only a vector where each element is a chisq obtained as a maximum chisq between a given SNP and SNPs on the right within a window. If TRUE then return also a matrix where chisq's for all tests are stored. Object of class \code{\link{logical}}} \item{makePlot}{whether the Manhattan-type plot should be produced (TRUE or FALSE)} \item{test}{Name of the test to be performed. Available tests are "CHI2", "YATES" (chi2 with Yates correction), and "FISHER". Object of class \code{\link{character}}} \item{min_expected_cut_off}{In case this is >=0 and test is NOT Pearson's chisq test then Pearson's chisq test (!) is performed only for SNPs which produce acontingency table where the expected number of subjects in each field is >min_expected_cut_off. Otherwise the specified test is performed. Object of class \code{\link{integer}} or \code{\link{numeric}}} } \value{ A list is returned. } \description{ Detecting rare recessive and compound heterozygote alleles in genome wide association. } \details{ The function is an inplementation of the method aimed to detect a gene-phenotype association caused by recessive and compound heterozygote genotype states of multiple rare variants at a particular gene locus. This method is described in 'Detecting Low Frequent Loss-of-Function Alleles in Genome Wide Association Studies with Red Hair Color as Example'; Fan Liu, Maksim V. Struchalin, Kate van Duijn, Albert Hofman, Andre G. Uitterlinden, Yurii S. Aulchenko, and Manfred Kayser. PLoS ONE 6(11): e28145. doi:10.1371/journal.pone.0028145 The three tests are implemented: Pearson's chi-square test, Pearson's chi-square test with Yates correction, Fisher exact test. In case when the input parameter min_expected_cut_off is <0 the choosen in the input parameter "test" test is performed. If min_expected_cut_off >= 0 then always Pearson's chi-square test is performed exept of the cases when expected number of subjects in a field of contingency table is 1 are used with this option. This variance is used as diagonal of the genomic kinship matrix when using EIGENSTRAT method. You should use as many people and markers as possible when estimating inbreeding/variance from marker data. } \examples{ require(GenABEL.data) data(ge03d2) h <- hom(ge03d2[,c(1:100)]) h[1:5,] homsem <- h[,"Hom"]*(1-h[,"Hom"])/h[,"NoMeasured"] plot(h[,"Hom"],homsem) # wrong analysis: one should use all people (for right frequency) # and markers (for right F) available! h <- hom(ge03d2[,c(1:10)]) h } \author{ Yurii Aulchenko, partly based on code by John Barnard } \references{ Purcell S. et al, (2007) PLINK: a toolset for whole genome association and population-based linkage analyses. Am. J. Hum. Genet. } \seealso{ \code{\link{ibs}}, \code{\link{gwaa.data-class}}, \code{\link{snp.data-class}} } \keyword{htest} GenABEL/man/plot.scan.gwaa.2D.Rd0000644000176000001440000000250212246051325015563 0ustar ripleyusers\name{plot.scan.gwaa.2D} \alias{plot.scan.gwaa.2D} \title{function to plot 2D scan results} \description{ Plots results of 2D analysis produced by \code{\link{scan.glm.2D}} or \code{\link{scan.haplo.2D}} } \usage{ \method{plot}{scan.gwaa.2D}(x, y, ..., df=1) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{x}{object of type \code{\link{scan.gwaa.2D-class}}, as returned by \code{\link{scan.glm.2D}} or \code{\link{scan.haplo.2D}}} \item{y}{this argument is not used} \item{\dots}{additional arguments to be passed to plot} \item{df}{Whether 1, 2, or "all" d.f.s should be plotted. Note that for \code{\link{scan.haplo.2D}} 1 and 2 d.f. list the same values. } } \details{ Now plots only "allelelic" results. This is fine for \code{\link{scan.haplo.2D}}as only alleic tests are produced; however, \code{\link{scan.glm.2D}} also produces "genotypic" results. } \value{ No value returned. } %\references{} \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{scan.gwaa.2D-class}}, \code{\link{scan.glm.2D}}, \code{\link{scan.haplo.2D}} } \examples{ require(GenABEL.data) data(srdta) a <- scan.glm.2D("qt3~CRSNP",data=srdta,snps=c(1:10)) # "allelic" results plot(a) # to plot "genotypic" results: filled.contour(x=a$map,y=a$map,z=-log10(a$P2df)) } \keyword{hplot}% at least one, from doc/KEYWORDS GenABEL/man/scan.haplo.2D.Rd0000644000176000001440000000545612246051325015005 0ustar ripleyusers\name{scan.haplo.2D} \alias{scan.haplo.2D} \title{runs haplo.score.slide with all pairs of markers in a region} \description{ Runs \code{\link[haplo.stats]{haplo.score.slide}} from the package \code{haplo.stats} on all pairs of markers in a region and presents output as \code{\link{scan.gwaa.2D-class}} object } \usage{ scan.haplo.2D(formula, data, snpsubset, idsubset, bcast = 10, simulate=FALSE, trait.type, ...) } %- maybe also 'usage' for other objects documented here. \arguments{ \item{formula}{Formula to be used in analysis. It should be a character string following standard notation. On the left-had side, there should be outcome. On the right-hand side, covariates are liste, with "+" separating the covariates (additive action). The left- and right-hand sides are separated by "~". You should put CRSNP argument in the formula. For example "qt3~CRSNP" would analyse asociation between SNPs and trait "qt3", without any adjustment. To adjust for age and sex, use "qt3~age+sex+CRSNP". Currently, only additive effects ("+") are allowed.} \item{data}{object of calss \code{\link{gwaa.data-class}}} \item{snpsubset}{Index, character or logical vector with subset of SNPs to run analysis on. If missing, all SNPs from \code{data} are used for analysis.} \item{idsubset}{Index, character or logical vector with subset of IDs to run analysis on. If missing, all people from \code{data/cc} are used for analysis.} \item{bcast}{show progress every \code{bcast} percents of progress} \item{simulate}{if simulated P-values should be generated} \item{trait.type}{Character string defining type of trait, with values of "gaussian", "binomial", "poisson", "ordinal" (see help for \code{\link[haplo.stats]{haplo.score.slide}} for details). If not specified, the routine picks up "gaussian" or "binomial" (two levels of trait).} \item{\dots}{other arguments to be passed to \code{\link[haplo.stats]{haplo.score.slide}}} } \details{ List element P2df is set equal to P1df, as only allelic results are returned. This has nothing to do with actual degrees of freedom of the test. } \value{ Object of class \code{\link{scan.gwaa.2D-class}} } \references{ For haplo.stats (scan.haplo, scan.haplo.2D), please cite: Schaid DJ, Rowland CM, Tines DE, Jacobson RM, Poland GA. (2002) Score tests for association between traits and haplotypes when linkage phase is ambiguous. Am J Hum Genet, 70: 425-434. } \author{Yurii Aulchenko} %\note{} \seealso{ \code{\link{scan.gwaa.2D-class}}, \code{\link{scan.haplo}}, \code{\link{scan.glm.2D}}, \code{\link[haplo.stats]{haplo.score.slide}} } \examples{ if (require(haplo.stats)) { \dontrun{ require(GenABEL.data) data(srdta) c <- scan.haplo.2D("bt~sex+age+CRSNP",data=srdta,snps=(717:733), ids=(srdta@phdata$age<40)) plot(c) } } } \keyword{htest}% at least one, from doc/KEYWORDS