Combining functions同士の相関

パーミュテーションテストに用いるcombining functionsについてはこちらの記事に記載した。

連鎖不平衡マッピングのデータに次の３関数を適用したとき、それぞれの試行で得られる、combining fucntion値の相関をコプロットしてみた。FisherとLiptakLogitとは、かなりよい。Tippetteはかなり悪い。Tippetteは試行において生じる最強関連多型のP値が、combining functionの値を決定するのに対して、他２関数の方は、多数の多型の偏り具合を加算しているから。

狭い領域に関連のオリジンがあり、関連を示す多型はすべてそれとLD関係にある場合などは、Tippetteが適する(Tippetteはそもそも、１個でも関連のある因子があるか、すべての因子が関連なしかを識別するのに適している)。他方、Fisher, Liptak(LiptakLogit)は多くの(下手をすると、すべての)因子が関連を有しているかもしれないときの棄却域設定をしている(Liptakがその性質を強く持つ)ので、ホールゲノムなどは、こちらが適当か・・・。もちろん、スタディデザインによるが。掲載図のオリジナルはこちら