gl中的多个变量

Question

我想模拟我的snps数组。 我可以使用以下代码逐个完成此操作。

Data$DX=as.factor(Data$DX)
univariate=glm(relevel(DX, "CON") ~ relevel(rs6693065_D,"AA"), family = binomial, data = Data)
summary(univariate)
exp(cbind(OR = coef(univariate), confint(univariate)))

如何使用循环或应用所有其他snps执行此操作？ snps是rs6693065_D，rs6693065_A和数百个。 从上面的代码中，只有“rs6693065_D”将被所有其他snps替换。 最诚挚的问候Zillur

Answer 1

考虑开发一种处理任何snps的通用方法。 然后使用lapply或sapply 以迭代方式调用它来传递每个lapply列：

# GENERALIZED METHOD
proc_glm <- function(snps) {
   univariate <- glm(relevel(data$DX, "CON") ~ relevel(snps, "AA"), family = binomial)

   return(exp(cbind(OR = coef(univariate), confint(univariate))))
}

# BUILD LIST OF FUNCTION OUTPUT 
glm_list <- lapply(Data[3:426], proc_glm)

使用tryCatch在这样错误的情况下relevel ：

# BUILD LIST OF FUNCTION OUTPUT 
glm_list <- lapply(Data[3:426], function(col) 
                   tryCatch(proc_glm(col), error = function(e) e))

---

要构建数据框，请使用do.call + rbind调整方法和lapply调用：

proc_glm <- function(col){
  # BUILD FORMULA BY STRING
  univariate <- glm(as.formula(paste("y ~", col)), family = binomial, data = Data)

  # RETURN DATA FRAME OF COLUMN AND ESTIMATES
  cbind.data.frame(COL = col,
                   exp(cbind(OR = coef(univariate), confint(univariate)))
  )
}

# BUILD LIST OF DFs, PASSING COLUMN NAMES
glm_list <- lapply(names(Data)[3:426], 
                   tryCatch(proc_glm(col), error = function(e) NA))

# APPEND ALL DFs FOR SINGLE MASTER DF
final_df <- do.call(rbind, glm_list)