2009-10-22
聴衆のレベルに合わせた議論をするということ
学部2年生の実験実習の結果発表を見つつ、SNPタイピングについて考えてたら、ミスマッチプライマーで上手くタイピングできない場合にどうするよ、と振られて思わず「Taqmanプローブ使って、リアルタイムやるか、pyrosequenceでもやるか…ってところでしょうか？」って答えそうになってしまった（途中で飲み込んだが）。
PCRの原理を何とか覚えていってるところ、ってレベルの聴衆相手にリアルタイムとか、シーケンスの話してどうするよ、聴衆おいてけぼりの議論になっちまうじゃねーか、と激しく反省。
Dの先輩が「とりあえずRFLP？」というまっとうなリアクションをしてくれて助かった。（G先輩ありがとうございます、マジで助かりました。）
知識を詰め込むのも良いけど、そろそろ聴衆のレベルも意識しつつ議論をするってことを覚えないといけないよなー。
kotokoの4th買ってきた
- アーティスト: KOTOKO
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アマゾンで注文してたのが届いたんで、R叩きながらぼんやり聴いてたけど、最後のトラックの「little baby nothing」が、ツボにはまってヘビロテ中。
なんかI'veっぽくないなーと思って、アマゾンのカスタマレビュー読んでみたら、Manic Street Preachers ってバンドのカバー曲だそうで。
予算関係が一息ついたことだし、この週末はCD探しにタワレコに行ってこようかな。
MIMのプロットを重ね書きする (2)
LODプロットを重ね書きしたいだけなのに、よく考えたらなんでクラスを上書きする必要があるのか、ということに今さら気付く。
前回エントリで
http://d.hatena.ne.jp/QTL_chicken/20091006/1254834621
でも、来年見たら、「何この鈍臭すぎる指定のやり方！m9（＾Д＾）」って思うんだろうなぁ。orz
と書いたが、一年どころか一カ月足らずでm9（＾Д＾）する羽目になりました、本当にありがとうございます。orz
というわけで本論に。
MIMでLODプロットを書くときはplotLodProfile関数で、こんな感じのコマンドを入れてやる。
plotLodProfile(rqtl, xlab="Chromosome 1", ylab="LOD score")
xlab, ylabという引数は、それぞれx軸、y軸の名前に対応してる。で、rqtlという部分がLODプロットを書かせるクラスに対応してる。
という訳で、この「rqtl」のクラスをLODプロットを書かせたい形質分だけ用意してやれば良いということになる。
例えば、形質2つでMIMのLODプロットを書かせたい場合はrqtl1とか、rqtl2みたいなクラスを2個用意してやれば良い。
注意点としては、書かせたい形質ごとにマーカーと形質を統合させたcsvファイルを別個に用意する点。（makeqtl関数で、MIMを行う時のQTLの染色体上の位置を指定してやるのだが、なぜかこの時、引数にpheno.col=を入れても認識してくれないため。）
具体例としてはこんな感じ。(とりあえず、一つ目の形質のLODプロットを書かせるrqtl1クラスの設定をやってみる）
traitx <- read.cross("csv", ".", "traitx.csv")
traitx <- calc.genoprob(traitx, step=1, error.prob=0.01, map.function=c("kosambi"))
qtl <- makeqtl(traitx, chr=c(1, 2), pos=c(120, 220), what="prob")
rqtl1 <- refineqtl(traitx, qtl=qtl, formula=y~Q1+Q2, verbose=TRUE, keeplodprofile=TRUE, method="hk")
これで、1個目の形質に対応したMIMのLODプロットを書かせるrqtl1クラスが設定できる。
（注）makeqtl関数は、QTLが存在する染色体と位置を入れる関数。という訳で、予めSIMなりCIMなりScantwoなりでマッピングをしておいて、大ざっぱな位置は出す必要あり。ただ、細かい位置の補正はrefineqtl関数でやってくれるんで、そんなに心配する必要は無い。ただ、相互作用について調べたい場合は、Scantwoの結果を見る必要が有る。
で、2個目の形質に対応したMIMのLODプロットを書かせるrqtl2クラスを設定してやる。
traity <- read.cross("csv", ".", "traity.csv")
traity <- calc.genoprob(traity, step=1, error.prob=0.01, map.function=c("kosambi"))
qtl <- makeqtl(traity, chr=c(1, 2), pos=c(120, 220), what="prob")
rqtl2 <- refineqtl(traity, qtl=qtl, formula=y~Q1+Q2, verbose=TRUE, keeplodprofile=TRUE, method="hk")
これで、traitxとtraityに対応したMIMのLODプロットを書かせるためのクラスが、rqtl1とrqtl2として定義されたことになる。
最後に、実際にLODプロットを重ね書きしていく。
plotLodProfile(rqtl1, xlab="Chromosome 1", ylab="LOD score", ylim=c(0, 10), chr=c(1, 2), col="red", lty=1)
plotLodProfile(rqtl2, xlab="Chromosome 1", ylab="LOD score", chr=c(1, 2), col="red", lty=2, add=TRUE, qtl.labels=FALSE)
2つ目以降の形質を上書きするときには、add=TRUEと引数を追加していくだけ。LODの上限値を上げる、あるいは下げたい場合は、最初のplotLodProfile関数入力時にylim引数で下限値と上限値を指定してやる。（後からいじり直すことができないみたいなので、最初に設定してやるしかない）
MIMでLODプロットを書くと、LODプロットのピーク部にラベルを張るように設定されてるが、重ね書きすると、図が見づらくなるので、plotLodProfile関数にqtl.labels=FALSEと引数を入れておく。
MIMに加えるQTLの個数の追加、あるいは相互作用の追加なんかをやりたい場合は、makeqtl関数、refine関数でrqtlクラスの定義を上書きしてやる。
例えば、traityで3番染色体にQTLを1個追加した上で、1番と3番で相互作用が有るモデルを選択したい場合は、こんな感じ。
qtl <- makeqtl(traity, chr=c(1, 2, 3), pos=c(120, 220, 300), what="prob")
rqtl2 <- refineqtl(traity, qtl=qtl, formula=y~Q1+Q2+Q3+Q1*Q3, verbose=TRUE, keeplodprofile=TRUE, method="hk")
上書きじゃなくて、別個にクラスを用意したい場合は、クラス名を別に用意して、上の手順を踏めば良い。