Aceasta ar putea fi o întrebare simplă pentru oamenii genetici statistici experimentați. Am aprofundat acest lucru făcând o analiză pentru un prieten pe marginea unei sarcini de bioinformatică cu care o ajutam. O oportunitate pentru mine de a învăța lucruri noi.
Pentru context: am un tabel cu frecvențe ale genotipului pentru cazuri și controale sănătoase în diferite etnii. Ipoteza mea este că severitatea bolii este asociată cu genotipul. Adică, o mutație de la GG la GA sau AA ar putea crește severitatea bolii.
Am identificat câteva teste pentru tendințe care sunt interesante pentru întrebarea mea: testul tendinței Cochran-Armitage și chi-pătratul test pentru a explora independența genotipurilor.
Mai exact, îmi place să fiu corectat / criticat / sfătuit cu privire la strategia mea de analiză. Poate fi folosită funcția R prop.trend.test () în același scop ca și testul CA dacă am o tabelă de genotip 2X2 (nu alelă) în loc de o tabelă 3X2?
Deci pentru gentoypes GG (caz = 41, control = 29), GA (n = 1,2) și AA (n = 0,2). Vreau să văd dacă există o tendință asociată doar cu homozigotul AA, pot face un tabel 2X2 după cum urmează:
Control Case RowTotals AA 0 2 2 GA+GG 42 31 73 colTotals 42 33 75 Apoi faceți prop.trend. test (c (2,31), c (2,73)) folosind totalurile rândurilor.
În mod similar, dacă vreau să văd dacă implicarea alelei A arată o tendință, pot modifica tabelul după cum urmează și pot face 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 Genotipurile din cazuri și controale sunt în echilibru Hardy-Weinberg. Boala pe care o testez are o prevalență scăzută, nu știu dacă boala este multiplicativă și, prin urmare, folosesc genotipuri în loc de frecvențe alele, am citit că dintr-o lucrare care sugerează că aceste trei ipoteze trebuie respectate pentru lucrul cu numărarea alelilor. De asemenea, dimensiunea eșantionului meu este prea mică, constând doar din 34 de cazuri și 41 de controale.
Are sens ideea mea?
Comentarii
- Ați încercat metoda mea prop.trend.test menționată în răspunsul de mai jos?
Răspuns
Deoarece există 41, 1 și 0 cazuri dintr-un total de 70, 3 și 2 subiecți pentru GG, AG și respectiv AA, prop.trend.test se poate face după cum urmează:
> 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 Arată că există o tendință către asocierea semnificativă a reducerii riscului de boală cu alela A, deoarece proporția cazurilor se reduce de la GG la AG la AA (de la 59% la 33% la 0%) .
Editați: După cum sa discutat în comentarii, testul Cochran-Armitage este testul preferat pentru această situație ( 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 De asemenea, ar trebui să o puteți face după combinarea grupurilor de alele 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 Comentarii
- Tha nks, am folosit prop.trend.test () în acest fel, care funcționează bine. Am vrut să fac un pas mai departe și să aflu despre legitimitatea modificării tabelelor la 2X2 pentru a sublinia tendința genotipului AA în cazuri, precum și tendința combinată AA / GA în cazurile pe fundalul WT GG.
- Rezultatul obținut de la prop.trend.test () este semnificativ diferit în comparație cu ceea ce obțin de la testul Cochrane-Armitage, care este uluitor. Cum se poate explica asta. Iată codul meu
library(coin) CA_df<-data.frame(case=c(41,1,0), control=c(29,2,2)) independence_test(control ~ case, data=CA_df) - Sunt de acord că testul Cochran-Armitage ar trebui făcut. en.wikipedia.org/wiki/… Am editat răspunsul meu.