odds_ratio=np.exp(results.params)
时间: 2024-02-04 17:03:49 浏览: 28
这是一个Python代码行,使用了NumPy和Pandas库中的函数,根据线性回归模型的结果计算了变量的比值(odds ratio)。更具体地说,results是一个包含线性回归结果的对象,params是其中的一个属性,代表各个自变量的系数。np.exp()函数是NumPy库中的指数函数,可以计算e的幂次方。因此,odds_ratio就是各个自变量的指数化系数值,表示自变量每增加一个单位对因变量的影响程度变化的比值。
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我的代码如下:install.packages(‘devtools’) devtools::install_github(‘MRCIEU/TwoSampleMR’) library(TwoSampleMR) #加载R包 che<-extract_instruments(outcomes='ukb-b-1489', clump=TRUE, access_token = NULL) chd<-extract_outcome_data( snps = che$SNP, outcomes ='ieu-a-7', proxies = FALSE, maf_threshold = 0.01, access_token = NULL) mydata <- harmonise_data( exposure_dat=che, outcome_dat=chd, action= 2 ) res <- mr(mydata) res OR<-generate_odds_ratios(res) 要输入什么代码才能使用maximum likelihood进行MR分析
要使用最大似然方法进行MR分析,可以使用TwoSampleMR包中的`mr_ml()`函数。使用该函数的语法如下:
```
res_ml <- mr_ml(data, prior_variance = 0.04, verbose = TRUE)
```
其中,`data`是通过`harmonise_data()`函数协调的数据集,`prior_variance`是一个可选参数,可以用来指定先验方差(默认值为0.04),`verbose`参数是一个逻辑值,用于控制是否输出详细信息(默认值为TRUE)。
请注意,最大似然方法是一种计算量较大的方法,可能需要较长的计算时间。
解释这段代码dat_step0 <- harmonise_data(exposure_dat = Rmeat_expdat, outcome_dat = CRC_outdat, action = 2) dat_step0 <- subset(dat_step0, pval.outcome > 5e-08) res_step0 <- mr(dat_step0) het_step0 <- mr_heterogeneity(dat_step0) ple_step0 <- mr_pleiotropy_test(dat_step0) restBindsub_step0 <- bind_rows(res_step0, het_step0, ple_step0) restBindsub_step0 <- generate_odds_ratios(res_step0) #计算OR write.csv(restBindsub_step0,file = "D:/BaiduSyncdisk/MR_red_meat_CRC/step0_redmeat_CRC_2.csv") #绘制散点图,斜率就是暴露对结局的因果效应估计值 mr_scatter_plot(res_step0,dat_step0) #绘制森林图,看看单独用每个SNP计算的暴露对结局的因果效应估计值 #先用mr_singlesnp获取单个SNP的结果,然后使用mr_forest_plot绘制森林图 res_single <- mr_singlesnp(dat_step0) mr_forest_plot(res_single) #绘制漏斗图,看异质性,SNP比较少意义不大 mr_funnel_plot(res_single) rm(res_step0,het_step0,ple_step0)
这段代码的作用是对数据进行处理和分析,首先调用函数 harmonise_data 对 exposure_dat (食物摄入情况) 和 outcome_dat (结肠癌发病情况) 进行数据清洗和匹配,处理后将结果存储到 dat_step0 中。然后使用 subset 函数筛选出 pval.outcome 值大于 5e-08 的数据,再将处理后的数据用 mr 函数进行 Mendelian Randomization (遗传学随机化实验) 分析,将结果存储到 res_step0 中。接着使用 mr_heterogeneity 函数测试分析结果的异质性, mr_pleiotropy_test 函数测试分析结果的单基因多效应性,将两个结果存储到 het_step0 和 ple_step0 中。最后使用 bind_rows 函数将 res_step0、het_step0 和 ple_step0 合并成一个数据框,再使用 generate_odds_ratios 函数生成结果的比值。