[R]희선중간고사

#1
ntdata = read.csv("C:\\Users\\ChangHun\\Downloads\\midterm\\ntcnt.txt", sep="\t")
tpdata = read.csv("C:\\Users\\ChangHun\\Downloads\\midterm\\tpcnt.txt", sep="\t")

#2
ntdata[ntdata$ALT_CNT>0, ]

#3
ntdata2 = ntdata[!(ntdata$chr=="MT" | ntdata$chr=="X" | ntdata$chr=="Y") ,]

#4
index = c(1:156)
ntdata3 =  ntdata[index%%2 == 0,]

#5
install.packages("stringr")#5??
library("stringr")
Y= str_count(ntdata$pos, "0")
Z= str_count(ntdata$pos,"1")
cnt_01=c()
cnt_01=Y+Z
ntdata = cbind(ntdata,cnt_01)

#6
nttpdata = merge( x = tpdata,y = ntdata, by = c('pos','chr'), all = T )

#7
new_nttpdata <- nttpdata[sapply(nttpdata,is.numeric)]
colMeans(new_nttpdata, na.rm=T)

#8
data1 = read.table("C:\\Users\\ChangHun\\Downloads\\midterm\\testfile.txt", sep="\t",row.names = 1, header = T, stringsAsFactors = F)

#9
tmp2=apply(data1,1,function(x) regexpr(x[1],x[3]))#9??
bartarget=substr(data1$target,tmp2,nchar(data1$target))
data1=cbind(data1,bartarget)
typeof(data1$target)


#10
df = data1$indel_rate

a = data1$Number_mismatch ==1
b = data1$Number_mismatch ==2
c = data1$Number_mismatch =='gx17'
d = data1$Number_mismatch =='gx18'
e = data1$Number_mismatch =='gx19'

DF = list(df[a],df[b],df[c],df[d],df[e])

boxplot(DF, col = rainbow(5, s = 0.5))
axis(side = 1, at=c(1,2,3,4,5) ,labels = c("1","2","gx17","gx18","gx19"))


#11
tmplist = apply(nttpdata,1, mu)

mu = function(x){
  m = matrix( c(x[4], x[5], x[8], x[9]), 
              nrow=2, byrow=F )
  return (m)
}

mu = function(x){
  m = matrix( c(x[4], x[5], x[8], x[9]), 
              nrow=2, byrow=F )
  return (m)
}

tmplist

nttpdata[,4]
nttpdata[,5]

nttpdata[,8]
nttpdata[,9]

#12
tmplist <- get(load("C:\\Users\\ChangHun\\Downloads\\midterm\\tmplist.11.RData"))
nttpdata_omit = na.omit(nttpdata)
fisher.test(mt)
mt = matrix(unlist(tmplist[1]),2)
nttpdata_omit =cbind(nttpdata_omit, lapply(tmplist, fu))

p_value_list = lapply(tmplist, fu)

fu = function(x){
  mt = matrix(unlist(x),2)
  r = fisher.test(mt)
  return(r)
}

typeof(p_value_list[3])
list1 = p_value_list[3]

#=============================================================
set.seed(123)
n <- 50
x <- sample(c(0, 1), replace = TRUE, size = n)
y <- sample(c(1, 2), replace = TRUE, size = n)
library(tidyverse)
library(gmodels)

p <- tibble(x, y) %>%
  table() %>% 
  CrossTable(prop.r = FALSE, prop.c = FALSE, prop.t = FALSE, prop.chisq = FALSE, fisher = TRUE) %>% 
  .$fisher.ts %>% 
  .$p.value

dim(x)
tmplist

#13
n = 1
tmplist1 = list()
for(i in tmplist){
  print(i)
  if(sum(i %in% 0) == 0)
    {
    tmplist1 = list(tmplist1 , matrix(unlist(tmplist[n]),2) + matrix( c(1,1,1,1),nrow=2 ) ) 
  }
  else
  {
    tmplist1 = list(tmplist1 , matrix(unlist(tmplist[n]),2))
  }
  n = n+1
}
tmplist1


#14
nttpdata_omit
tmplist
f14 = function(x){
  mt = matrix(unlist(x),2)
  result = (mt[1] * mt[4]) / (mt[2] * mt[3])
}
oddsratio = unlist(lapply(tmplist,f14))
result_14= cbind(nttpdata_omit,oddsratio)
typeof(unlist(oddsratio))

#15

do.call(rbind,mapply(cbind,oddsratio,nttpdata_omit))
result_14 = rbind(nttpdata_omit, mapply(cbind,nttpdata_omit,oddsratio))

x = tmplist[1]
typeof(x)
mt = matrix(unlist(x),2)
(mt[1] * mt[4]) / (mt[2] * mt[3])