在上图中,每个bin内的密度基本是一样的,是典型的均匀分布的特征。将实际数据的密度分布图和各种理论分布的密度分布图进行比较,可以快速确定候选的理论分布。从峰型的比较来看,也只有均匀分分布和该数据的分布接近。用qqman中的数据集展示Q-Q plot绘制的方法,代码如下
输出结果如下
Q-Q pot绘制非常简单,三句代码就可以搞定。绘图时对p值做了-log10转换,所以图中越靠右的点代表的是p值显著的snp位点。可以看到左侧的点基本服从均匀分布,而显著的snp位点位于标准直线的上方,说明p值显著的点导致了实际的分位数小于了理论的分位数,示意图如下
说明在较小的p值范围内,实际数据的分布更加紧密,当检测到关联信号时,关联位点的p值肯定较为紧密和偏小,数据产生上图的分布是正常现象。如果完全服从均匀分布,即基本和直线重合,说明p值的产生就是一个随机性的过程,gwas分析的可信度较低。
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