r语言性别质控的方法
这篇“r语言性别质控的方法”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“r语言性别质控的方法”文章吧。
创新互联建站总部坐落于成都市区，致力网站建设服务有网站设计、成都做网站、网络营销策划、网页设计、网站维护、公众号搭建、微信小程序定制开发、软件开发等为企业提供一整套的信息化建设解决方案。创造真正意义上的网站建设，为互联网品牌在互动行销领域创造价值而不懈努力！
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
「上一步，去掉缺失信息后，现在有文件是过滤缺失后的文件：」
HapMap_3_r3_5.bed HapMap_3_r3_5.fam HapMap_3_r3_5.irem
HapMap_3_r3_5.bim HapMap_3_r3_5.hh HapMap_3_r3_5.log
1. 检查性别冲突
plink --bfile HapMap_3_r3_5 --check-sex
结果文件：plink.sexcheck第一列为家系ID，第二列为个体ID，第三列为系谱中的性别，第四列为SNP推断的性别，第五列是否正常，第六列为F值。
「使用R语言作图：」
gender <- read.table("plink.sexcheck", header=T,as.is=T)
pdf("Gender_check.pdf")
hist(gender[,6],main="Gender", xlab="F")
dev.off()
pdf("Men_check.pdf")
male=subset(gender, gender$PEDSEX==1)
hist(male[,6],main="Men",xlab="F")
dev.off()
pdf("Women_check.pdf")
female=subset(gender, gender$PEDSEX==2)
hist(female[,6],main="Women",xlab="F")
dev.off()
图中可以看出，woman中，大部分都是小于0.2，有一个为1，应该是错误的ID。
2. 提取错误的ID
我们使用grep过滤一下：根据STATUS列，如果有问题的话，为“PROBLEM”，我们可以根据这个关键词将有问题的行打印出来。
grep "PROBLEM" plink.sexcheck
1349 NA10854 2 1 PROBLEM 0.99
可以看出，个体NA10854是有问题的。
将相关错误的ID提取出来（家系ID，个体ID），之所以提取家系ID和个体ID，因为plink有参数remove可以根据ID进行筛选。
grep 'PROBLEM' plink.sexcheck | awk '{print $1,$2}' >sex_discrepancy.txt
我们将结果保存在sex_discrepancy.txt。
3. 使用remove去掉个体
plink --bfile HapMap_3_r3_5 --remove sex_discrepancy.txt --make-bed --out HapMap_3_r3_6
当然，你也可以对个体进行判定填充，这是用--impute-sex就可以实现，这样的话那个错误的个体会根据统计量更改性别信息。这里我们选择的是删掉这个个体。
4. 过滤的关键词
去掉个体或者SNP，关键词不一样，容易混淆，这里总结一下。
「保留或去掉个体：」
--keep
--remove
--keep-fam
--remove-fam 「保留或去掉SNP：」
--extract ['range']
--exclude ['range']
以上就是关于“r语言性别质控的方法”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注创新互联行业资讯频道。
网页题目：r语言性别质控的方法
转载来于：http://shouzuofang.com/article/jedgcd.html