inst/doc/vignette.R

In ASSET: An R package for subset-based association analysis of heterogeneous traits and subtypes

### R code from vignette source 'vignette.Rnw'

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### code chunk number 1: start
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library(ASSET)


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### code chunk number 2: data file
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datafile <- system.file("sampleData", "vdata.rda", package="ASSET")


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### code chunk number 3: load data
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load(datafile)
data1[1:5, ]

SNPs    <- paste("SNP", 1:3, sep="")
nSNP    <- length(SNPs)
studies <- paste("STUDY", 1:4, sep="") 
nStudy  <- length(studies)


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### code chunk number 4: ncase ncontrol
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case    <- matrix(data=NA, nrow=nSNP, ncol=nStudy) 
control <- matrix(data=NA, nrow=nSNP, ncol=nStudy) 

for (i in 1:nStudy) {
  data <- eval(parse(text=paste("data", i, sep="")))
  caseVec <- data[, "CC"] == 1
  controlVec <- !caseVec
  for (j in 1:nSNP) {
    temp <- !is.na(data[, SNPs[j]])
    case[j, i] <- sum(caseVec & temp, na.rm=TRUE)
    control[j, i] <- sum(controlVec & temp, na.rm=TRUE)
  }
}
case
control


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### code chunk number 5: log reg
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beta  <- matrix(data=NA, nrow=nSNP, ncol=nStudy) 
sigma <- matrix(data=NA, nrow=nSNP, ncol=nStudy) 
for (i in 1:nStudy) {
  data <- eval(parse(text=paste("data", i, sep="")))
  for (j in 1:nSNP) {
    data[, "SNP"] <- data[, SNPs[j]]
    fit <- glm(CC ~ AGE + SNP, data=data, family=binomial())
    coef <- summary(fit)$coefficients
    beta[j, i] <- coef["SNP", 1]
    sigma[j, i] <- coef["SNP", 2]
  }
}
beta
sigma



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### code chunk number 6: h.traits
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res <- h.traits(SNPs, studies, beta, sigma, case, control, meta=TRUE)


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### code chunk number 7: summary table
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h.summary(res)


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### code chunk number 8: subset function
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sub.def <- function(logicalVec) {
  sum <- sum(logicalVec)  
  ret <- all(logicalVec[1:sum])
  ret
}


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### code chunk number 9: h.traits 2
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res <- h.traits(SNPs, studies, beta, sigma, case, control, meta=TRUE, 
         zmax.args=list(sub.def=sub.def), pval.args=list(sub.def=sub.def))


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### code chunk number 10: summary table 2
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h.summary(res)


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### code chunk number 11: sessionInfo
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sessionInfo()