配子位置的所有可能的唯一对组合
我有以下格式的配子数据：
Ind Letter Place Position
1 A 19 23
2 B 19 23
3 B 19 23
4 B 19 23
1 B 19 34
2 A 19 34
3 B 19 34
4 B 19 34
1 C 19 52
2 T 19 52
3 C 19 52
4 T 19 52
1 T 33 15
2 T 33 15
3 T 33 15
4 C 33 15
1 C 33 26
2 T 33 26
3 T 33 26
4 C 33 26
数据输出：
structure(list(Ind = c(1L,2L,3L,4L,1L,2L,3L,4L,1L,2L,3L,4L,1L,2L,3L,4L,1L,2L,3L,4L),
Letter = structure(c(1L,2L,2L,2L,2L,1L,2L,2L,3L,4L,3L,4L,4L,4L,4L,3L,3L,4L,4L,3L),
.Label = c("A","B","C","T"), class="factor"),
Place = c(19L,19L,19L,19L,19L,19L,19L,19L,19L,19L,19L,19L,33L,33L,33L,33L,33L,33L,33L,33L),
Position = c(23L,23L,23L,23L,34L,34L,34L,34L,52L,52L,52L,52L,15L,15L,15L,15L,26L,26L,26L,26L)),
.Names = c("Ind","Letter","Place","Position"),
class="data.frame", row.names = c(NA,-20L))
我需要对它们进行配对和组合，所以我参考一对中的位置得到所有可能的唯一组合。我有另一个数据文件，其中包含对的信息，它们是参考Place配对的。所以在这个文件中，我可以看到Place 19 Place 33是一对，我想要以下结果：
Ind Letter Place Position Ind Letter Place Position
1 A 19 23 1 T 33 15
2 B 19 23 2 T 33 15
3 B 19 23 3 T 33 15
4 B 19 23 4 C 33 15
1 A 19 23 1 C 33 26
2 B 19 23 2 T 33 26
3 B 19 23 3 T 33 26
4 B 19 23 4 C 33 26
1 B 19 34 1 T 33 15
2 A 19 34 2 T 33 15
3 B 19 34 3 T 33 15
4 B 19 34 4 C 33 15
1 B 19 34 1 C 33 26
2 A 19 34 2 T 33 26
3 B 19 34 3 T 33 26
4 B 19 34 4 C 33 26
1 C 19 52 1 T 33 15
2 T 19 52 2 T 33 15
3 C 19 52 3 T 33 15
4 T 19 52 4 C 33 15
1 C 19 52 1 C 33 26
2 T 19 52 2 T 33 26
3 C 19 52 3 T 33 26
4 T 19 52 4 C 33 26
在这种情况下，“唯一”表示A1:A2等于A2:A1。我之所以想这样做，是因为我想对这对字母进行四配子测试，看看是否所有可能的字母组合都存在。例如，对于上面最后一个组合对，我们有字母对CC，TT，CT，TC，所以这个组合对将通过FGT。
我尝试了与扩展结合。网格，因为这似乎非常接近我想要的。然而，当我需要所有数据$Position的组合时，我会丢失Ind、Letter和Place的信息。此外，输出包括非唯一对。
有人能给我指出一个更接近我想要的工具吗？或者给我一些关于如何修改expand.grid以获得我需要的东西的指导方针。如果你知道一个工具，它实际上可以进行四配子测试，或者类似的东西，那么我当然也会感兴趣。
共有1个答案
您可以使用expand.grid，但不能直接在位置列上。这个想法是找到“四重奏”（唯一位置）的所有组合：
pair <- c(19, 33)
df1 <- df1[df1$Place %in% pair, ]
split1 <- split( df1, df1$Position)
vec1 <- unique(df1$Position[df1$Place == pair[1]])
vec2 <- unique(df1$Position[df1$Place == pair[2]])
combin_num <- expand.grid(vec2, vec1)[,2:1]
do.call(
rbind,
lapply(seq_len(nrow(combin_num)), function(i){
cbind( split1[[as.character(combin_num[i,1])]],
split1[[as.character(combin_num[i,2])]] )
})
)[,]
结果：
# Ind Letter Place Position Ind.1 Letter.1 Place.1 Position.1
# 1 1 A 19 23 1 T 33 15
# 2 2 B 19 23 2 T 33 15
# 3 3 B 19 23 3 T 33 15
# 4 4 B 19 23 4 C 33 15
# 5 1 A 19 23 1 C 33 26
# 6 2 B 19 23 2 T 33 26
# 7 3 B 19 23 3 T 33 26
# 8 4 B 19 23 4 C 33 26
# 51 1 B 19 34 1 T 33 15
# 61 2 A 19 34 2 T 33 15
# 71 3 B 19 34 3 T 33 15
# 81 4 B 19 34 4 C 33 15
# 52 1 B 19 34 1 C 33 26
# 62 2 A 19 34 2 T 33 26
# 72 3 B 19 34 3 T 33 26
# 82 4 B 19 34 4 C 33 26
# 9 1 C 19 52 1 T 33 15
# 10 2 T 19 52 2 T 33 15
# 11 3 C 19 52 3 T 33 15
# 12 4 T 19 52 4 C 33 15
# 91 1 C 19 52 1 C 33 26
# 101 2 T 19 52 2 T 33 26
# 111 3 C 19 52 3 T 33 26
# 121 4 T 19 52 4 C 33 26
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