在R中对数据框各位点逐行执行Fisher精确检验的技术求助

你的数据是长格式（每个基因座对应norm和tum两行），需要先构建每个位点的2×2列联表，再执行Fisher检验并校正p值。以下是修正后的代码和步骤：

必要依赖包 #

先加载所需的R包：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(broom)

核心代码 #

Fisher_result <- tumNorm_dt_merged_long %>%
  # 按基因座唯一标识分组
  group_by(chromosome, start, end) %>%
  summarise(
    # 构建当前位点的2×2列联表矩阵（行：norm/tum；列：未甲基化/甲基化计数）
    cont_table = list(cbind(count_unmethylated, count_methylated)),
    # 执行Fisher检验并整理结果为数据框格式
    fisher_res = list(tidy(fisher.test(cont_table[[1]]))),
    .groups = "drop"
  ) %>%
  # 展开检验结果列
  unnest_wider(fisher_res) %>%
  # 移除临时的列联表列（可选）
  select(-cont_table) %>%
  # 对所有p值执行BH校正
  mutate(p.adjust = p.adjust(p.value, method = "BH"))

代码说明 #

1. 分组与列联表构建：group_by锁定每个唯一基因座，cbind将当前组的count_unmethylated和count_methylated合并为2×2矩阵，完全匹配你示例中的列联表结构。
2. Fisher检验与结果整理：fisher.test处理列联表，broom::tidy将检验结果（p值、优势比OR、置信区间等）转换为结构化数据框，方便后续分析。
3. p值校正：最后用p.adjust统一执行BH法校正，得到校正后的p值p.adjust。

结果示例 #

运行后Fisher_result会包含每个基因座的关键信息：

• 基因座标识：chromosome、start、end
• Fisher检验原始结果：p.value、estimate（优势比OR）、conf.low/conf.high（OR的95%置信区间）
• 校正后p值：p.adjust

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sahuno