医学、机器学习等等，在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性。
定义
敏感性：在金标准判断有病（阳性）人群中，检测出阳性的几率。真阳性。（检测出确实有病的能力）
特异性：在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出阴性的几率。真阴性。（检测出确实没病的能力）
假阳性率：得到了阳性结果，但这个阳性结果是假的。即在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出为阳性的几率。（没病，但却检测结果说有病），为误诊率。
假阴性率：得到了阴性结果，但这个阴性结果是假的。即在金标准判断有病（阳性）人群中，检测出为阴性的几率。（有病，但却检测结果说没病），为漏诊率。
计算方法
Sensitivity and specificity：完整定义
True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率 True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率 False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率 False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；可以称作漏报率 True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity） TPR = TP /（TP + FN） 正样本预测结果数 / 正样本实际数 True Negative Rate（真负率 , TNR）或特指度（specificity） TNR = TN /（TN + FP） 负样本预测结果数 / 负样本实际数 False Positive Rate （假正率, FPR） FPR = FP /（FP + TN） 被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 False Negative Rate（假负率 , FNR） FNR = FN /（TP + FN） 被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数
假阳性率=假阳性人数÷金标准阴性人数
即： 假阳性率=b÷（b+d）
| 金标准 | 金标准 | |||
| 阳性（+） | 阴性（-） | 合计 | ||
| 某筛检方法 | 阳性（+） | a | b | a+b |
| 某筛检方法 | 阴性（-） | c | d | c+d |
| 合计 | a+c | b+d | N |
公式为:假阳性率=b/(b+d)×100%
(b:筛选为阳性,而标准分类为阴性的例数;d:阴性一致例数)
假阴性率=假阴性人数÷金标准阳性人数
即： β=c÷（a+c）
终于要用到这个玩意了，很激动，主要统计假阴假阳性率。
我的任务：
1. 评估Pacbio MHC variation calling 结果（CCS/non-CCS）与Hiseq数据结果的一致性。
2. 分别在不同深度梯度的区域完成以上评估，推断PB MHC做variation calling的最低深度。
这里要将一个位点分为SNP、REF 和 LowQual，然后只去 SNP 和 REF 进行统计。
这是我一下午写出来的统计代码：
#!/usr/bin/env python
# Author: LI ZHIXIN
import sys
import pysam
from collections import OrderedDict
def classify_DP(depth):
if depth > 101:
return 21
return ((depth-1)//5+1)
def parse_rec(rec):
sample = list()[0]
# filter the Invalid line
if not ('GQ' or 'GT' or 'DP') in [sample].keys() or len() <= 1:
# continue
return 1, "LowQual",
# filter the LowQual
if [sample]['GQ'] < 30:
return [sample]['DP'], "LowQual",
# filter the indel
flag = 0
for one in :
if len(one) != len():
flag = 1
if flag == 1:
return [sample]['DP'], "LowQual",
if [sample]['GT'] != (0, 0): # > 30
# variation_dict[] = ["snp", ]
return [sample]['DP'], "snp",
elif [sample]['GT'] == (0, 0):
# variation_dict[] = ["ref", ]
return [sample]['DP'], "ref",
def read_gvcf(gvcf_file_path):
variation_dict = OrderedDict()
for i in range(1,22):
variation_dict[i] = {}
for j in ('LowQual', 'snp', 'ref'):
variation_dict[i][j] = []
# pos_list = []
gvcf_file = (gvcf_file_path)
for rec in gvcf_file.fetch('chr6',28477796,33448354):
DP, pos_type, pos = parse_rec(rec)
if DP < 1 or DP > 20:
continue
# DP = classify_DP(DP)
variation_dict[DP][pos_type].append(pos)
# print(pos, DP, pos_type)
gvcf_file.close()
# return variation_dict, pos_list
return variation_dict
def read_hiseq_gvcf(gvcf_file_path):
variation_dict = OrderedDict()
# for i in range(1,22):
# variation_dict[i] = {}
for j in ('LowQual', 'snp', 'ref'):
variation_dict[j] = []
# pos_list = []
gvcf_file = (gvcf_file_path)
for rec in gvcf_file.fetch('chr6',28477796,33448354):
DP, pos_type, pos = parse_rec(rec)
DP = classify_DP(DP)
variation_dict[pos_type].append(pos)
# print(pos, DP, pos_type)
gvcf_file.close()
# return variation_dict, pos_list
return variation_dict
def show_dict_diff_DP(Hiseq_unified_variation_dict, PB_non_CCS_variation_dict, outf, outf2):
for DP in range(1,21):
Hiseq_snp = set(Hiseq_unified_variation_dict['snp'])
Hiseq_ref = set(Hiseq_unified_variation_dict['ref'])
Hiseq_lowqual = set(Hiseq_unified_variation_dict['LowQual'])
PB_snp = PB_non_CCS_variation_dict[DP]['snp']
PB_ref = PB_non_CCS_variation_dict[DP]['ref']
PB_lowqual = PB_non_CCS_variation_dict[DP]['LowQual']
total = set(PB_snp + PB_ref + PB_lowqual)
Hiseq_snp = total & Hiseq_snp
Hiseq_ref = total & Hiseq_ref
Hiseq_lowqual = total & Hiseq_lowqual
PB_snp = set(PB_snp)
PB_ref = set(PB_ref)
PB_lowqual = set(PB_lowqual)
a = len(Hiseq_snp & PB_snp)
b = len(Hiseq_ref & PB_snp)
c = len(Hiseq_lowqual & PB_snp)
d = len(Hiseq_snp & PB_ref)
e = len(Hiseq_ref & PB_ref)
f = len(Hiseq_lowqual & PB_ref)
g = len(Hiseq_snp & PB_lowqual)
h = len(Hiseq_ref & PB_lowqual)
i = len(Hiseq_lowqual & PB_lowqual)
Low_total = (g+h+i)/(a+b+c+d+e+f+g+h+i)
if (a+b) == 0:
PPV = "NA"
else:
PPV = a/(a+b)
PPV = "%.4f"%(PPV)
if (a+d) == 0:
TPR = "NA"
else:
TPR = a/(a+d)
TPR = "%.4f"%(TPR)
print(str(DP)+" :\n", a,b,c,"\n",d,e,f,"\n",g,h,i,"\n", file=outf2, sep='\t', end='\n')
print(DP, TPR, PPV, "%.4f"%Low_total, file=outf, sep='\t', end='\n')
with open("./depth_stat.txt", "w") as outf:
print("Depth", "TPR", "PPV", "Low_total", file=outf, sep='\t', end='\n')
outf2 = open("", "w")
Hiseq_unified_variation_dict = read_hiseq_gvcf("./hiseq_call_gvcf/MHC_Hiseq.")
PB_non_CCS_variation_dict = read_gvcf("./non_CCS_PB_call_gvcf/MHC_non_CCS.")
show_dict_diff_DP(Hiseq_unified_variation_dict, PB_non_CCS_variation_dict, outf, outf2)
outf2
又碰到一个高级python语法：在双层循环中如何退出外层循环？ 我用了一个手动的flag，有其他好方法吗？
如何统计下机数据的覆盖度和深度？当然要比对之后才能统计，而且还要对比对做一些处理。
在计算一个位点是否是SNP、indel、Ref时，不仅要考虑ref、alts、qual、GQ，而且必须要把GT、DP考虑在内，所以说还是比较复杂的。
最后如何分析第二个问题，call variation的最低深度？
统计不同深度下的假阴假阳性率，看在什么深度下其达到饱和。