上次給大家簡單分享了GWAS分析一些簡單術(shù)語及相關(guān)事件（http://www.reibang.com/p/67e1878845e3）磷醋。
今天給大家分享一下如何使用已有的GWAS分析結(jié)果畫曼哈頓圖，剛開始，先不給大家講具體分析流程和GWAS原理迅脐，我們先畫圖夏哭，增強一下自己信心里初，等畫完圖品擎，我們再一步步從頭開始講具體GWAS分析所需要的文件蛮原，軟件，模型以及注意事項创淡。
話不多說痴晦，進入正題，今天畫曼哈頓圖我們用到的工具是一個R包--qqman琳彩。
第一步：安裝誊酌，加載R包
BiocManager::install("qqman") #利用BiocManager安裝
library("qqman") #加載R包
第二步：查看示例文件及數(shù)據(jù)
data(package="qqman") #查看qqman包中的測試數(shù)據(jù)部凑，此包中包gwasResults 和snpsOfInterest 兩個測試數(shù)據(jù)
head(gwasResults) #查看gwasResults的數(shù)據(jù)格式
dim(gwasResults) #查看有多少個標記
gwasResults包括模擬的分布于22條染色體上的16470個標記，數(shù)據(jù)格式包括四列术辐。
第一列為SNP(標記名稱)
第二列為CHR(染色體ID)
第三列為BP(標記位置)
第四列為P（顯著性水平）
as.data.frame(table(gwasResults$CHR)) #查看每條染色體上標記數(shù)目
head(snpsOfInterest)#查看snpsOfInterest的數(shù)據(jù)格式
在曼哈頓圖中顯示為高亮的標記砚尽。
第三步：做圖
我們先畫一個最基本的曼哈頓圖
Manhattan(gwasResults)
將不同染色體設置不同顏色施无，并設置標題辉词。
manhattan(gwasResults, main = "Manhattan Plot", ylim = c(0, 10), cex = 0.6, cex.axis = 0.9,
col = c("blue", "orange"), suggestiveline = F, genomewideline = F, chrlabs = c(1:20, "F", "M"))
#main:更改標題， ylim: y軸范圍, cex:調(diào)整點的大小猾骡，col:調(diào)整顏色瑞躺， suggestiveline 和genomewideline分別為建議閾值和軟件計算出的閾值，chrlabs：染色體ID
我們也可以單獨畫任意一條染色體的曼哈頓圖
manhattan(subset(gwasResults,CHR == 3), suggestiveline = F, genomewideline = F)
在曼哈頓圖中展現(xiàn)高亮的標記兴想。
manhattan(gwasResults, highlight = snpsOfInterest)
畫某條染色體的局部圖幢哨，這里我們畫的是200-500之間所有的標記。
manhattan(subset(gwasResults, CHR == 3), highlight = snpsOfInterest,
xlim = c(200, 500), main = "Chr 3",suggestiveline = F)
將P值小于0.001的標記名稱標注在曼哈頓圖上嫂便。
manhattan(gwasResults, annotatePval = 0.001, suggestiveline = F)
另外捞镰，這個R包也可以畫QQ-圖。
qq(gwasResults$P)
今天關(guān)于使用qqman做圖的分享就到這里毙替，是不是很簡單岸售。有沒有想馬上進行數(shù)據(jù)分析，畫出自己的曼哈頓圖呢厂画？下期見凸丸。
參考：
1.https://cran.r-project.org/web/packages/qqman/index.html
2.Turner, (2018). qqman: an R package for visualizing GWAS results using Q-Q and manhattan plots. Journal of Open Source Software, 3(25), 731, https://doi.org/10.21105/joss.00731.
