root/galaxy-central/test-data/rgtestouts/rgEigPCA/rgEigPCAtest1.html

リビジョン 2, 8.6 KB (コミッタ: hatakeyama, 14 年 前)

import galaxy-central
行番号 
1<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
2<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
3<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" xml:lang="en" lang="en">
4<head>
5<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
6<meta name="generator" content="Galaxy rgEigPCA.py tool output - see http://g2.trac.bx.psu.edu/" />
7<title></title>
8<link rel="stylesheet" href="/static/style/base.css" type="text/css" />
9</head>
10<body>
11<div class="document">
12<h4>Output from rgEigPCA.py run at 19/05/2010 15:14:48<br/>
13</h4>
14newfilepath=/opt/galaxy/test-data/rgtestouts/rgEigPCA, rexe=R(click on the image below to see a much higher quality PDF version)<table border="0" cellpadding="10" cellspacing="10"><tr><td>
15<a href="rgEigPCAtest1_PCAPlot.pdf"><img src="rgEigPCAtest1_PCAPlot.pdf.png" alt="Samples plotted in first 2 eigenvector space" hspace="10" align="left" /></a></td></tr></table><br/>
16<div class="document">All Files:<ol><li><a href="Rplots.pdf">Rplots.pdf  (813 B)</a></li>
17<li><a href="rgEigPCAtest1.R">rgEigPCAtest1.R  (1.6 KB)</a></li>
18<li><a href="rgEigPCAtest1.html">rgEigPCAtest1.html </a></li>
19<li><a href="rgEigPCAtest1.txt">rgEigPCAtest1.txt  (3.3 KB)</a></li>
20<li><a href="rgEigPCAtest1_PCAPlot.pdf">rgEigPCAtest1_PCAPlot.pdf  (7.9 KB)</a></li>
21<li><a href="rgEigPCAtest1_PCAPlot.pdf.png">rgEigPCAtest1_PCAPlot.pdf.png  (27.1 KB)</a></li>
22<li><a href="rgEigPCAtest1_eigensoftplot.pdf.pdf">rgEigPCAtest1_eigensoftplot.pdf.pdf  (2.1 KB)</a></li>
23<li><a href="rgEigPCAtest1_eigensoftplot.pdf.ps">rgEigPCAtest1_eigensoftplot.pdf.ps  (13.6 KB)</a></li>
24<li><a href="rgEigPCAtest1_eigensoftplot.pdf.xtxt">rgEigPCAtest1_eigensoftplot.pdf.xtxt  (257 B)</a></li>
25<li><a href="rgEigPCAtest1_eval.xls">rgEigPCAtest1_eval.xls  (507 B)</a></li>
26<li><a href="rgEigPCAtest1_log.txt">rgEigPCAtest1_log.txt  (6.0 KB)</a></li>
27<li><a href="rgEigPCAtest1_pca.xls">rgEigPCAtest1_pca.xls  (1.3 KB)</a></li>
28<li><a href="rgEigPCAtest1_pca.xls.evec">rgEigPCAtest1_pca.xls.evec  (3.3 KB)</a></li>
29<li><a href="rgEigPCAtest1_pca.xls.par">rgEigPCAtest1_pca.xls.par  (311 B)</a></li>
30</ol></div><div class="document">Log rgEigPCAtest1_log.txt contents follow below<p/><pre>parameter file: rgEigPCAtest1_pca.xls.par
31### THE INPUT PARAMETERS
32##PARAMETER NAME: VALUE
33genotypename: /opt/galaxy/test-data/tinywga.bed
34snpname: /opt/galaxy/test-data/tinywga.bim
35indivname: /opt/galaxy/test-data/tinywga.fam
36evecoutname: rgEigPCAtest1_pca.xls.evec
37evaloutname: rgEigPCAtest1_eval.xls
38altnormstyle: NO
39numoutevec: 4
40numoutlieriter: 2
41numoutlierevec: 2
42outliersigmathresh: 2
43qtmode: 0
44## smartpca version: 8000
45norm used
46
47genetic distance set from physical distance
48genotype file processed
49number of samples used: 40 number of snps used: 25
50REMOVED outlier 1334:2 iter 1 evec 1 sigmage -2.329
51number of samples after outlier removal: 39
52
53## Tracy-Widom statistics: rows: 39  cols: 24
54  #N    eigenvalue  difference    twstat      p-value effect. n
55   1     11.481974          NA    -0.712     0.332198     8.854
56   2      7.739771   -3.742203    -1.302     0.510496     8.388
57   3      7.254586   -0.485185    -0.171     0.201072     7.095
58   4      4.270950   -2.983636    -0.191     0.205302     8.005
59   5      2.538320   -1.732630    -0.341     0.238117     9.118
60   6      1.667964   -0.870356    -0.231      0.21376     9.910
61   7      1.043403   -0.624560    -0.269     0.222042    11.590
62   8      0.653401   -0.390003        NA           NA        NA
63   9      0.391044   -0.262357        NA           NA        NA
64  10      0.338164   -0.052880        NA           NA        NA
65  11      0.263384   -0.074780        NA           NA        NA
66  12      0.150750   -0.112634        NA           NA        NA
67  13      0.085580   -0.065170        NA           NA        NA
68  14      0.065301   -0.020279        NA           NA        NA
69  15      0.048797   -0.016504        NA           NA        NA
70  16      0.006611   -0.042186        NA           NA        NA
71    kurtosis           snps    indivs
72 eigenvector    1     1.926     2.122
73 eigenvector    2     2.599     2.148
74 eigenvector    3     2.593     2.873
75 eigenvector    4     3.165     2.831
76population:   0                 Case    9
77population:   1              Control   30
78
79## Average divergence between populations:
80                 Case    Control     popsize
