基因多态性的Meta分析-HWE检验一、直接手工套公式计算 1,三个基因类型(genotype)实际数(O):注:O为英文字母,非数字 AA---AB---BB 1787 3039 1303总数N=6129 2,等位(allele)频率 F(A) =(1787*2+3039)/(6129*2) = 0.54 = p F(B ) =(1303*2+3039)/ (6129*2) = 0.46 = q 3,期待genotype频率: 期待AA频率: p2= (0.54)2 = 0.2916 期待AB频率: 2pq= 2x 0.54 x 0.46 = 0.4968 期待BB频率: q2= (0.46)2 = 0.2116 根据Hardy-Weinberg定律,P2+2pq+q2=1 4, 期待genotype频数 (Q): 期待AA : p2N = 0.2916 * 6129 =1787.2 期待AB : 2pqN = 0.4968 * 6129 = 3044.9 期待BB : q2N = 0.2116 * 6129 =1296.9 5, 卡方值 X2=∑(A-T)2/T=(1787.2-1787)2/1787.2+(3039-3044.9)2/3044.9+(1296.9-1303)2/ 1296.9=0.040 按自由度=2,查X2界值表,P>0.05(自由度是2,只要卡方值小于5.99,对应的P值都是大于0.05),因而不能认为这两组数据有显著性差别,也即该样本达到了遗传平衡。 二、借助于软件 1.STATA软件 例如:三个不同的基因类型的实际数: AA---AB---BB 50 110 43 549 762 269(分别是病例组和对照组的基因数) 在STATA中输入一下命令 genhwcci 50 11043 549 762 269 结果如图1所示:从结果中发现,软件给出了二种计算HWE检验的方法,一种是Pearson卡方,一种是似然比卡方,结果相差无几,我们只要取其中一种就可以了,P>0.05。 2.R软件 我们可以借助R软件的”genetics”包中的genotype和HWE.chisq函数来进行HWE检验。 例如:三个不同的基因类型的实际数: AA---AB---BB 549 762 269 R软件汇报的具体的结果如图2,其实就是卡方检验的延伸,我们发现结果和STATA汇报的差距不大,最后的P>0.05。 QQ讨论群:422021477 |
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