t.test参考部分

参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/126351774
https://zhuanlan.zhihu.com/p/123907459

因为只有数值型基因型和表型，想用tassel产生p-value很困难。所以老师建议用t检验。代码和数据如下。

第一列是表型值，第二列及后面每列都是标记。可以说行是个体，列是基因型值。

#计算p-value
# peaks.win <- matrix(NA, 2000, 4)
data(wheat)
test <- read.table("t_test.txt",sep = "\t",header = T)
ev1 <- cbind(test[,5],t(wheat.X))
# colnames(peaks.win) <- c("ev1","ev2","ev3","ev4")
# # t.test(ev1[,2],ev1[,1],paired = F)
# for (i in 1:1279) {
#   peaks.win[i,1] = t.test(ev1[,i+1],ev1[,1],paired = F)[["statistic"]][["t"]]
#   peaks.win[i,2] = t.test(ev2[,i+1],ev2[,1],paired = F)[["statistic"]][["t"]]
#   peaks.win[i,3] = t.test(ev3[,i+1],ev3[,1],paired = F)[["statistic"]][["t"]]
#   peaks.win[i,4] = t.test(ev4[,i+1],ev4[,1],paired = F)[["statistic"]][["t"]]
# }
# peaks.win <- na.omit(peaks.win)
ev1 <- as.data.frame(ev1)
rownames(ev1)<-NULL
colnames(ev1)[1]<-"pvalue"
library(Metrics)
threshold = c(0.1,0.01,0.001,0.0001,0.00001,1e-06,1e-07,5e-08,3e-08,1e-08,1e-09,1e-10,1e-11)
j=4
for (a in 1:length(threshold)) {w.X <- subset(ev1, pvalue < threshold[a])w.X <- w.X[-1]w.X <- t(w.X)X=scale(w.X)/sqrt(ncol(w.X))#G=tcrossprod(X) # tcrossprod(A,B)，AB'(A乘以B的转置)pheno <- wheat.Y[,1:4] # 所有性状peaks.win <- matrix(NA, 2000, 5)colnames(peaks.win) <- c("threshold","env1","env2","env3","env4")peaks.win[a,1] = threshold[a]
}

最后产生的就是该表型下每个标记的t检验下的p-value。

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