今、2つのSNP(SNP_A,SNP_B)があるとする。偶然にSNP_Aでp<0.01となるようなカイ自乗値(単一検定のカイ(p=0.01))を得る確率は0.01である。同様に、偶然にSNP_Bでp<0.01となるようなカイ自乗値(単一検定のカイ(p=0.01))を得る確率は0.01である。したがって、SNP_Aか、SNP_Bかで、偶然に単一検定のカイ(p=0.01)を得る確率は0.01+0.01=0.02である。したがって、このように相互に無関係の2SNPのそれぞれでカイ自乗値を計算したとき、その値が、単一検定のカイ(p=0.01)以上になる確率は0.02である。これはすなわち、このように相互に無関係の2SNPで別個にカイ自乗値を算出したら、偶然のせいである確率が2倍になっているのだから、帰無仮説は0.01で棄却されるのではなく、0.01で棄却するべきであるこの補正方法がBnferroniの補正である。独立したn個の検定においては、単一の検定に比べて、p値をn倍にする、というもので、補正の方法として最も保守的である(2)の場合この場合は、SNP_AとSNP_Bの存在位置が近くなっただけ(連鎖不平衡の可能性が高まっただけ)で、実際には、2つのSNPのカイ自乗値には、なんら、相関がないから、やはりBonferroni補正をする必要がある(3)の場合この場合は、もしこの2つのSNPが相互に完全連鎖であることがわかっていたら、SNP_Aだけアッセイしただろう。言い換えると、SNP_AとSNP_Bの両方をアッセイして両方で検定をすることと、SNP_Aだけをアッセイしそれだけで検定することには、差がないということである。したがって、SNP_AとSNP_Bとで同一のカイ自乗値が得られ、それに対する単一検定のp値が得られるが、このp値は本来、補正しなくてよいはずである。(4)の場合この場合は(2)と(4)の間である。したがって、SNP_A、SNP_Bのそれぞれで得られたカイ自乗値とそれに対する単一検定のp値が得られたとき、補正p値は元のp値の1倍から2倍の間にするのが妥当と考えられる。SNP_A−SNP_Bの連鎖不平衡の強さが弱ければ元のp値に近く、強ければ2倍に近くするのも妥当である。正確な数値はわからない。これが2SNPではなく、もっと多数のSNPになったときは、さらに、正確な補正項はわかりにくい。test上述したように、相互に連鎖不平衡関係にある複数のSNPでそれぞれ検定統計量(カイ自乗値)を算出した場合、その統計量が示すp値は、単一SNPの場合のp値の1倍からSNP数倍に補正してやる必要がある。testである具体的には次のようにする観測データについて、複数の統計量を算出する(n個のSNPについて、n個のアレル頻度比較のカイ自乗検定値を算出してもよいし、n個のSNPがつくるm種類のハプロタイプについて、m個のカイ自乗検定値を算出してもよい)今、ケース集団とコントロール集団の間に差がない、という帰無仮説を検定しているのであるから、得られたケース・コントロールサンプルを、ケース・コントロールの区別をせずに、ケース・コントロールに割付けしなおし、観測データから算出したのと同じ複数の統計量を算出する再割付・再算出を多数回(k回)繰り返す今、複数の統計量の中で『もっとも値の大きいもの』に着目すると、k個の数値が得られた。このk個の数値の分布は、「ケース・コントロール群間に差がないときに得られる値の確率分布」になっている。したがって、この分布において、観測データから得られた、『もっとも値の大きいもの』がどのくらいの位置にあるかが『真のp値』に相当する。GWAS/GWASメタアナリシスとその周辺解析用のアプリケーションへのリンク複合遺伝性疾患とは----------News----------20万アクセス2008/07/2040万アクセス2010/09/12-------------------------はてなブログをはじめよう!ryamada22さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。