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1、我接触R的算是不短了，已两年多了。期断断的看了些R网站上的材料。在已了用R做数据分析了，并且越来越喜用R来做分析了。之前我用SAS，SPSS也试过Stata，但是三个件都没有的模（至少国内流行的盗版里没有）。所以和其它相比，我想R我也更有用些。COS里提到R在方面的packagegeneticstatistics里的用的帖子很少。我在里写一些我平用到的的明，一来算是个人小再者算是抛引玉吧，希望COS里的各位多写些相关的西。Introduction.CRANTaskView:StatisticalGeneticsCRANTaskView当中有一个独的Package和
2、相关接。足可以看出Genetics部分，里面列出了40个相关的R在学当中的影响和作用。里面核心的corepackage有以下三个:genetics,gap,和haplo.stats。有一个我常用到的包是DGCgenetics，算是genetics包的展。以后我会提到以上几个包里面的一些函数。大致包括以下几方面的内容：1.以上几个package数据格式的要求；2.多位点的基本信息（MAF等）；3.Hardy-Weinberg平衡；4.LD的算；5.关研究常用方法；6.Power的算；⋯先一下前面提到的几个包的安装吧，其很。一个一个用当然可以。相点的方法是用CRANT
3、askViews里提到的install.packages()ctv包来批量安装。函数来安装install.packages("ctv")#首先安装"ctv"packagelibrary(ctv)#入ctvpackageinstall.views("Genetics",coreOnly=TRUE)#安装的包。如果不加"core.only=TRUE"会安装所有的genetics,gap,haplo.stats40个相关的三个核心包及依package。install.packages("genetics",coreonly=TRUE)DGCgenetics包的下
4、地址是oftware/DGCgenetics_1.0.zip。你需要先下个包，然后本地安装。方法大家都知道，数据格式（1）Rgui的Packages菜的Installpackage(s)fromlocalzipfiles。遗传研究收集的数据有自己的特点。往往是数据集中即包含一般的表型数据（分类和连续变量；如血压水平，BMI和性别等），又包括基因型数据。分析时往往还需要用到不同的遗传模型，什么显性、隐形、加性模型，或者是按照分类变量来处理（有时候也称为共显性模型）。用SAS或SPSS分析遗传数据时，如果要用不同的遗传模型进行数据分析的话，必须先进行数据
5、转换，过程相对复杂。R中的genetics包专门为基因型数据提供了一个新的class（类），你可以很方便的用genotype()或makeGenotypes()函数将不同形式的初始基因型数据转换成基因型数据，并为数genotypegeneticssummary.genotype()plot.genotype()函数。你可以很方便的用summary()函数获取基因型数据的基因型频率、等位基因频率等基本信息，用plot()函数做出基因型的柱状图。先说一下genotype()函数，该函数是基因型数据转换成便于分析的带有genetics包里最基本的函数。可以将以下
6、四种形式的初始genotypeclass的数据。1.以一个字符分隔的向量E.g.g1<-genotype(c("D/D","D/I","D/D","I/I","D/D",NA))g2<-genotype(c("C-C","C-T","C-C","T-T","C-C",""),sep="-")2.可以按某一位置分隔的向量E.g.g3<-genotype(c("DD","DI","DD","II",""),sep=1)#sep=1表示在位置1后分成两个allele3.两个分开的向量E.g.allele1<-c("D","D","D","I","")allele2<
7、-c("D","I","D","I","")g4<-genotype(allele1,allele2)4.数据框或矩阵中的两列data<-data.frame(allele1=c("D","D","D","I",""),allele2=c("D","I","D","I",""))g5<-genotype(data$allele1,data$allele2)ordata1<-cbind(allele1=c("D","D","D","I",""),allele2=c("D","I","D","I",""))g6<-genotype(data1)实际的数据分析过程中建
