################################################### ### chunk number 1: init ################################################### library(snpMatrix) library(hexbin) data(for.exercise) ################################################### ### chunk number 2: select ################################################### sel <- seq(1, ncol(snps.10),2) missing <- snps.10[,sel] present <- snps.10[,-sel] missing present ################################################### ### chunk number 3: positions ################################################### pos.miss <- snp.support$position[sel] pos.pres <- snp.support$position[-sel] ################################################### ### chunk number 4: rules ################################################### rules <- snp.imputation(present, missing, pos.pres, pos.miss) ################################################### ### chunk number 5: rule1 ################################################### rules[1:10] ################################################### ### chunk number 6: summary ################################################### summary(rules) ################################################### ### chunk number 7: ruleplot ################################################### plot(rules) ################################################### ### chunk number 8: imptest ################################################### imp <- single.snp.tests(cc, stratum, data=subject.support, snp.data=present, rules=rules) ################################################### ### chunk number 9: realtest ################################################### obs <- single.snp.tests(cc, stratum, data=subject.support, snp.data=missing) ################################################### ### chunk number 10: compare ################################################### logP.imp <- -log10(p.value(imp, df=1)) logP.obs <- -log10(p.value(obs, df=1)) hb <- hexbin(logP.obs, logP.imp, xbin=50) sp <- plot(hb) hexVP.abline(sp$plot.vp, 0, 1, col="black") ################################################### ### chunk number 11: best ################################################### use <- imputation.r2(rules)>0.9 hb <- hexbin(logP.obs[use], logP.imp[use], xbin=50) sp <- plot(hb) hexVP.abline(sp$plot.vp, 0, 1, col="black") ################################################### ### chunk number 12: rsqmaf ################################################### hb <- hexbin(imputation.maf(rules), imputation.r2(rules), xbin=50) sp <- plot(hb) ################################################### ### chunk number 13: imptest-rhs ################################################### imp2 <- snp.rhs.tests(cc~strata(stratum), family="binomial", data=subject.support, snp.data=present, rules=rules) logP.imp2 <- -log10(p.value(imp2)) hb <- hexbin(logP.obs, logP.imp2, xbin=50) sp <- plot(hb) hexVP.abline(sp$plot.vp, 0, 1, col="black") ################################################### ### chunk number 14: class-imp-obs ################################################### class(imp) class(obs) ################################################### ### chunk number 15: save-scores ################################################### obs <- single.snp.tests(cc, stratum, data=subject.support, snp.data=missing, score=TRUE) imp <- single.snp.tests(cc, stratum, data=subject.support, snp.data=present, rules=rules, score=TRUE) class(obs) class(imp) ################################################### ### chunk number 16: pool ################################################### both <- pool(obs, imp) class(both) both[1:5] ################################################### ### chunk number 17: pool-score ################################################### both <- pool(obs, imp, score=TRUE) class(both) ################################################### ### chunk number 18: sign ################################################### table(effect.sign(obs)) ################################################### ### chunk number 19: switch ################################################### effect.sign(obs)[1:6] sw.obs <- switch.alleles(obs, c("rs12773042", "rs10904596")) class(sw.obs) effect.sign(sw.obs)[1:6]