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Meta-análisis en R con múltiples SNPs

Estoy realizando un meta-análisis sobre dos estudios de asociación de todo el genoma (GWAS), cada uno de los cuales consta de 150 SNPs, para los que he calculado estadísticas de resumen para la asociación. Estoy utilizando el paquete R meta y la función metagen . Me parece que esta función es capaz de combinar los estudios, pero en el efecto de medición única (tengo 150), uno para cada estudio.

Por ejemplo, puedo tener 3 SNPs en cada estudio

STUDY    SNP    OR    SE
GWAS_A  rs694739    0.6691  0.07588
GWAS_A  rs9858968   0.1091  0.01588
GWAS_A  rs1529267   0.9291  0.02588
GWAS_B  rs694739    0.6128  0.37344
GWAS_B  rs9858968   0.0332  0.27344
GWAS_B  rs1529267   0.3481  0.81284

por lo que me gustaría una salida en formato de tabla (por ejemplo, como en PLINK ), con 3 filas y las correspondientes estadísticas de agrupación. Sé que podría manejarlo con for o mediante la agrupación con el by en la salida del resumen de metagen , pero me pregunto si hay otro paquete/función de R para lograr esto fácilmente.

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Tengo el mismo problema y no encuentro la solución. Empecé haciendo mi meta-análisis en PLINK, pero quiero los intervalos de confianza del meta-análisis, que PLINK no da. Luego probé con la función metagen() del paquete meta, pero me cuesta escribir un bucle, porque la salida es un objeto de la clase meta, y no sé cómo extraer los resultados. Me valdría cualquiera de estas soluciones: -Una forma de obtener el CI de PLINK o -Una forma de extraer los resultados del objeto meta a una tabla. Gracias.

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Ken Puntos 106

Una opción más rápida sería utilizar la opción de meta-análisis incorporada de PLINK .

Es bastante sencillo, y no se necesita ninguna codificación adicional. A continuación, podría utilizar el paquete meta de R para hacer gráficos de bosque de los resultados significativos. Mi experiencia con el paquete meta es que no es muy práctico cuando se hacen más de unos pocos meta-análisis.

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Hola M44rten: ¡bienvenido a nuestro sitio!

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guest Puntos 1851

El MetABEL parte de GenABEL hace esto. Para 150 SNPs, puede que le resulte más rápido codificar el bucle usted mismo que asegurarse de que hace exactamente lo que quiere. (No debería tomar mucho tiempo)

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