用 for 循环填充矩阵

Question

我正在使用遗传学包中的一个名为 LD() 的函数。为了简化它的工作，它本质上需要一个基因型列表（A/A、A/C、G/A 等）并创建一个值列表（D、D'、r 等）。它看起来像这样：

a=LD(genotype1,genotype2)

结果看起来像这样：

Pairwise LD
-----------
                   D        D'      Corr
Estimates: 0.1419402 0.8110866 0.6029553

              X^2      P-value  N
LD Test: 10.90665 0.0009581958 15

我只需要来自 Corr 的值，所以我会使用 a$r 调用它。

我有 2 个数据框，我想在其笛卡尔积上使用该函数：

df1 和 df2 是 2 个数据框，每列 (col) 代表基因型列表。 我正在考虑使用 for 循环来填写矩阵：

df1=data.frame(c("A/A","C/C","A/A"),c("G/G","T/T","T/T"))
df2=data.frame(c("A/T","C/T","C/C"),c("A/A","A/T","G/G"))
q=1 # acts as a counter
n=length(df1$col1) # All lists are the same length
k=length(df2$col2) # These are to set the dimensions of the matrix
r=n*k

m=matrix(data=NA, nrow=r, ncol=3, byrow=TRUE, dimnames=list(NULL, c("c14","c19","Link")))

for(i in (1:n))
{
  for(j in (1:k))
  {
    geno1=genotype(df2)[j] #genotype is a function that must be applied to the
    geno2=genotype(df1)[i] #lists before the LD() function can be used
    d=LD(geno1,geno2)

    m=d$r #I only need the values from this section of the output

    ld[q,]=c(names(df1),names(df2),m) #This is supposed to fill out the matrix
                                      #I'm also not sure of how to do that part
    q=q+1 #this is so that the above line fills in the next row with each iteration
  }
}

当我运行这个时，我收到一个错误：

Error in dim(a1) <- a1.d : 
dims [product "some number"] do not match the length of object ["another number"]

我期望一个 3 列和许多行矩阵，第一列是第一个基因型的名称（列名称df1 的名称），第二列是第二个基因型的名称（df2 的列名称），第三列是从 LD() 函数获得的值

有什么建议吗？谢谢！

更新答案： 我设法得到它：

q=1 # acts as a counter
n=length(t1$rs.)
k=length(t2$rs.)
r=n*k

ld=matrix(data=NA, nrow=r, ncol=3, byrow=TRUE, dimnames=list(NULL, c("c14","c19","Link")))

for(i in (1:n))
{
  for(j in (1:k))
  {
    deq=LD(genotype(g1[,i]),genotype(g2[,j]))
    m=deq$r
    ld[q,]=c(i,j,m)
    q=q+1
  }
}

Answer 1

我很难理解你作品的第一部分。为什么要使用两个 data.frame？我通常为 data.frame 提供每个个体一行和每个标记一行的数据，LD 计算所有可能的成对比较。
然而，假设您使用 LD 包估计 LD（是的，他们说它已经过时，但它仍然是最好的！）
您可以按如下方式进行：

#extract the correlation r from LD results
tc<-LD.object$"r"
#build a three columns matrix with all the pairwise combination of two markers
pwm<-combn(row.names(tc),2)
pwld<-matrix(NA,nrow=ncol(pwm),ncol=3)
pwld[,1:2]<-pwm[1:2,]
#Fill the matrix
for(aaa in 1:nrow(pwld))
{
pwld[aaa,3]<-tc[pwld[aaa,1],pwld[aaa,2]]
}