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如何进行R语言ggplot2包画曼哈顿图的简单分析

发表于：2025-01-31 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年01月31日，这篇文章将为大家详细讲解有关如何进行R语言ggplot2包画曼哈顿图的简单分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。曼哈顿图是GWAS数据分析

千家信息网最后更新 2025年01月31日如何进行R语言ggplot2包画曼哈顿图的简单分析

这篇文章将为大家详细讲解有关如何进行R语言ggplot2包画曼哈顿图的简单分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

曼哈顿图是GWAS数据分析中经常会用到的一个图，R语言里有专门的包和函数直接生成曼哈顿图。但是如果有数据的话我们自己也可以用ggplot2来做。

做曼哈顿图的数据通常是以下这种格式

image.png

第一列是SNP对应的一个名字
第二列是染色体编号
第三列是SNP在染色体的位置
第四列是特征对应的一个P值
如果有多个特征依次往后排就可以了

曼哈顿图可以理解成一个x对应多个y的散点图，ggplot2里做这种图的函数是geom_jitter()

今天用到的数据集是来自于rMVP这个包中的pig60K数据集

首先是获得这个数据集

library(rMVP)
data('pig60K')

使用ggplot2画图

library(ggplot2)
ggplot(pig60K,aes(x=Chromosome,y=trait1))+
  geom_jitter()

image.png

按不同的染色体填充颜色

ggplot(pig60K,aes(x=Chromosome,y=trait1))+
  geom_jitter(aes(color=Chromosome))

image.png

右侧的图例可以不要，把它去掉

ggplot(pig60K,aes(x=Chromosome,y=trait1))+
  geom_jitter(aes(color=Chromosome))+
  theme(legend.position = "none")

image.png

从图上可以看到Y染色体对应的只有一个点，可以在原始数据中把Y对应的数据去掉，用到dplyr这个包中的filter()函数

library(dplyr)
df<-filter(pig60K,Chromosome!="Y")
ggplot(df,aes(x=Chromosome,y=trait1))+
  geom_jitter(aes(color=Chromosome))+
  theme(legend.position = "none")

image.png

这个时候还有一个问题是X轴不是按照1,2,3这样依次排下来的，我们可以通过更改因子水平来给X轴重新排序

df$Chromosome<-factor(df$Chromosome,
                      levels = c(1:18,"X"))
ggplot(df,aes(x=Chromosome,y=trait1))+
  geom_jitter(aes(color=Chromosome))+
  theme(legend.position = "none")

image.png

曼哈顿图通常是对特征的p值取-log10

ggplot(df,aes(x=Chromosome,y=-log10(trait1)))+
  geom_jitter(aes(color=Chromosome))+
  theme(legend.position = "none")

image.png

最后是一些简单的美化

ggplot(df,aes(x=Chromosome,y=-log10(trait1)))+
  geom_jitter(aes(color=Chromosome))+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = "none",
        axis.text.x = element_text(angle=60,hjust=1))+
  scale_y_continuous(expand = c(0,0),
                     limits = c(0,10))+
  scale_x_discrete(labels=paste0("Chr",c(1:18,"X")))+
  labs(x=NULL,y="-log10(Pvalue)")+
  geom_hline(yintercept = 6.25,lty="dashed")

关于如何进行R语言ggplot2包画曼哈顿图的简单分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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