Log-Transformation und GWAS

Vor der Durchführung einer GWAS (genomweite Assoziationsstudie) ist es notwendig, die Normalität der phänotypischen Verteilung zu überprüfen. Wenn der Phänotyp erst nach der Log-Transformation normalverteilt ist, welche phänotypischen Daten muss ich bei der GWAS verwenden? Der nicht-transformierte oder der log-transformierte?

Wie wird die Signifikanz berechnet? Wenn die Berechnung davon ausgeht, dass die Antwortvariable normal verteilt ist (was wahrscheinlich der Fall ist), muss sie normal verteilt sein (daher in Ihrem Fall log-transformiert).

Antworten (1)

Ja, verwenden Sie den logarithmisch transformierten Phänotyp . Wenn Sie einen normal verteilten Fehlerterm verwenden möchten und dies nur auftritt, wenn der Phänotyp logarithmisch transformiert wird, müssen Sie den Phänotyp logarithmisch transformieren.

Der Phänotyp sollte genauso verteilt sein wie der Fehlerterm in Ihrem Regressionsmodell des GWAS.

P H e N Ö = β 1 X D + β 2 X A + ϵ

ϵ = N ( X | μ , σ )

Nach dem zentralen Grenzwertsatz sind die meisten Phänotypen normalverteilt. Es gibt jedoch Fälle, in denen eine Bernoulli-Verteilung korrekt ist und eine Regression im logistischen Stil verwendet werden sollte.