\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
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\title{}
\author{}
\begin{document}



\section{\texorpdfstring{Proposta de Trabalho Final}{Proposta de Trabalho Final}}
\label{sec:proposta_de_trabalho_final}


\begin{center}
\line(1,0){250}
\end{center}



\subsection{\texorpdfstring{Plano A}{Plano A}}
\label{sec:plano_a}


Objetivo: Montar uma função no R que retorne análises básicas de um estudo genético de associação.

O estudo genético de associação por caso-controle é uma das abordagens mais utilizadas para testar se uma variante genética está associada à ocorrência de um fenótipo. Nessa abordagem, pacientes e controles são genotipados para polimorfismos (variantes de um mesmo locus gênico comuns na população) de interesse. Frequências estatisticamente diferentes dos polimorfismos entre pacientes e controles indicam que o polimorfismo testado está em uma região do genoma associada com o fenótipo estudado.

Plano de execução: a partir de um arquivo de entrada dos dados (arquivo em formato csv, com indivíduos em linhas e genótipos dos polimorfismos em colunas), as funções deverão retornar:

a)	Frequências alélicas (2 classes esperadas, ex: A, a) de cada polimorfismo.

b)	Frequências genotípicas (3 classes esperadas, ex: AA, Aa, aa) para cada polimorfismo.

c)	Construção de histograma com a distribuição das frequências genotípicas observadas.

d)	Teste qui-quadrado para verificar se a distribuição dos genótipos está de acordo com o equilíbrio de Hardy-Weinberg (a partir das frequências genotípicas obtidas)

e)	Teste qui-quadrado para diferenças de frequências dos polimorfismos entre casos e controles

f)	Cálculo de odds ratio para cada polimorfismo (no caso, mede o tamanho do efeito de cada genótipo na determinação do fenótipo)

g)	Construção de Q-Q plot para representar os resultados do item e para todos os polimorfismos testados. 

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\line(1,0){250}
\end{center}



\subsection{\texorpdfstring{Plano B}{Plano B}}
\label{sec:plano_b}


Outra abordagem bastante utilizada para investigar a relação genótipo-fenótipo é a análise de correlação entre genótipos de um polimorfismo e níveis de expressão gênica (medidos pela quantidade de RNA transcrita pelo gene de interesse). Em outras palavras, investiga-se se variantes de um polimorfismo podem ter relação com níveis maiores ou menores dos produtos dos genes.  

Proposta: A partir de uma tabela contendo genótipos de diferentes polimorfismos (3 classes de genótipo esperadas para cada polimorfismo, ex: AA, Aa, aa), e níveis de expressão gênica (em unidades relativas) de diferentes genes, montar um função que retorne o coeficiente de correlação de Spearman entre polimorfismos e níveis de expressão gênica. A função deve retornar também um scatter plot com linha de tendência, com níveis de expressão nas ordenadas e classes genotípicas nas abscissas.

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\line(1,0){250}
\end{center}



\subsection{\texorpdfstring{Comentários}{Comentarios}}
\label{sec:comentarios}


\subsubsection{\texorpdfstring{PI}{PI}}
\label{sec:pi}


Me parecem boas propostas, com generalidade e factíveis. Vc teve o cuidado de definir claramente entradas e saídas, que é mesmo o primeiro passo para construir funções, ótimo! Como não sou da área, vou pedir ao nosso monitor Diogo que tb dê uma olhada.

\subsubsection{\texorpdfstring{Diogo}{Diogo}}
\label{sec:diogo}


Também achei tranquilo. Se der tempo, pense na eficiencia das contas. é facil fazer isso ai com um monte de for, mas dependendo do tamanho do seu conjunto de dados pode ser sacal.
Tente pensar vetorialmente para aumentar a eficiencia da função. 

O plano B tb é interessante, principalmente se vc pensar em formas de obter matrizes de correlação robustas ao pequeno numero amostral e grande numero de parametros estimados. Veja esse artigo: ﻿Schäfer, Juliane, and Korbinian Strimmer. 2005. “A Shrinkage Approach to Large-Scale Covariance Matrix Estimation and Implications for Functional Genomics.” Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology 4 (1): 32.

\section{\texorpdfstring{Apresentação do Trabalho Final}{Apresentaao do Trabalho Final}}
\label{sec:apresentaao_do_trabalho_final}


\subparagraph{\texorpdfstring{Página de ajuda}{Pagina de ajuda}}
\label{sec:pagina_de_ajuda}
\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}



alleLu              package:nenhum              R Documentation


Teste genético de associação por caso-controle


Description:

     Calcula frequências alélicas e genotípicas, e testa as variantes para equilíbrio de Hardy-Weinberg e associação alélica com as classes dos individuos. Produz um quantile-quantile plot para o teste de associação.


Usage:

     alleLu(x, ...)
	

Arguments:

	x: input file (.csv)
	allele.table: data frame produzido a partir do arquivo input.
	classes.col: número de classes da coluna "disease.status". Default=2


Details:

     
	A partir de um input .csv contendo genótipos de n loci para diferentes classes especificadas (ex: pacientes e controles), produz uma tabela contendo frequências alélicas e genotípicas, p-valor para teste de equilíbrio de Hardy-Weinberg e p-valor para teste alélico de associação. 


