曼哈顿图的名字来源是因为其形如曼哈顿的天际线：高耸在较低高度的“建筑物”上方的摩天大楼的轮廓。主要用于GWAS结果的展示，今天让我们来看看如何绘制曼哈顿图。
什么是曼哈顿图 Manhattan Plot
曼哈顿图是一种散点图，通常用于显示具有大量数据点，许多非零振幅和更高振幅值分布的数据。该图通常用于全基因组关联研究（GWAS）以显示重要的SNP（来源wiki）。
在图中每个点代表一个SNP，纵轴为每个SNP计算出来的Pvalue取-log10，横轴为SNP所在的染色体。基因位点的Pvalue越小即-log10(Pvalue)越大，其与表型性状或疾病等关联程度越强。而且通常来说受到连锁不平衡的影响，强关联位点周围的SNP也会显示出相对较高的信号强度，并依次向两边递减，所以会出现上图中红色部分的现象。一般，在GWAS的研究中，Pvalue的阈值在10^-6 或者10^-8以下。（现在可能要求更高了？好久没看过文章）
怎么做曼哈顿图 Manhattan Plot
用于做曼哈顿图最常用的一个R包叫做qqman——an R package for creating Q-Q and manhattan plots。本文我们直接使用该包中的例子进行讲解（毕竟我也没有可以绘图的GWAS数据哈哈哈）。没有安装的可以先输入install.packages("qqman")安装该包。当然qqman包由于是为曼哈顿图服务所以其实有很多限制，如果想要完全DIY我们可以使用ggplot。本文将会介绍使用这两个R包进行绘图。
下述内容来源于Manhattan plot in R: a review,我只是一个搬运工。
1）需要什么格式的数据
qqman提供的数据例子很直接就叫做"gwasResults"，数据格式如下：
library(qqman)
data("gwasResults")
head(gwasResults)
SNP CHR BP P
1 rs1 1 1 0.9148060
2 rs2 1 2 0.9370754
3 rs3 1 3 0.2861395
4 rs4 1 4 0.8304476
5 rs5 1 5 0.6417455
6 rs6 1 6 0.5190959
第一列为SNP的名字，第二列CHR为所在染色体，第三列BP为染色体上所在位置。要注意如果你的CHR中存在X，Y这样的，需要给他们转化为数字如赋予23，24等，其中第一列SNP的名字是可选择的，后三列是必须提供的。
2）如何作图
利用manhattan函数即可作出相应的曼哈顿图。
manhattan(gwasResults, chr="CHR", bp="BP", snp="SNP", p="P" )
如果你想要标记其中一系列你感兴趣的SNP，怎么办呢？给出你感兴趣的snpsOfInterest列表即可。
snpsOfInterest
[1] "rs3001" "rs3002" "rs3003" "rs3004" "rs3005" "rs3006" "rs3007" "rs3008" "rs3009" "rs3010" "rs3011"
[12] "rs3012" "rs3013" "rs3014" "rs3015" "rs3016" "rs3017" "rs3018" "rs3019" "rs3020" "rs3021" "rs3022"
[23] "rs3023" "rs3024" "rs3025" "rs3026" "rs3027" "rs3028" "rs3029" "rs3030" "rs3031" "rs3032" "rs3033"
[34] "rs3034" "rs3035" "rs3036" "rs3037" "rs3038" "rs3039" "rs3040" "rs3041" "rs3042" "rs3043" "rs3044"
[45] "rs3045" "rs3046" "rs3047" "rs3048" "rs3049" "rs3050" "rs3051" "rs3052" "rs3053" "rs3054" "rs3055"
[56] "rs3056" "rs3057" "rs3058" "rs3059" "rs3060" "rs3061" "rs3062" "rs3063" "rs3064" "rs3065" "rs3066"
[67] "rs3067" "rs3068" "rs3069" "rs3070" "rs3071" "rs3072" "rs3073" "rs3074" "rs3075" "rs3076" "rs3077"
[78] "rs3078" "rs3079" "rs3080" "rs3081" "rs3082" "rs3083" "rs3084" "rs3085" "rs3086" "rs3087" "rs3088"
[89] "rs3089" "rs3090" "rs3091" "rs3092" "rs3093" "rs3094" "rs3095" "rs3096" "rs3097" "rs3098" "rs3099"
[100] "rs3100"
manhattan(gwasResults, highlight = snpsOfInterest)
如果你想知道每条染色体上pvalue最小的SNP，你可以通过下述方式：
manhattan(gwasResults, annotatePval = 0.01)
manhattan(gwasResults, annotatePval = 0.0001)#不符合该筛选条件的即使-log10(pvalue)最高也不显示
如果不喜欢黑色和灰色的搭配，也可以自行改变颜色。
manhattan(gwasResults, annotatePval = 0.01,annotateTop = T, col = c("grey", "skyblue"))
那么使用ggplot要如何作图呢？
这里我们要对数据进行一点整理，需要用到一个十分实用的符号，我们称其为管道符号%>%，该符号的作用是可以将上一步的结果直接传输给下一步，像一个管道进行连接。
library(dplyr)
don <- gwasResults %>%
# Compute chromosome size
group_by(CHR) %>%
summarise(chr_len=max(BP)) %>%
# Calculate cumulative position of each chromosome
mutate(tot=cumsum(chr_len)-chr_len) %>%
