R语言ggplot2包画曼哈顿图的一个简单小例子

2020-12-18 11:05:31 浏览数 (1)

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
代码语言：javascript复制
library(rMVP)
data('pig60K')
使用ggplot2画图
代码语言：javascript复制
library(ggplot2)
ggplot(pig60K,aes(x=Chromosome,y=trait1)) 
  geom_jitter()

image.png

按不同的染色体填充颜色
代码语言：javascript复制
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
代码语言：javascript复制
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
代码语言：javascript复制
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
代码语言：javascript复制
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
代码语言：javascript复制
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
代码语言：javascript复制
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")

image.png

今天内容的视频版

也欢迎大家到B站关注我 同名 小明的数据分析笔记本，会时不时的更新一些R语言做数据处理和数据可视化的视频，点击阅读原文直达。

r语言 数据分析

0 人点赞