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這篇文章將為大家詳細講解有關如何進行R語言ggplot2包畫曼哈頓圖的簡單分析，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
曼哈頓圖是GWAS數據分析中經常會用到的一個圖，R語言里有專門的包和函數直接生成曼哈頓圖。但是如果有數據的話我們自己也可以用ggplot2來做。
做曼哈頓圖的數據通常是以下這種格式
曼哈頓圖可以理解成一個x對應多個y的散點圖，ggplot2里做這種圖的函數是geom_jitter()
今天用到的數據集是來自于
rMVP這個包中的pig60K數據集
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這個包中的filter()函數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")
關于如何進行R語言ggplot2包畫曼哈頓圖的簡單分析就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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