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我有基因数据。它相当大,大约有 17 000 个遗传标记 (SNP) 和 700 个个体。这些 SNP 可以分配给创始人。
现在我想计算每个“创始人段”的平均概率。片段被定义为不间断地分配给一个创建者的染色体的一部分。
在下面的示例中,我将有 3 个段。
最后,我想知道一个片段内所有 SNP 的平均概率。
Chromosome SNP Founder Probability
1 1 7 0.6
1 2 7 0.5
1 3 7 0.7
1 4 2 0.5
1 5 2 0.8
1 6 7 0.6
1 7 7 0.5
dplyr
轻松分组,但我不希望创始人 7 的第一段与创始人 7 的另一段一起。
Chromosome SNP Founder Probability Average
1 1 7 0.6 0.6
1 2 7 0.5 0.6
1 3 7 0.7 0.6
1 4 2 0.5 0.65
1 5 2 0.8 0.65
1 6 7 0.6 0.55
1 7 7 0.5 0.55
最佳答案
与 dplyr
我们可以比较'Founder'的相邻元素与'Chromosome'一起创建一个分组变量,然后得到mean
'概率'
library(dplyr)
library(data.table)
df1 %>%
group_by(Chromosome, grp1 = cumsum(Founder!=lag(Founder, default = Founder[n()]))) %>%
mutate(Average = mean(Probability))
# Chromosome SNP Founder Probability grp1 Average
# <int> <int> <int> <dbl> <int> <dbl>
#1 1 1 7 0.6 0 0.60
#2 1 2 7 0.5 0 0.60
#3 1 3 7 0.7 0 0.60
#4 1 4 2 0.5 1 0.65
#5 1 5 2 0.8 1 0.65
#6 1 6 7 0.6 2 0.55
#7 1 7 7 0.5 2 0.55
data.table
,我们将 'data.frame' 转换为 'data.table' (
setDT(df1)
),按 'Chromome' 和 'Founder' 的运行长度类型 id (
rleid
) 分组,我们分配 (
:=
)
mean
“概率”作为“平均值”列。
library(data.table)
setDT(df1)[, Average := mean(Probability) , .(Chromosome, grp1 = rleid(Founder))]
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