--logistic和--adjust

1. 对比

参数	–logistic	–adjust
用途	运行逻辑回归模型，分析 SNP 与二分类性状的关联（排除环境等技术因素）	校正多重检验导致的假阳性问题
统计方法	逻辑回归（Logistic Regression）	多重检验校正（如 Bonferroni、FDR）
解决的问题	处理混杂因素、基因 - 环境交互等复杂关系	控制全基因组范围内的假阳性率
输出结果	回归系数（β）、OR 值、p 值	校正后的 p 值（如 Bonferroni p、FDR q）

2. 为什么需要同时使用？​

案例：研究吸烟与肺癌的关系​

逻辑回归（–logistic）的必要性：​

• 肺癌风险可能受年龄、性别、家族史等因素干扰，需在校正这些混杂变量后分析 SNP 与肺癌的真实关联。​

多重检验校正（–adjust）的必要性：​

• 若研究 100 万 SNP，即使无真实关联，按 α=0.05 标准也会有约 5 万假阳性。​

• –adjust通过 Bonferroni 或 FDR 等方法，将阈值严格化（如降至 5×10⁻⁸），减少假阳性。

3. 选择策略总结​

是否需要–logistic？​

• 若研究设计简单（无混杂因素），可用–assoc（卡方检验）。​

• 若需校正协变量（如年龄、性别）或分析基因 - 环境交互，必须用–logistic。​

是否需要–adjust？​

• 只要涉及多 SNP 检验（如 GWAS），必须用–adjust校正多重检验，否则假阳性泛滥。

总结：建议两个同时使用