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....
如果表型性状并非真的受自然选择所左右,那么你应该会看到GWAS p-value的分布和均匀分布的结果将集中在一条直线上,如果不是那么就应该能够看到相互分离的情况,特别是p-value越低的时候分离程度就越高,QQ-plot会翘起来(这是因为GWAS的零假设就是与随机突变相比没有区别)。 而且,我们知道基因组上的随机漂变是一定存在...
在GWAS研究中,Manhattan plot和QQ plot是最常画的两类图,它们可以把跟研究的性状(比如,基因型和身高)显著相关的基因位点清晰地展现出来,不少读者朋友应该都懂得如何画这样的图,但我想应该不是每个人都能够真正知道其中所蕴含的道理。 Manhattan plot(曼哈顿图)比较简单,它是把GWAS分析之后所有SNP位点的p-value在整个...
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。 在SPSS中很容做,Analysis - Descriptive statistics - Q-Qplot。 Q-Q plot主要是用来估计数量性状观测值与预测值之间的差异。一般我们所取得的数量性状数据都为正态分布数据。在GWAS研究中Q-Q plot的X和...
所以,在分析GWAS时,我们如何确定找到的SNP位点是和我们关心的性状显著相关,而不是遗传漂变呢,从QQ-plot可以得到这一信息。 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...
在GWAS研究中,Manhattan plot和QQ plot是最常画的两类图,它们可以把跟研究的性状(比如,基因型和身高)显著相关的基因位点清晰地展现出来,不少读者朋友应该都懂得如何画这样的图,但我想应该不是每个人都能够真正知道其中所蕴含的道理。 Manhattan plot(曼哈顿图)比较简单,它是把GWAS分析之后所有SNP位点的p-value在整个...
装载自:【转】GWAS中曼哈顿图和QQ plot的画法 这里将使用1个专门的R包——qqman。 绘图使用的数据格式大概如下: 共4列,分别是:SNP-id,染色体编号,SNP坐标,P value。 SNP CHR BP P rs1 1 1 0.9148060 rs2 1 2 0.9370754 rs3 1 3 0.2861395
所以，在分析GWAS时，我们如何确定找到的SNP位点是和我们关心的性状显著相关，而不是遗传漂变呢，从QQ-plot可以得到这一信息。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...
常见的图是QQ图和曼哈顿图。比如: 什么是QQ图 QQ图,全称quantile-quantile plot,又称为「分位图」它是判断模型假阳性、假阴性的重要指标。 「为何要用QQ图来表示GWAS的结果呢?」 一般,我们认为,P值达到显著性,那就说明不同的SNP分型,对表型数据是有显著性影响的,但是在GWAS中,我们将显著的原因分为两个部分...
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...