Esta podría ser una pregunta simple para los expertos en genética estadística. He ahondado en esto haciendo un análisis para una amiga al margen de una tarea de bioinformática en la que la estaba ayudando. Una oportunidad para mí de aprender cosas nuevas.
Para el contexto: tengo una tabla de frecuencias genotípicas para casos y controles saludables en diferentes etnias. Mi hipótesis es que la gravedad de la enfermedad está asociada con el genotipo. Es decir, una mutación de GG a GA o AA podría aumentar la gravedad de la enfermedad.
Identifiqué algunas pruebas de tendencias que son interesantes para mi pregunta: la prueba de tendencia de Cochran-Armitage y el chi-cuadrado prueba para explorar la independencia de los genotipos.
Específicamente, me gusta ser corregido / criticado / asesorado sobre mi estrategia de análisis. ¿Se puede usar la función R prop.trend.test () para el mismo propósito que la prueba CA si tengo una tabla de genotipos 2X2 (no un alelo) en lugar de una tabla 3X2?
Entonces, para los gentoipos GG (case = 41, control = 29), GA (n = 1,2) y AA (n = 0,2). Quiero ver si existe una tendencia asociada con el homocigoto AA solamente, puedo hacer una tabla 2X2 de la siguiente manera:
Control Case RowTotals AA 0 2 2 GA+GG 42 31 73 colTotals 42 33 75 Luego, haz prop.trend. prueba (c (2,31), c (2,73)) usando los totales de las filas.
De manera similar, si quiero ver si la participación del alelo A muestra una tendencia, puedo modificar la tabla de la siguiente manera y hacer prop.trend.test (c (29,4), c (70,5)) :
Control Case RowTotals GG 41 29 70 GA+AA 1 4 5 colTotals 42 33 75 Los genotipos en casos y controles están en equilibrio Hardy-Weinberg. La enfermedad que estoy probando tiene una prevalencia baja, no sé si la enfermedad es multiplicativa y, por lo tanto, estoy usando genotipos en lugar de frecuencias alélicas, leí en un artículo que sugiere que estas tres suposiciones deben ser válidas para trabajar con recuentos alélicos. Además, mi tamaño de muestra es demasiado pequeño y consta solo de 34 casos y 41 controles.
¿Tiene sentido mi idea?
Comentarios
- ¿Probaste mi método de prop.trend.test mencionado en la respuesta a continuación?
Responder
Dado que hay 41, 1 y 0 casos de un total de 70, 3 y 2 sujetos para GG, AG y AA, respectivamente, la prueba prop.trend.test puede realizarse de la siguiente manera:
> prop.trend.test(c(41,1,0), c(70,3,2)) Chi-squared Test for Trend in Proportions data: c(41, 1, 0) out of c(70, 3, 2) , using scores: 1 2 3 X-squared = 3.3444, df = 1, p-value = 0.06743 Muestra que existe una tendencia hacia una asociación significativa de reducción del riesgo de enfermedad con el alelo A, ya que la proporción de casos se está reduciendo de GG a AG a AA (de 59% a 33% a 0%) .
Editar: Como se discutió en los comentarios, la prueba Cochran-Armitage es la prueba preferida para esta situación ( https://en.wikipedia.org/wiki/Cochran%E2%80%93Armitage_test_for_trend#Application_to_genetics )
> CA_df<-data.frame(case=c(41,1,0), control=c(29,2,2)) > independence_test(control ~ case, data=CA_df) Asymptotic General Independence Test data: control by case Z = 1.4139, p-value = 0.1574 alternative hypothesis: two.sided También se debería poder hacerlo después de combinar los grupos de alelos A:
> CA_df<-data.frame(case=c(41,1), control=c(29,4)) > independence_test(control ~ case, data=CA_df) Asymptotic General Independence Test data: control by case Z = 1, p-value = 0.3173 alternative hypothesis: two.sided Comentarios
- Tha nks, utilicé prop.trend.test () de esa manera que funciona bien. Quería dar un paso más y aprender sobre la legitimidad de modificar las tablas a 2X2 para enfatizar la tendencia del genotipo AA en los casos, así como la tendencia combinada AA / GA en los casos en el contexto del WT GG.
- El resultado que obtengo de prop.trend.test () es significativamente diferente en comparación con lo que obtengo de la prueba Cochrane-Armitage, que es alucinante. ¿Cómo se puede explicar eso? Aquí está mi código
library(coin) CA_df<-data.frame(case=c(41,1,0), control=c(29,2,2)) independence_test(control ~ case, data=CA_df) - Estoy de acuerdo en que se debe realizar la prueba Cochran-Armitage. en.wikipedia.org/wiki/… He editado mi respuesta.