পি-ভ্যালুগুলির কিউকিউ-প্লট কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন

Question

প্লিংক ( http://pngu.mgh.harvard.edu/~pursel/plink/download.shtml ) নামক একটি সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে আমি রোগের বিষয়ে জিডব্লিউএস এসএনপি অ্যাসোসিয়েশন স্টাডি করছি ।

অ্যাসোসিয়েশন ফলাফলের সাথে আমি বিশ্লেষণ করা সমস্ত এসএনপিগুলির জন্য পি-মান পাই। এখন, আমি খুব কম পি-মান পি-মানগুলির প্রত্যাশিত বিতরণ (অভিন্ন ডিস্ট্রিবিউশন) থেকে পৃথক কিনা তা দেখানোর জন্য আমি সেই পি-মানগুলির একটি কিউকিউ প্লট ব্যবহার করি। যদি কোনও পি-মান প্রত্যাশিত বিতরণ থেকে বিচ্যুত হয় তবে পরিসংখ্যানকে তাৎপর্যের জন্য সেই পি-মানটি "কল" করতে পারে।

আপনি কিউকিউ-প্লটে দেখতে পাচ্ছেন, উপরের লেজের শেষে, শেষ 4 পয়েন্টগুলি ব্যাখ্যা করা কিছুটা শক্ত। ধূসর বর্ণের শেষ পয়েন্টগুলির মধ্যে দুটি পরামর্শ দেয় যে এই পি-মানগুলি পি-মানগুলির প্রত্যাশিত বিতরণে রয়েছে, অন্য দুটি নয় are

এখন, এটি কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন, শেষ দুটি পয়েন্টের কম পি-মান রয়েছে তবে কিউকিউ-প্লট অনুসারে "উল্লেখযোগ্য" নয়, যদিও উচ্চতর পি-ভ্যালু সহ অন্যান্য দুটি পয়েন্টগুলি "তাৎপর্যপূর্ণ"? এটি কীভাবে সত্য হতে পারে?

Comments

জিডাব্লুএএস ব্যাখ্যা করার জন্য কিউকিউ প্লট ব্যবহার করার একটি সমস্যা হ'ল পি-মানগুলি একে অপরের থেকে স্বতন্ত্র নয় এবং প্রকৃতপক্ষে সর্বাধিক চরম পি-মানগুলি খুব সম্ভবত পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত। আমি অনুমান করব যে আপনার শীর্ষ চারটি হিট সম্ভবত একই ক্রোমোসোমে রয়েছে এবং একে অপরের কাছে এতটাই কাছাকাছি যে এলডি তাদের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সৃষ্টি করে। আপনি যদি এই পরীক্ষাটি চালাতে চান যেটি এসএনপিতে দ্বিতীয় সর্বনিম্ন পি-মান শর্তসাপেক্ষ দিয়েছিল সর্বনিম্ন পি-মান সহ আমি অনুমান করছি যে এর পি-মানটি অবাস্তব সীমার মধ্যে নেমে যাবে। সম্ভবত অন্যান্য দৃশ্যমান হিটগুলির ক্ষেত্রেও একই ঘটনা ঘটবে।

— স্যাম ডিকসন

আমি ইতিমধ্যে এটি করেছি, আমি কেবলমাত্র स्वतंत्र এসএনপি পেতে এসএনপি ডেটা সেটটি ছাঁটাই করেছি (কাটফট হিসাবে 0.8 এর আর-স্কোয়ার ব্যবহার করে)। এই কিউকিউ-প্লটটি এলডি <0.8 এ স্বাধীন এসএনপি বা এসএনপিগুলির ফলাফল দেখায়।

— এক্সপান্ডার

সর্বনিম্ন এসএনপি ক্রোমোজোম 6, দ্বিতীয়টি ক্রোমোজোম 2 এর সাথে তৃতীয়, ক্রোমোজোম 5 এর তৃতীয়, চতুর্থটি ক্রোমোজোম 9 এর সাথে সম্পর্কিত, সুতরাং আমি নিশ্চিত নই যে এলডি এখানে একটি সমস্যা is

— এক্সপান্ডার

আমি আপনাকে জিজ্ঞাসা করতে পারি যে আপনি কিভাবে এই চক্রান্ত করেছেন? আমি চি-স্কোয়ার মানগুলির সাথে বা পি-মানগুলির সাথে ধূসর ছায়া ছাড়াই অনুরূপ কিছু পেতে পারি এবং আমার পি-মান এবং ধূসর ছায়া সহ একটি প্রয়োজন। আপনি যে কোডটি ব্যবহার করেছেন তা ভাগ করতে পারলে দুর্দান্ত হত। ধন্যবাদ।

— আলেক্স আরনাউ

এখানে লোক.ইউ.ওনো / টোরস / প্রজাতন্ত্র_ফায়ালস_.. এই সমস্যা সম্পর্কিত একটি সংঘবদ্ধ কাগজ।

