R语言怎么批量进行fisher检验？

接上文，朋友告诉我，并不是只求一个 p 值，而是要计算许多 p 值，即批量进行 fisher 检验。

我们先看看数据：

library(knitr)

df = read.table('fisher_test.tsv', header = TRUE)
kable(df)

这是一个基因突变的统计表，记录了肿瘤转移组与非转移组的基因突变情况，表头解释如下：

• Gene, 基因名称

• mMut，转移组突变的样本数

• mWt，转移组未突变的样本数

• nonMut,非转移组突变的样本数

• nonWt，非转移组未突变的样本数

现在想知道，表中的基因在转移组与非转移组之间的突变频率是否有显著差异，通过循环进行fisher检验即可，代码如下：

out <- data.frame()
for (i in 1:nrow(df)){
  t <- fisher.test(matrix(as.vector(t(df[i, 2:5])), ncol=2))
 
  d <- df[i, ]
  d$p.value <- t$p.value
  d$OR <- t$estimate[[1]]
  d$OR.lower95 <- t$conf.int[1]
  d$OR.upper95 <- t$conf.int[2]
  out <- rbind(out, d)
}

kable(out)

可以看到，结果也是一个表格，其中包含原表格数据以及我们最关心的 4 个值：p.value、OR、OR.lower95以及OR.upper95。

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