孟德尔随机化代码

孟德尔随机化代码

在遗传学中，孟德尔随机化是一种常用的方法，用于随机将不同基因型的个体分配到不同的处理或对照组中。这种方法可以控制基因型在实验中的分布，从而消除基因型对实验结果的影响。下面是一个示例代码，用于实现孟德尔随机化：

```python

import random

def mendelian_randomization(n, ratio):

'''

Mendelian randomization function

n: the number of individuals

ratio: the ratio of treatment group

return: a list of 0 (control) and 1 (treatment)

representing the groups

'''

genotypes = ['AA', 'Aa', 'aa']

freq = [0.25, 0.5, 0.25]

# generate genotypes of n individuals

individuals = [s(genotypes, freq) for i in

range(n)]

# calculate the number of individuals in each genotype

group

- 1 -

counts = {'AA': 0, 'Aa': 0, 'aa': 0}

for ind in individuals:

counts[ind[0]] += 1

counts[ind[1]] += 1

# calculate the number of individuals in treatment

group

t_count = round(n * ratio)

# randomly select individuals for treatment group

t_individuals = []

for gt in counts:

t_individuals += ([i for i in individuals

if (gt) == 2], round(counts[gt] * ratio))

# assign 1 to treatment group and 0 to control group

groups = [1 if ind in t_individuals else 0 for ind in

individuals]

return groups

```

该函数接受两个参数，n表示个体数量，ratio表示处理组的比例。它返回一个长度为n的列表，其中值为0表示对照组，值为1表示处理组。函数首先生成n个个体，并统计每个基因型的个数。然后根据ratio比例随机选择个体放入处理组。最后将处理组标记为1，对照组标记为0。这样就实现了随机将不同基因型的个体分配 - 2 -

到不同的处理或对照组中的目的。

- 3 -