— কেজেটিল বি হালওয়ারসেন

Answer 1

পি-মান প্লটের বিশ্লেষণের জন্য একটি ভাল রেফারেন্স [1] 1

আপনি যে ফলাফলটি দেখতে পাচ্ছেন তা কেবল পরীক্ষার কিছু উপসেটে সংকেত / প্রভাবগুলির উপস্থিতি দ্বারা চালিত হতে পারে। এগুলি গ্রহণযোগ্যতা ব্যান্ডগুলির উপরে চালিত হয়। ব্যান্ডগুলির বাইরে কেবলমাত্র পি-মানটি প্রত্যাখ্যান করা সত্যই ন্যায়সঙ্গত হতে পারে, তবে সম্ভবত আরও গুরুত্বপূর্ণ, আপনার বাছাই পদ্ধতিটি নির্বাচন করার সময় আপনার যে ত্রুটি মানদণ্ডটি নিয়ন্ত্রণ করতে চান সেটি সিদ্ধান্ত নিতে হবে (FWER, FDR)। আপনি সেই পছন্দের জন্য [2] পরামর্শ এবং উপযুক্ত একাধিক পরীক্ষার পদ্ধতি চয়ন করার জন্য এতে উল্লেখ করতে পারেন।

[1] শোয়েদার, টি।, এবং ই। স্পজোটভল। "একই সাথে অনেক টেস্টের মূল্যায়ন করার জন্য পি-ভ্যালুগুলির প্লট।" বায়োমেট্রিক 69, নং। 3 (ডিসেম্বর 1982): 493–502। ডোই: 10.2307 / 2335984।

[2] রোজেনব্ল্যাট, জোনাথন। "একাধিক পরীক্ষার ত্রুটির হারের জন্য একজন প্র্যাকটিশনারের গাইড Ar" আরএক্সিব ই-প্রিন্ট। তেল আভিভ বিশ্ববিদ্যালয়, এপ্রিল 17, 2013. http://arxiv.org/abs/1304.4920 ।

Answer 2

এটি একটি পুরানো প্রশ্ন, তবে আমি প্রথমবারের মতো কিউকিপ্লটকে ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করার সময় এটি সহায়ক বলে মনে করি। আমি ভেবেছিলাম ভবিষ্যতে আরও লোকজন যদি হোঁচট খায় তবে আমি এই উত্তরগুলিতে যুক্ত করব।

আমি বুঝতে যে জিনিসটি খুব জটিল খুঁজে পেয়েছি তা হল সেই পয়েন্টগুলি হুবহু কী? আমি কোডে গিয়ে খুঁজে বের করা সহজ করে দেখলাম।

এখানে কিছু আর কোড যা আমি এটি থেকে গৃহীত হয়েছিল GWASTools::qqPlotতা 3 লাইনে একটি কিউকিপ্লট প্রয়োগ করে:

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

এখানে একটি উদাহরণ। আপনার 5 টি পি-মান রয়েছে। সিম্পিউ কিউপ্লাট 0 এবং 1 এর মধ্যে অভিন্ন বিতরণ থেকে 5 টি সমান প্যাভেলু উত্পন্ন করবে এগুলি হবে: .2 .4 .6 .8 এবং 1। সুতরাং সরল কিউপিপ্লট আপনার সর্বনিম্ন পি-মান .2 এর কাছাকাছি এবং আপনার সর্বোচ্চ হতে পারে বলে আশা করে 1. সরলকিউকিউপ্লট আপনার মূল্যকে বাছাই করবে এবং প্রতিটি উত্পন্ন মানের সাথে যুক্ত করবে। সুতরাং .2 আপনার সর্বনিম্ন মূল্যবৃদ্ধির সাথে জোড় করা হবে, 1 আপনার সর্বোচ্চ দিয়ে এবং আরও অনেক কিছু। তারপরে, এই জোড় করা মানগুলি প্লট করা হয় (negativeণাত্মক লগগুলি নেওয়ার পরে), এক্সটি উত্পন্ন প্যাভালু এবং ওয়াই জুটিযুক্ত পর্যবেক্ষণ মান being যদি আপনার পর্যবেক্ষণকৃত মানগুলিও একটি সাধারণ বিতরণ থেকে টানা থাকে, তবে পয়েন্টগুলি মোটামুটি সোজা লাইনে থাকা উচিত। বাছাইয়ের কারণে পয়েন্টগুলি সর্বদা একঘেয়েভাবে বৃদ্ধি পাবে। সুতরাং পরবর্তী প্রতিটি বিন্দুতে একটি বৃহত্তর এক্স, এবং এর চেয়ে বড় বা সমান Y হবে Y

সুতরাং উপরের মূল উদাহরণে, 9,997 তম বাছাই করা পি-মান প্রায় 5.2 এর কাছাকাছি ছিল, তবে সাধারণ বিতরণ অনুসরণ করলে এটি 4.1 এর কাছাকাছি হবে বলে আশা করা হয়েছিল। (দ্রষ্টব্য: আমি নিশ্চিত না যে উপরে কতগুলি পি-মানগুলি প্লট করা হয়েছিল - আমি কেবল 10 কে অনুমান করেছি)।