【Python】Fisherの正確確率検定【scipy】

1. 理論
2. 分割表を作成する関数
3. 分割表から正確確率検定のp値/オッズ比を返す関数
4. 使用例

1. 理論

例として、全タンパクを化合物 $i$ の標的であるかという観点、Pathway $j$ の構成タンパクであるという観点から以下のような分割表を作成することを考えます。

全タンパク ( $N$ )		化合物 $i$ に		合計
全タンパク ( $N$ )		含まれない	含まれる	合計
Pathway $j$ に	含まれる	$a$	$b$	$a + b$
Pathway $j$ に	含まれない	$c$	$d$	$c + d$
合計		$a + c$	$b + d$	$a + b + c + d = N$

合計部分を固定した場合、上記のような表が得られる確率は超幾何分布に従います(詳しくはこちらの記事)。

具体的には以下のようにして $p_{i j}$ を計算できます。

$p_{i j} = \frac{_{a + c} C_{a} \times_{b + d} C_{b}}{_{n} C_{a + b}}$

2. 分割表を作成する関数

# library
import pandas as pd


# 関数
def make_contingency_table(
    col_positives,
    row_positives,
    N # a+b+c+d
):
    _b = set(col_positives) & set(row_positives) # double positives (b, 右上)
    _a = set(row_positives) - _b # only row positives (a, 左上)
    _d = set(col_positives) - _b # only col positives (d, 右下)
    
    a, b, d = len(list(_a)), len(list(_b)), len(list(_d))
    c = n_proteins - (a + b + d) # double negatives (c, 左下)
    
    df_table = pd.DataFrame([[a, b], [c, d]])
    df_table.columns = ['col_neg', 'col_pos']
    df_table.index = ['row_pos', 'rpw_neg']
    df_table = df_table.T
    
    return df_table
  
  
 # 使用例 
table = make_contingency_table(ink_syms[ik], ptm_syms[pt], n_proteins)

Python
​x
 
# library
import pandas as pd
​
​
# 関数
def make_contingency_table(
    col_positives,
    row_positives,
    N # a+b+c+d
):
    _b = set(col_positives) & set(row_positives) # double positives (b, 右上)
    _a = set(row_positives) - _b # only row positives (a, 左上)
    _d = set(col_positives) - _b # only col positives (d, 右下)
    
    a, b, d = len(list(_a)), len(list(_b)), len(list(_d))
    c = n_proteins - (a + b + d) # double negatives (c, 左下)
    
    df_table = pd.DataFrame([[a, b], [c, d]])
    df_table.columns = ['col_neg', 'col_pos']
    df_table.index = ['row_pos', 'rpw_neg']
    df_table = df_table.T
    
    return df_table
  
  
 # 使用例 
table = make_contingency_table(ink_syms[ik], ptm_syms[pt], n_proteins)

3. 分割表から正確確率検定のp値/オッズ比を返す関数

# library
from scipy.stats import fisher_exact


# fisher's exact testの関数 (alternativeに注意)
def calc_p(table):
    odds_ratio, p = fisher_exact(table, alternative='less')
    return p
  
  
# 使用例
table = make_contingency_table(ink_syms[ik], ptm_syms[pt], n_proteins)
calc_p(table)

Python
 
# library
from scipy.stats import fisher_exact
​
​
# fisher's exact testの関数 (alternativeに注意)
def calc_p(table):
    odds_ratio, p = fisher_exact(table, alternative='less')
    return p
  
  
# 使用例
table = make_contingency_table(ink_syms[ik], ptm_syms[pt], n_proteins)
calc_p(table)

4. 使用例

任意の組合せに対してFisherの正確確率検定を実施。

# make table & tests for all inputs
def enrichment_analysis(
    inkList, ptmList, n_proteins,
    ink_syms, ptm_syms
):
    pvals = []
    
    for i, ik in enumerate(inkList):
        pvals.append([])

        for pt in ptmList:
            table = make_contingency_table(ink_syms[ik], ptm_syms[pt], n_proteins)
            pvals[-1].append(calc_p(table))

    return pvals

Python
 
# make table & tests for all inputs
def enrichment_analysis(
    inkList, ptmList, n_proteins,
    ink_syms, ptm_syms
):
    pvals = []
    
    for i, ik in enumerate(inkList):
        pvals.append([])
​
        for pt in ptmList:
            table = make_contingency_table(ink_syms[ik], ptm_syms[pt], n_proteins)
            pvals[-1].append(calc_p(table))
​
    return pvals