如何解释p值的QQ图

我正在使用称为plink（http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/download.shtml）的软件进行GWAS SNP疾病关联研究。

通过关联结果，我得到了所有已分析的SNP的p值。现在，我使用这些p值的QQ图显示一个非常低的p值是否与p值的预期分布（均匀分布）不同。如果p值偏离预期分布，则可以“将该” p值称为统计有效值。

正如您在QQ图中看到的那样，在顶部尾端，最后4点有点难以解释。灰色的最后两个点表明，这些p值位于p值的预期分布中，而其他两个则不在。

现在，如何解释这一点，最后两个点具有较低的 p值，但根据QQ-情节不是“显著”，而其他两个点有较高的 P值“显著”？这怎么可能是真的？

在此处输入图片说明

qq-plot

— 扩展器
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使用QQ图来解释GWAS的一个问题是p值彼此不独立，实际上，最极端的p值很可能相关。我猜想，您的前4个匹配可能位于同一条染色体上，并且彼此之间的距离足够接近，从而导致LD造成它们之间的相关性。如果您运行的测试以pNP值最低的SNP为第二最低p值，我想它的p值将落入非例外范围。其他许多明显的打击也可能发生同样的情况。

— 山姆·迪克森

我已经做到了，我修剪了SNP数据集以仅获取独立的SNP（使用0.8的r平方作为截止值）。此QQ图显示了独立SNP或LD <0.8中的SNP的结果。

— eXpander 2014年

最低的SNP对应于6号染色体，第二对应于2号染色体，第三对应于5号染色体，第四对应于9号染色体，因此我不确定LD在这里是一个问题。

— eXpander 2014年

我能问一下你是怎么做的吗？我可以得到类似的东西，但具有卡方值或p值，但没有灰色阴影，我需要一个具有p值和灰色阴影的东西。如果您可以共享使用的代码，那就太好了。谢谢。

— Aleix Arnau

这是针对此问题的经典论文，此文件为american.uio.no/tores/Publications_files /...。

— kjetil b halvorsen

Answers:

关于p值图的分析的一个很好的参考是[1]。

您看到的结果可能是由信号/效果仅在某些测试子集中存在的事实驱动的。这些被驱动在接受范围之上。确实可以证明仅拒绝频带外的p值是合理的，但也许更重要的是，在选择选择过程（FWER，FDR）时，您应该决定要控制的误差标准是什么。您可以参考[2]进行选择，并在其中参考以选择适当的多重测试程序。

[1] Schweder，T.和E. Spjotvoll。“同时评估许多测试的P值图。” Biometrika 69，没有。3（1982年12月）：493-502。doi：10.2307 / 2335984。

[2]罗森布拉特（Rosenblatt），乔纳森（Jonathan）。“多种测试错误率的从业人员指南。” ArXiv电子版。特拉维夫大学，2013年4月17日。http://arxiv.org/abs/1304.4920。

— 约翰·罗斯
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这是一个比较老的问题，但是我发现它在尝试首次解释QQPlot时很有用。我以为我会补充这些答案，以防将来有更多人偶然发现此问题。

我发现有些棘手的问题是，这些要点到底是什么？我发现查看代码可以很容易地弄清楚。

这是我改编而成的R代码，该代码GWASTools::qqPlot在3行代码中实现了QQPlot：

simpleQQPlot = function (observedPValues) {
  plot(-log10(1:length(observedPValues)/length(observedPValues)), 
       -log10(sort(observedPValues)))
  abline(0, 1, col = "red")
}

这是一个例子。您有5个p值。simpleQQPlot将根据0和1之间的均匀分布生成5个对应的p值。它们将是：.2 .4 .6 .8和1。因此，simpleQQPlot期望您的最低p值约为0.2，而最高p值约为0.2 1. simpleQQPlot将对您的p值进行排序，并将每个p值与相应的生成值配对。因此，.2将与您的最低pvalue配对，1与您的最高pvalue配对，依此类推。然后，绘制这些配对值（取负对数后），其中X为生成的p值，Y为配对的观测值。如果您的观测值也从正态分布中拉出，则这些点应大致位于直线上。由于排序，这些点将始终单调增加。因此，每个后续点将具有更大的X和大于或等于的Y。

因此，在上面的原始示例中，第9,997个排序的p值约为5.2，但如果遵循正态分布，则预计约为4.1。（注意：我实际上不确定上面绘制了多少p值-我只是猜到了10k）。

— 布雷克
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