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python - 在 python 中使用超几何测试

问题描述

我有两个基因列表，我计算它们之间的交集。
我需要计算 p 值以假设 - 这些列表的交集是偶然发生的。
我尝试使用 Fisher 精确测试（scipy 函数）来实现它。
请注意，我需要一个单面的 p 值。

我的代码：

def main(gene_path1, gene_path2, pop_size):
    genes1 = pd.read_csv(gene_path1, sep='\n', header=None)
    genes2 = pd.read_csv(gene_path2, sep='\n', header=None)

    intersection = pd.merge(genes1, genes2, how='inner').drop_duplicates([0])

    len_genes1 = genes1[0].count()
    len_genes2 = genes2[0].count()
    len_intersection = intersection[0].count()

    oddsratio, pvalue = stats.fisher_exact([[len_genes1 - len_intersection, len_genes1], [len_genes2 - len_intersection, len_genes2]], alternative='less')

    print(f'Genes1 len: {len_genes1}, Genes2 len: {len_genes2}, Intersection: {len_intersection}, pvalue: {pvalue}')

为了简单起见，我使用了一个数字列表（不是基因）。

由于它太长了，我不会复制整个文件，而是想象两个文件有很多随机数，由换行符分隔。
例如：

1
2
3
246
51451
...

问题是 - 我如何确定我正确指定了 Fisher 精确函数的参数？根据我要检查的假设是否正确？
我怀疑我做错了，但我不知道为什么。可能暗示出了什么问题 - 我知道人口规模应该是相关的，但我不确定在哪里使用它以及如何使用它。
任何线索或见解将不胜感激。

更新：
我试图以不同的方式实现它。

from scipy.stats import hypergeom as hg
import pandas as pd
def main(gene_path1, gene_path2, pop_size):
    genes1 = pd.read_csv(gene_path1, sep='\n', header=None)
    genes2 = pd.read_csv(gene_path2, sep='\n', header=None)

    intersection = pd.merge(genes1, genes2, how='inner').drop_duplicates([0])

    len_genes1 = genes1[0].count()
    len_genes2 = genes2[0].count()
    len_intersection = intersection[0].count()
    pvalue = hg.cdf(int(len_intersection)-1, int(pop_size), int(len_genes1), int(len_genes2))
    print(f'Genes1 len: {len_genes1}, Genes2 len: {len_genes2}, Intersection: {len_intersection}, p value: {pvalue})

我只是想知道我的论点是否在正确的地方，我该如何验证呢？

标签： pythonstatisticsp-value

解决方案

这也应该有帮助： http: //pedagogix-tagc.univ-mrs.fr/courses/ASG1/practicals/go_statistics_td/go_statistics_td_2015.html

g = 75 ## Number of submitted genes
k = 59 ## Size of the selection, i.e. submitted genes with at least one annotation in GO biological processes
m = 611 ## Number of "marked" elements, i.e. genes associated to this biological process
N = 13588 ## Total number of genes with some annotation in GOTERM_BP_FAT.
n = N - m ## Number of "non-marked" elements, i.e. genes not associated to this biological process
x = 19 ## Number of "marked" elements in the selection, i.e. genes of the group of interest that are associated to this biological process

# Python
stats.hypergeom(M=N, 
                n=m, 
                N=k).sf(x-1)
# 4.989682834451419e-12

# R
phyper(q=x -1, m=m, n=n, k=k, lower.tail=FALSE)
# [1] 4.989683e-12

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