Skip to contents

Extract the effect-size standard-error vector from a GwasSumStats or QtlSumStats entry, selected by its identity tuple.

Usage

getSe(x, ...)

# S4 method for class 'SumStatsBase'
getSe(x, ...)

Arguments

x

A GwasSumStats or QtlSumStats object.

...

Class-specific selection arguments.

Value

Numeric vector of standard errors, or NULL if not available.

Examples

data(qtlSumStatsExample)
getSe(qtlSumStatsExample)
#>   [1] 0.2321063 0.1748562 0.1916276 0.1207170 0.1689244 0.1401363 0.1640277
#>   [8] 0.1765818 0.2299431 0.1363821 0.1266223 0.1319075 0.1185648 0.1137735
#>  [15] 0.1366871 0.1250008 0.2745673 0.1809064 0.1393109 0.3660025 0.1330982
#>  [22] 0.2055678 0.2055678 0.1587216 0.1666334 0.1213397 0.1214088 0.1608361
#>  [29] 0.1321236 0.1760333 0.1321236 0.2410141 0.1620633 0.1330078 0.1279972
#>  [36] 0.1626752 0.1262438 0.1188738 0.2452990 0.1769073 0.1399023 0.1363253
#>  [43] 0.1337157 0.5427413 0.1252214 0.3096043 0.1296844 0.1277392 0.2378085
#>  [50] 0.1501471 0.1243047 0.1502993 0.1492126 0.1787075 0.1321016 0.1195329
#>  [57] 0.1572775 0.1523777 0.1297360 0.1217309 0.1516960 0.1627432 0.1881480
#>  [64] 0.2582618 0.1171992 0.1776310 0.1826040 0.1351418 0.1357370 0.1350692
#>  [71] 0.1207406 0.1338672 0.1593388 0.1278434 0.1816255 0.1826040 0.1191314
#>  [78] 0.1826040 0.1210748 0.1900682 0.1828777 0.1813425 0.1816255 0.1826040
#>  [85] 0.1295671 0.1718268 0.1249168 0.2581582 0.2581582 0.1297077 0.1275468
#>  [92] 0.1570865 0.1159336 0.1342755 0.1285317 0.2677701 0.1568316 0.1198423
#>  [99] 0.1195969 0.1665662 0.1195969 0.1580993 0.1220428 0.1220428 0.1827534
#> [106] 0.1220232 0.1220232 0.1195969 0.1331462 0.1845382 0.1193905 0.1645582
#> [113] 0.1845382 0.1208754 0.1342755 0.1208754 0.1208754 0.1155525 0.1221109
#> [120] 0.1424441 0.1239573 0.1221109 0.1424441 0.1243748 0.1110014 0.1104829
#> [127] 0.4141986 0.1104829 0.1361287 0.2032562 0.1104738 0.1121528 0.1424678
#> [134] 0.1338460 0.1357890 0.1338460 0.5424029 0.5424334 0.1337374 0.1353360
#> [141] 0.1125639 0.1356229 0.1222334 0.1854871 0.1332289 0.1196286 0.3343800
#> [148] 0.1272760 0.1304657 0.2658761 0.1348601 0.1349200 0.1189690 0.1443644
#> [155] 0.1587565 0.1654348 0.1232436 0.1248846 0.1596897 0.1230251 0.1563787
#> [162] 0.1289736 0.1830851 0.1289736 0.1230251 0.1305686 0.1296219 0.1261083
#> [169] 0.1330310 0.2193032 0.1341522 0.2027555 0.2291414 0.1287665 0.2191622
#> [176] 0.1286892 0.2193460 0.1314721 0.1323466 0.2504831 0.1322762 0.1295461
#> [183] 0.1560388 0.1247292 0.1274772 0.1964355 0.1184425 0.1265811 0.1613041
#> [190] 0.1743538 0.1796217 0.1743538 0.1174884 0.1796217 0.1796217 0.1230260
#> [197] 0.1263436 0.1232785 0.1796217 0.1285381