GWAS最直观的结果,就是曼哈顿图,看一下GWAS分析是否理想,就是看有没有点超过了阈值线,类似鲤鱼跃龙门,我们希望它有,但也不希望它太多! 除了曼哈顿图,还有QQ图,它主要是从模型的角度看一下显著位点是否是假阳性。 显著性的位点,怎么能缺少LDblock(LDblock绘制连锁不平衡和单体型图),倒三角缺不了的! 有时候还会...
CMplot(pig60K,plot.type="q",col=c("dodgerblue1","olivedrab3","darkgoldenrod1"),threshold=1e-6,ylab.pos=2,signal.pch=c(19,6,5),# shapeofsignificant points.signal.cex=1.2,signal.col="red",# the colorsofsignificant points conf.int=T,# whether to plot confidence interval onQQ-plot....
结果输出:标记密度图、qq图以及Manhattan图的环形和直形的两种形式 #细节版 library("CMplot") a<- read.table("a.txt", header = T, comment.char = "", stringsAsFactors = F, check.names = F) CMplot(a,plot.type="d",bin.size=1e6,col=c("darkgreen","yellow","red"),file="pdf",memo=...
上图中,用的是CMLM模型的GWAS分析,QQ图很理想,1-3基本在一条直线上,而4以后翘起来了,符合我们对QQ图的理想预期(GWAS分析效果好坏重点是看QQ图),但是曼哈顿图就没有显著性位点,这里阈值是5,可以看到都没有显著性。其实单独看位点的话,3号染色体、6号染色体和10号染色体还是有潜在显著性为点的,这种情况下,可...
图4 GWAS分析中常出现的QQ plot的四种情况 图4中的四种QQ plot涵盖了GWAS 分析结果中常见的结果,我们分别来一一解读。 图4(a)中,p value观察值和期望值相同,说明分析模型是合理的。但所有的P value观测值都没有明显超过期望值,说明分析结果没有找到(与性状)显著关联的位点,可能原因包括:性状由微效多基因控制...
看一下introduction,什么是fine mapping? 目的很简单:GWAS找到的大多不是causal variants,fine mapping就是就fill这个gap。 GWAS得到大体的SNP后,必须做两方面的深入分析: 第一步就是对SNP给一个概率上的causality,这就是fine-mapping;第二步就是根据功能注释来确定该SNP确实能导致某个基因。
QQ plot 是 GWAS结果可视化的非常有力的工具之一。 通过QQplot 我们可以直观地判断GWAS结果统计量是否存在inflation,是否存在过多的假阳性等,从而了解我们的分析是否存在群体分层等系统性的问题。 QQ plot 全称是 quantile-quantile plot (分位数-分位数图),是在统计学中,通过比较两个概率分布的分位数对这两个概...
4.1 基础QQ图 importstatsmodels.apiassm sm.qqplot(data['P'], line='45') plt.title('QQ Plot of GWAS p-values') plt.show() AI代码助手复制代码 4.2 自定义QQ图 observed = -np.log10(np.sort(data['P'])) expected = -np.log10(np.linspace(1/len(data),1,len(data))) ...
画曼哈顿图和QQ plot 首推R包“qqman”,简约方便。下面具体介绍以下。 一、画曼哈顿图 1、准备包含SNP, CHR, BP, P的文件gwasResults(如果没有zscore可以不用管),如下所示: 2、上代码,如下所示: 如果觉得不够美观,考虑添加一下参数: 二、画 QQ plot
这个改起来比较麻烦，针对你的数据改图属于个性化分析内容，如有需要请：联系客服