Value:

     É criada uma matriz na worktable detalhando cada parâmetro separadamente para cada combinação de variante analisada e classe disease.status definida.

    

Warning: O arquivo input deve estar em formato csv.

     

Note:

     A opção "Construção de histograma com a distribuição das frequências genotípicas observadas" foi descontinuada da função, pois mostrou-se sem utilidade alguma para a análise e interpretação dos dados.
	A função ainda necessita de correção para múltiplos testes (para os testes de associação).

Author(s):

     Luciano Abreu Brito (luciano.brito@usp.br)


References:

	Hatterslet AT, McCarthy MI. What makes a good genetic association study? Lancet. 2005 Oct 8;366(9493):1315-23. Review.





Example of input file:

     
	project<-read.csv("projteste1.csv", header=TRUE, na.strings="NA", as.is=TRUE, sep=";")
	alleLu<-project
	

\end{lstlisting}



\subparagraph{\texorpdfstring{Código da função}{Codigo da funao}}
\label{sec:codigo_da_funao}
\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}


######################################
########## Trabalho final ############
######################################

#Chamando o arquivo
project<-read.csv("projteste1.csv", header=TRUE, na.strings="NA", as.is=TRUE, sep=";")

#Explorando alguns dados:
head(project)
is.na(project[,-c(1:2)]) #para ver se tem NA nos genótipos
genotipos=project[,-c(1:2)] #indexando: só ficam as colunas dos genotipos
genotipos

#############função#############

alleLu<-function(allele.table, classes.col=2)
{
{
genotypes.freq<-NULL
classes<-levels(as.factor(allele.table[,classes.col]))

for (j in 1:length(classes)){


allele.subset=allele.table[allele.table[,classes.col]==classes[j],]

tab.freqs<-NULL
for(i in 3:length(allele.subset)){
freq.abs<-table(allele.subset[,i])
freq.rel<-freq.abs/sum(freq.abs)
tab.freqs<-rbind(tab.freqs,c(freq.abs,freq.rel))
}
rownames(tab.freqs)<-paste(classes[j],colnames(allele.table[,3:length(allele.table)]),sep=".")


genotypes.freq<-rbind(genotypes.freq,tab.freqs)


}


freqs<-cbind(genotypes.freq,genotypes.freq[,4]+genotypes.freq[,5]/2,genotypes.freq[,6]+genotypes.freq[,5]/2)
colnames(freqs)[1:3]<-paste("Abs",colnames(freqs)[1:3],sep=".")
colnames(freqs)[4:6]<-paste("Rel",colnames(freqs)[4:6],sep=".")
colnames(freqs)[7:8]<-c(1,2)
colnames(freqs)[7:8]<-paste("Rel",colnames(freqs)[7:8],sep=".")
 
loci.number<-length(freqs[,1])/2 # Cria objeto com o nÃºmero de loci analisados
control.set<-1:loci.number # Controls subset
test.set<-loci.number+control.set # Tests subset


Exp11=freqs[,7]^2*sum(freqs[1:3])
Exp12=2*freqs[,7]*freqs[,8]*sum(freqs[1:3])
Exp22=freqs[,8]^2*sum(freqs[1:3])
Genexp=cbind(Exp11, Exp12, Exp22)

Chisq_HW<-rowSums(((freqs[,1:3]-Genexp[,1:3])^2)/Genexp[,1:3])
Pvalue_HW<-1-pchisq(Chisq_HW,1)
locus<-as.factor(colnames(allele.table[,3:length(allele.table)]))
Obs1=freqs[,1]*2+freqs[,2]
Obs2=freqs[,3]*2+freqs[,2]

Obs=cbind(Obs1,Obs2)

freqs<-cbind(freqs,Pvalue_HW,locus,Obs)


Exp1<-(freqs[control.set,11]+freqs[test.set,11])/2
Exp2<-(freqs[control.set,12]+freqs[test.set,12])/2

freqs<-cbind(freqs,Exp1,Exp2)




# Teste de associação e QQplot

Chisq_assoc<-rowSums(((freqs[control.set,11:12]-freqs[control.set,13:14])^2)/freqs[control.set,13:14]+((freqs[test.set,11:12]-freqs[test.set,13:14])^2)/freqs[test.set,13:14])
Pvalue_assoc<-1-pchisq(Chisq_assoc,1)

freqs<-cbind(freqs,Genexp,Chisq_assoc,Pvalue_assoc)

qqnorm(freqs[,19], col="red", main="QQ plot",xlab="Esp",ylab="Obs")
QQ=qqline(freqs[,19])

print(freqs)


}
}

alleLu(project)
\end{lstlisting}



\subparagraph{\texorpdfstring{Modelo input file}{Modelo input file}}
\label{sec:modelo_input_file}


\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/luciano.brito/projteste1.csv}{projteste1.csv}

\subparagraph{\texorpdfstring{Código da Função}{Codigo da Funao}}
\label{sec:codigo_da_funao2}


\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/luciano.brito/trabalho_final_luciano.r}{trabalho\_final\_luciano.r}

\end{document}
