在GWAS研究中,还有一种常用的图形就是Q-Q plot,虽然它的颜值可能不如曼哈顿图, 但是它表达的信息比曼哈顿图要丰富得多😽, 相当于GWAS研究的质控图。 1.2 Q-Q plot的原理是什么? Q-Q plot全称是quantile-quantile plot,也就是分位图,基本原理是通过比较两个概率分布的分位数,从而实现对两个概率分布
这就是我们要用上QQ-plot的地方了。在GWAS分析里面,QQ-plot的纵轴是SNP位点的p-value值(这是实际得到的结果,observed),与曼哈顿图一样也是表示为 -log10(p-value);横轴是则是均匀分布的概率值(这是Expecte的结果),同样也是换算为-log10。横轴的这个概率值是如何计算的呢?实际上,它就是均匀分布的分位数——...
所以QQ plot的直观解读就是:判断图形中点的分布是否合理(是否位于对角线上),进而推断目前的统计模型获得的P 值是否符合期望值以及统计模型是否合理。 那么QQ-plot在GWAS分析结果中有什么应用呢?下面我们举几个例子来解释这个问题。 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...
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率分布进行比较的概率图方法。分位数是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。 GWAS的QQplot中,作图的对象为关联分析时...
Q-Q plot 即Quantile-Quantile Plot。它在各类研究中经常用到，主要是直观的表示观测值与预测值之间的差异。其中纵坐标为实际观测值P，以-log10(P)表示，横坐标为期望值，也用-log10(exp)表示。实际为均匀分布的分位数，譬如，我们共鉴定到100个SNPs，则第一个期望值为-log((1/100)+1)，第二...
#为gwas分析的结果绘制QQ plot,仅仅使用 qq() 这个命令足够了 qq(gwasResults$P) fig.6 # 我们还可以QQ plot添加其他参数 qq(gwasResults$P, main = "Q-Q plot of GWAS p-values", xlim = c(0, 6), ylim = c(0,9), pch = 18, col = "blue4", cex = 1.5, las = 1) ...
GWAS入门必看教程:Statistical analysis of genome-wide association (GWAS) data 名词解释和基本问题: 关联分析:就是AS的中文,全称是GWAS。应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态;SNP为分子遗传标记,进行全基因组水平上的对照分析或相关
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 2 3 install.packages("qqman") library(qqman) 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: ...
GWAS(3)——曼哈顿图和QQ图,PCA plot,代码先锋网,一个为软件开发程序员提供代码片段和技术文章聚合的网站。