r语言怎么做图像分析（）
r语言怎么做图像分析（）最后看一下曼哈顿图的相关参数> qq(gwasResults$P) #qq图只需要一列p值的数据这种翘尾巴的形式也是最理想的qq图结果，可以看到从横坐标大于2开始，GWAS结果的p值与均匀分布的p值就有了明显的差距，说明表型和基因型之间确实存在显著的相关关系。> install.packages("qqman") > library(qqman) #加载qqman包 > library(RColorBrewer) #用于颜色变化 > str(gwasResults) > head(gwasResults) SNP CHR BP P 1 rs1 1 1 0.9148060 2 rs2 1 2 0.9370754 3 rs3 1 3 0.2861395 4 rs4 1 4
导 语全基因组关联分析(Genome-wide association study)是生物领域挖掘功能基因的常用方法。GWAS的最重要的结果展示就是曼哈顿图，本期给大家介绍两个画曼哈顿图的R包qqman和CMplot，并对二者做一个简单小结。
01GWAS简介全基因组关联分析最早是在人类疾病研究中被应用，随后在动物和植物研究中也大放异彩。从2005年第一篇GWAS研究开始到现在已经16年了，很多重要的基因都已经被挖掘出来了，但值得注意的是每年仍然有不少高水平的GWAS相关文章。尤其是近年来转录组、蛋白组、代谢组等多组学的兴起，可能会大大扩展GWAS的研究边界，让GWAS焕发出第二春。
关于GWAS具体的分析流程网上的资料很多，在这里不做更多的介绍。这里只介绍GWAS的结果展示方式，即曼哈顿图和qq图。其中曼哈顿图显示所有SNP位点的p-value，可以理解为每个SNP与表型的关联程度；qq图的纵轴是SNP位点的p-value值，横轴是则是均匀分布的p-value值，显示了每个SNP位点p-value实际值与理论值（假设SNP与表型不相关）的差异。
02qqman这个包的用法比较简单，这里用包中自带的示例文件gwasResults展示
> install.packages("qqman")
> library(qqman) #加载qqman包
> library(RColorBrewer) #用于颜色变化
> str(gwasResults)
> head(gwasResults)
SNP CHR BP P
1 rs1 1 1 0.9148060
2 rs2 1 2 0.9370754
3 rs3 1 3 0.2861395
4 rs4 1 4 0.8304476
5 rs5 1 5 0.6417455
6 rs6 1 6 0.5190959
可以看到数据一共4列，分别是SNP标记的名称、染色体、染色体位置、P值。我们先不调参数画个最简单的曼哈顿图
> manhattan(gwasResults)
从曼哈顿图可以看到只有3号染色体上有一个很高的峰，这几乎是最理想的GWAS结果。
同样，我们画出相应的qq图：
> qq(gwasResults$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)
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
plot.type 设置不同的绘图类型，可以设定为 "d" "c" "m" "q" or "b"，其中d是SNP密度图，c是环形曼哈顿图，m是曼哈顿图，q是qq图，b是同时画环形曼哈顿图、曼哈顿图和qq图。
threshold/ threshold.col/ threshold.lwd/ threshold.lty 设置阈值并添加阈值线/阈值线的颜色/宽度/类型
signal.cex/signal.pch/signal.col 设置显著点的大小/性状/颜色
cir.legend/cir.legend.cex/cir.legend.col 设置是否显示图例/图例字体大小/图例颜色
3.1 SNP密度图
> #install.packages(CMplot)
> library(CMplot)
> data = pig60K
> head(data)
SNP Chromosome Position trait1 trait2 trait3
1 ALGA0000009 1 52297 0.7738187 0.51194318 0.51194318
2 ALGA0000014 1 79763 0.7738187 0.51194318 0.51194318
3 ALGA0000021 1 209568 0.7583016 0.98405289 0.98405289
4 ALGA0000022 1 292758 0.7200305 0.48887140 0.48887140
5 ALGA0000046 1 747831 0.9736840 0.22096836 0.22096836
6 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)
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！