81      Case      1.028      0.954           9
82   Control      0.954      0.972          30
83
84
85number of blocks for moving block jackknife: 1
86fst *1000:
87          C     C
88   C      0     0
89   C      0     0
90
91s.dev * 1000000:
92          C     C
93   C      0     0
94   C      0     0
95
96## Anova statistics for population differences along each eigenvector:
97                                              p-value
98             eigenvector_1_Case_Control_      0.841067
99             eigenvector_2_Case_Control_      0.758376
100             eigenvector_3_Case_Control_      0.238793
101             eigenvector_4_Case_Control_      0.678458
102
103## Statistical significance of differences beween populations:
104                                pop1                  pop2      chisq          p-value   |pop1|   |pop2|
105popdifference:                  Case               Control         1.810       0.77061       9      30
106
107eigbestsnp    1             rs762601 22     21898858     1.674
108eigbestsnp    1            rs2156921 22     21899063     1.674
109eigbestsnp    1            rs4822375 22     21905642     1.674
110eigbestsnp    1            rs5751611 22     21896019     1.635
111eigbestsnp    1            rs4820537 22     21794810     1.542
112eigbestsnp    1            rs3788347 22     21797804     1.413
113eigbestsnp    1            rs2267000 22     21785366     1.151
114eigbestsnp    1            rs4820539 22     21807970     1.141
115eigbestsnp    1            rs5751592 22     21827674     0.890
116eigbestsnp    1            rs2283804 22     21820335     0.815
117eigbestsnp    1            rs2267006 22     21820990     0.815
118eigbestsnp    2            rs5759608 22     21832708     2.197
119eigbestsnp    2            rs5759612 22     21833170     2.197
120eigbestsnp    2            rs2283804 22     21820335     1.643
121eigbestsnp    2            rs2267006 22     21820990     1.643
122eigbestsnp    2            rs2283802 22     21784722     1.283
123eigbestsnp    2            rs2267009 22     21860168     1.283
124eigbestsnp    2            rs2071436 22     21871488     1.283
125eigbestsnp    2             rs756632 22     21799918     0.942
126eigbestsnp    2           rs16997606 22     21794754     0.715
127eigbestsnp    2            rs6003566 22     21889806     0.645
128eigbestsnp    2             rs762601 22     21898858     0.545
129eigbestsnp    3           rs16997606 22     21794754     1.770
130eigbestsnp    3            rs6003566 22     21889806     1.725
131eigbestsnp    3            rs3788347 22     21797804     1.452
132eigbestsnp    3            rs2267000 22     21785366     1.386
133eigbestsnp    3            rs2283802 22     21784722     1.247
134eigbestsnp    3            rs2267009 22     21860168     1.247
135eigbestsnp    3            rs2071436 22     21871488     1.247
136eigbestsnp    3            rs4820537 22     21794810     1.168
137eigbestsnp    3             rs762601 22     21898858     1.153
138eigbestsnp    3            rs2156921 22     21899063     1.153
139eigbestsnp    3            rs4822375 22     21905642     1.153
140eigbestsnp    4             rs756632 22     21799918     2.146
141eigbestsnp    4            rs4820539 22     21807970     1.938
142eigbestsnp    4            rs2267013 22     21875879     1.917
143eigbestsnp    4            rs2256725 22     21892891     1.917
144eigbestsnp    4            rs2283804 22     21820335     1.336
145eigbestsnp    4            rs2267006 22     21820990     1.336
146eigbestsnp    4            rs6003566 22     21889806     1.000
147eigbestsnp    4           rs16997606 22     21794754     0.875
148eigbestsnp    4            rs5751611 22     21896019     0.823
149eigbestsnp    4            rs5759636 22     21868698     0.799
150eigbestsnp    4            rs2267000 22     21785366     0.584
151packedancestrymap output
152##end of smartpca run
153
154Correlation between eigenvector 1 (of 4) and Case/Control status is 0.033
155Correlation between eigenvector 2 (of 4) and Case/Control status is 0.051
156Correlation between eigenvector 3 (of 4) and Case/Control status is 0.193
157Correlation between eigenvector 4 (of 4) and Case/Control status is -0.069
158</pre></div>If you need to rerun this analysis, the command line used was
159smartpca.perl -i /opt/galaxy/test-data/tinywga.bed -a /opt/galaxy/test-data/tinywga.bim -b /opt/galaxy/test-data/tinywga.fam -o rgEigPCAtest1_pca.xls -p rgEigPCAtest1_eigensoftplot.pdf -e rgEigPCAtest1_eval.xls -l rgEigPCAtest1_log.txt -k 4 -m 2 -t 2 -s 2
160<p/></div></body></html>
Note: リポジトリブラウザについてのヘルプは TracBrowser を参照してください。