select(-chr_len) %>%
# Add this info to the initial dataset
left_join(gwasResults, ., by=c("CHR"="CHR")) %>%
# Add a cumulative position of each SNP
arrange(CHR, BP) %>%
mutate( BPcum=BP+tot)
head(don)
SNP CHR BP P tot BPcum
1 rs1 1 1 0.9148060 0 1
2 rs2 1 2 0.9370754 0 2
3 rs3 1 3 0.2861395 0 3
4 rs4 1 4 0.8304476 0 4
5 rs5 1 5 0.6417455 0 5
6 rs6 1 6 0.5190959 0 6
axisdf = don %>% group_by(CHR) %>% summarize(center=( max(BPcum) + min(BPcum) ) / 2 )
head(axisdf)
# A tibble: 6 x 2
CHR center
<int> <dbl>
1 1 750.
2 2 2096
3 3 3212.
4 4 4204
5 5 5115
6 6 5966
don是用于作图的主要数据表，而axisdf是用于处理x轴，因为我们想要他们按照染色体的位置排布。上述数据处理完成后，我们就可以使用ggplot作图：
ggplot(don, aes(x=BPcum, y=-log10(P))) +
geom_point( aes(color=as.factor(CHR)), alpha=0.8, size=1.3) +
scale_color_manual(values = rep(c("grey", "skyblue"), 22 )) +
scale_x_continuous( label = axisdf$CHR, breaks= axisdf$center ) +
scale_y_continuous(expand = c(0, 0) ) + # remove space between plot area and x axis
theme_bw() +
theme(
legend.position="none",
panel.border = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank()
)
我们这里展示一下有无scale_x_continuous( label = axisdf$CHR, breaks= axisdf$center )的差异，可以看到x轴的变化
那么如果想要把某些SNP标记出来呢？那么我们在前期处理数据的时候需要将这些数据标记出来，这个过程和之前火山图标记显著的基因很类似:
don <- gwasResults %>%
# Compute chromosome size
group_by(CHR) %>%
summarise(chr_len=max(BP)) %>%
# Calculate cumulative position of each chromosome
mutate(tot=cumsum(chr_len)-chr_len) %>%
select(-chr_len) %>%
# Add this info to the initial dataset
left_join(gwasResults, ., by=c("CHR"="CHR")) %>%
# Add a cumulative position of each SNP
arrange(CHR, BP) %>%
mutate( BPcum=BP+tot) %>%
# ！！！！！！Add highlight and annotation information
mutate( is_highlight=ifelse(SNP %in% snpsOfInterest, "yes", "no")) %>%
mutate( is_annotate=ifelse(-log10(P)>4, "yes", "no"))
# Prepare X axis
axisdf <- don %>% group_by(CHR) %>% summarize(center=( max(BPcum) + min(BPcum) ) / 2 )
然后画图的时候geom_point在颜色上进行区分，并使用geom_label_repel标注出来即可：
ggplot(don, aes(x=BPcum, y=-log10(P))) +
# Show all points
geom_point( aes(color=as.factor(CHR)), alpha=0.8, size=1.3) +
scale_color_manual(values = rep(c("grey", "skyblue"), 22 )) +
# custom X axis:
scale_x_continuous( label = axisdf$CHR, breaks= axisdf$center ) +
scale_y_continuous(expand = c(0, 0) ) + # remove space between plot area and x axis
# Add highlighted points
geom_point(data=subset(don, is_highlight=="yes"), color="orange", size=2) +
# Add label using ggrepel to avoid overlapping
geom_label_repel( data=subset(don, is_annotate=="yes"), aes(label=SNP), size=2) +
# Custom the theme:
theme_bw() +
theme(
legend.position="none",
panel.border = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank()
)
那么，关于曼哈顿图的分享就到这里啦。
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