R语言学习笔记（五）——曼哈顿图
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导 语
全基因组关联分析(Genome-wide association study)是生物领域挖掘功能基因的常用方法。GWAS的最重要的结果展示就是曼哈顿图，本期给大家介绍两个画曼哈顿图的R包qqman和CMplot，并对二者做一个简单小结。
01
GWAS简介
全基因组关联分析最早是在人类疾病研究中被应用，随后在动物和植物研究中也大放异彩。从2005年第一篇GWAS研究开始到现在已经16年了，很多重要的基因都已经被挖掘出来了，但值得注意的是每年仍然有不少高水平的GWAS相关文章。尤其是近年来转录组、蛋白组、代谢组等多组学的兴起，可能会大大扩展GWAS的研究边界，让GWAS焕发出第二春。
关于GWAS具体的分析流程网上的资料很多，在这里不做更多的介绍。这里只介绍GWAS的结果展示方式，即曼哈顿图和qq图。其中曼哈顿图显示所有SNP位点的p-value，可以理解为每个SNP与表型的关联程度；qq图的纵轴是SNP位点的p-value值，横轴是则是均匀分布的p-value值，显示了每个SNP位点p-value实际值与理论值（假设SNP与表型不相关）的差异。
02
qqman
这个包的用法比较简单，这里用包中自带的示例文件gwasResults展示
> install.packages('qqman')> library(qqman) #加载qqman包> library(RColorBrewer) #用于颜色变化> str(gwasResults)> head(gwasResults)SNP CHR BP P1 rs1 1 1 0.91480602 rs2 1 2 0.93707543 rs3 1 3 0.28613954 rs4 1 4 0.83044765 rs5 1 5 0.64174556 rs6 1 6 0.5190959可以看到数据一共4列，分别是SNP标记的名称、染色体、染色体位置、P值。我们先不调参数画个最简单的曼哈顿图
> manhattan(gwasResults)从曼哈顿图可以看到只有3号染色体上有一个很高的峰，这几乎是最理想的GWAS结果。
同样，我们画出相应的qq图：
> qq(gwasResults$P) #qq图只需要一列p值的数据这种翘尾巴的形式也是最理想的qq图结果，可以看到从横坐标大于2开始，GWAS结果的p值与均匀分布的p值就有了明显的差距，说明表型和基因型之间确实存在显著的相关关系。
最后看一下曼哈顿图的相关参数
manhattan(x, chr = 'CHR', bp = 'BP', p = 'P', snp = 'SNP',col = c('gray10', 'gray60'), chrlabs = NULL,suggestiveline = -log10(1e-05), genomewideline = -log10(5e-08),highlight = NULL, logp = TRUE, annotatePval = NULL,annotateTop = TRUE, ...)
这里只介绍几个常用的参数，col是调整颜色，suggestiveline是p的阈值，genomewideline是第二条阈值线，highlight是标记某个或某些SNP。
> manhattan(gwasResults,col = c('red', 'blue'),annotatePval = 0.0001)03
CMplot
这个包实际上只有一个函数CMplot，但集成了SNP密度图、曼哈顿图和qq图多种图形的画法。这个函数的参数有很多，这里列举一些常用的参数。
CMplot(Pmap, col=c('#377EB8', '#4DAF4A', '#984EA3', '#FF7F00'),bin.size=1e6, bin.max=NULL, pch=19, band=1, cir.band=0.5, H=1.5,ylim=NULL, cex.axis=1, plot.type='b', multracks=FALSE, cex=c(0.5,1,1),r=0.3, xlab='Chromosome', ylab=expression(-log[10](italic(p))), xaxs='i',yaxs='r', outward=FALSE, threshold = NULL, threshold.col='red',threshold.lwd=1, threshold.lty=2, amplify= TRUE, chr.labels=NULL,signal.cex = 1.5, signal.pch = 19, signal.col='red', signal.line=1,cir.chr=TRUE, cir.chr.h=1.5, chr.den.col=c('darkgreen', 'yellow', 'red'), cir.legend=TRUE, cir.legend.cex=0.6, cir.legend.col='black',LOG10=TRUE, box=FALSE, conf.int.col='grey', file.output=TRUE,file='jpg', dpi=300, memo='')
col 设置颜色cex/pch 设置点的大小/形状
bin.size 设置SNP密度图中的窗口大小
cex.axis 设置坐标轴字体和标签字体的大小
3.1 SNP密度图
> #install.packages(CMplot)> library(CMplot)> data = pig60K> head(data) SNP Chromosome Position trait1 trait2 trait31 ALGA0000009 1 52297 0.7738187 0.51194318 0.511943182 ALGA0000014 1 79763 0.7738187 0.51194318 0.511943183 ALGA0000021 1 209568 0.7583016 0.98405289 0.984052894 ALGA0000022 1 292758 0.7200305 0.48887140 0.488871405 ALGA0000046 1 747831 0.9736840 0.22096836 0.220968366 ALGA0000047 1 761957 0.9174565 0.05753712 0.05753712可以看到示例数据pig60K有6列，前3列是SNP信息，后三列是表型数据。我们自己用CMplot包作图时，可直接保留列名，将数据替换成自己的数据即可。
> CMplot(pig60K,plot.type = 'd',bin.size = 1e5, col = c('blue','red','yellow'), file.output = F)3.2 曼哈顿图
单性状曼哈顿图
> CMplot(pig60K,plot.type = 'm', threshold = c(0.01,0.05)/nrow(pig60K), amplify = T, signal.cex = c(1,1), signal.pch = c(20,20), signal.col = c('red','blue'), multracks = F, file.output = F)上面的图片是trait1的曼哈顿图，若绘制多性状曼哈顿图则是这样的：
> CMplot(pig60K,plot.type = 'm', threshold = c(0.01,0.05)/nrow(pig60K), amplify = T, signal.cex = c(1,1), signal.pch = c(20,20), signal.col = c('red','blue'), multracks = F, file.output = F)可以看到由于不同的信号叠加到一起显得非常拥挤，所以常规的曼哈顿图不适合展示多性状的GWAS结果。那用什么展示呢，环形曼哈顿图！
环形曼哈顿图
> CMplot(pig60K,plot.type='c',r=0.5,threshold=c(1e6, 1e6),cex = 1, threshold.col = c('red','blue'),cir.chr.h = 2,signal.cex = c(2,2), signal.col=c('red','green'),file.output = F)可以看到环形的曼哈顿图能够同时显示3个性状的GWAS结果。
3.4 qq图
qq图的做法比较简单，一般只需要把作图类型改成q，设置阈值，调整一下字体大小即可。
> CMplot(pig60K,plot.type = 'q',threshold = 0.05)04
小 结
本期给大家介绍了用于展示GWAS结果曼哈顿图和qq图的R包qqman和CMplot，其中qqman的用法比较简单，功能也相对单一。而CMplot除了曼哈顿图和qq图，还能够画SNP密度图，并且能够用环形曼哈顿图同时展示多个GWAS结果，推荐大家使用！