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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)如何進(jìn)行R語言ggplot2包畫曼哈頓圖的簡(jiǎn)單分析，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。
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曼哈頓圖是GWAS數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常會(huì)用到的一個(gè)圖，R語言里有專門的包和函數(shù)直接生成曼哈頓圖。但是如果有數(shù)據(jù)的話我們自己也可以用ggplot2來做。
做曼哈頓圖的數(shù)據(jù)通常是以下這種格式
第一列是SNP對(duì)應(yīng)的一個(gè)名字 第二列是染色體編號(hào) 第三列是SNP在染色體的位置 第四列是特征對(duì)應(yīng)的一個(gè)P值 如果有多個(gè)特征依次往后排就可以了
曼哈頓圖可以理解成一個(gè)x對(duì)應(yīng)多個(gè)y的散點(diǎn)圖，ggplot2里做這種圖的函數(shù)是geom_jitter()
今天用到的數(shù)據(jù)集是來自于
rMVP這個(gè)包中的pig60K數(shù)據(jù)集
library(rMVP)
data('pig60K')
library(ggplot2)
ggplot(pig60K,aes(x=Chromosome,y=trait1))+
geom_jitter()
ggplot(pig60K,aes(x=Chromosome,y=trait1))+
geom_jitter(aes(color=Chromosome))
ggplot(pig60K,aes(x=Chromosome,y=trait1))+
geom_jitter(aes(color=Chromosome))+
theme(legend.position = "none")
dplyr這個(gè)包中的filter()函數(shù)library(dplyr)
df<-filter(pig60K,Chromosome!="Y")
ggplot(df,aes(x=Chromosome,y=trait1))+
geom_jitter(aes(color=Chromosome))+
theme(legend.position = "none")
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")
ggplot(df,aes(x=Chromosome,y=-log10(trait1)))+
geom_jitter(aes(color=Chromosome))+
theme(legend.position = "none")
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")
關(guān)于如何進(jìn)行R語言ggplot2包畫曼哈頓圖的簡(jiǎn)單分析就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。
文章題目：如何進(jìn)行R語言ggplot2包畫曼哈頓圖的簡(jiǎn)單分析
轉(zhuǎn)載來于：http://fisionsoft.com.cn/article/pjhpdc.html
