曼哈顿图本质上是一个散点图，用于显示大量非零大范围波动数值，最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点。它得名源于样式与曼哈顿天际线相似(如下图）。

近几年，在宏基因组领域，尤其是差异OTU结合分类学结果，采用 Manhattan plot 展示有非常好的效果，倍受推崇。

一

曼哈顿图优点

大数据中，即展示数据全貌，又能快速找到目标基因或 OTU，同时可知目标的具体位置和分类、显著程度等信息。绝对高端大气，而且还有内涵。

二

曼哈顿图解读

数据坐标轴介绍，以下图 GWAS 研究结果为例：

• X 轴为染色体编号，且每个基因组 SNP 位点沿染色体序列排列；在 16S 扩增子或宏基因组中则为 OTU 按 Taxonomy 某一级别排序。

• Y 轴为该位点相关的统计显著性 Pvalue 值，由于 pvalue 值范围是从 0-1，且越小越好，直接展示非常密集于 0 附近，很难区分。如何使越近 0 的显著数值变大，且而容易区分开，log10 变换是非常好的方法，直接把关注的高显著性(Pvalue 趋近零)值高位显示，远离整体，目标一目了然。

• 图中水平线一般为设定的不同显著性水平阈值，方便读出每个点的显著性水平；或只添加一条显示性阈值，高于则显著。

三

曼哈顿图绘制工具

R 语言（ggplot2，qqman）、Python（geneview）都能绘制曼哈顿图。本文主要介绍如何使用 R 语言中的 qqman 包绘制 GWAS 研究的 Manhattan 图。

四

R语言 qqman 包

qqman 是一个使用 Q-Q（应用 qq() 函数） 和 manhattan plots(应用 manhattan() 函数) 对 GWAS 分析结果进行可视化的 R 包。

The qqman package includes functions for creating manhattan plots (the manhattan() function) and Q-Q plots (with the qq() function) from GWAS results. The gwasResults data.frame included with the package has simulated results for 16,470 SNPs on 22 chromosomes in a format similar to the output from PLINK.

1. 安装

在 R 中安装 qqman ：

# install only onceinstall.packages("qqman")

# load every time you use itlibrary(qqman)

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2. 数据

qqman 包中的 gwasResults 数据结构包含了一共 22 条染色体 16470 个 SNP 的 GWAS 模拟结果数据，该数据共4列，分别是：SNP id，染色体编号，SNP 坐标，P value；如下所示（范例的 SNP 坐标是连续的，但真实的 SNP 数据的坐标可能是断续的，但不会影响绘图）：

> str(gwasResults)'data.frame':    16470 obs. of  4 variables: $ SNP: chr  "rs1" "rs2" "rs3" "rs4" ... $ CHR: int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ BP : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... $ P  : num  0.915 0.937 0.286 0.83 0.642 ...

> head(gwasResults)  SNP CHR BP         P1 rs1   1  1 0.91480602 rs2   1  2 0.93707543 rs3   1  3 0.28613954 rs4   1  4 0.83044765 rs5   1  5 0.64174556 rs6   1  6 0.5190959

> tail(gwasResults)          SNP CHR  BP         P16465 rs16465  22 530 0.564370216466 rs16466  22 531 0.138286316467 rs16467  22 532 0.393699916468 rs16468  22 533 0.177874916469 rs16469  22 534 0.239302016470 rs16470  22 535 0.2630441

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每一条染色体上的 SNPs 数量：

> as.data.frame(table(gwasResults$CHR))   Var1 Freq1     1 15002     2 11913     3 10404     4  9455     5  8776     6  8257     7  7848     8  7509     9  72110   10  69611   11  67412   12  65513   13  63814   14  62215   15  60816   16  59517   17  58318   18  57219   19  56220   20  55321   21  54422   22  535

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3. 绘制曼哈顿图

绘制最基础曼哈顿图：

manhattan(gwasResults)

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图形说明：

• 各染色体散点数据来自 gwasResult，是绘图的主数据；

• chr3 的线状点来自 qqman 内置的 snpsOfInterest 向量（snpsOfInterest <- paste0("rs", 3001:3100)），由 highlight 参数控制；

• 灰色横线（suggestive）由参数 suggestiveline 控制，默认 -log10(1e-5) = 5 ；如果为 FALSE，不绘制；

• 红色横线（genome-wide significance）由参数 genomewideline 控制，默认 -log10(5e-8) ≈ 7.3；如果为 FALSE，不绘制；

• 灰色、红色横线也可以使用 aline 函数进行绘制：

  abline(h=-log10(5e-8), col="red", lty=1, lwd=1) 
  abline(h=-log10(1e-5), col="blue", lty=1, lwd=1)

我们可以通过修改参数，更改图形的颜色、标题，以及去除横线：

manhattan(gwasResults,     main = "Manhattan Plot",     ## 图形标题    ylim = c(0, 10),             ## y 轴绘图范围    cex = 0.6,                   ## 减少点的大小到 60%    cex.axis = 0.9,              ## 减少 X、Y 轴标签的字体大小到 90%    col = c("blue4", "orange3"), ## 散点颜色；该函数会循环利用 col 中的颜色向量    suggestiveline = F,          ## 去除 suggestive 参考线    genomewideline = F,          ## 去除 genome-wide significance 参考线    chrlabs = c(1:20, "P", "Q")) ## 自定义染色体标号

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查看单条染色体的分布情况：

manhattan(subset(gwasResults, CHR == 1))

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对 chr3 染色体中感兴趣的 SNPs 进行高亮显示。qqman 包内置了一个叫 snpsOfInterest 向量（vector），该向量包含了 100 个位于 chr3 的 SNPs （ snpsOfInterest <- paste0("rs", 3001:3100) ）。

如果我们对不存在的 SNPs 进行高亮（highlight）显示，将会引发警告（warning：You're trying to highlight SNPs that don't exist in your results.）。

> str(snpsOfInterest)  chr [1:100] "rs3001" "rs3002" "rs3003" "rs3004" "rs3005" "rs3006" "rs3007" ...> manhattan(gwasResults, highlight = snpsOfInterest)

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我们也可以自定义感兴趣的 SNPs 进行高亮（highlight）显示，在 GWAS 中如何选择感兴趣的 SNPs：一般是我们做完 gwas 分析，哪个 peak 是你感兴趣的，我们就可以把该 peak 相关的 SNPs 单独提取出来。

> hig = c("rs3057", "rs3056", 'rs3054', "rs4064", "rs11846", "rs13895")> manhattan(gwasResults, highlight = hig)

#以文件的形式读取感兴趣 SNPs$ cat hig.txtrs3057rs3056rs3054rs4064rs11846rs13895

> hi = read.table("hig.txt")> manhattan(gwasResults, highlight = hi$V1)

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综合高亮和区域限制，我们利用 xlim 参数对位于 chr3:200-500 区域 SNPs 中的 snpsOfInterest 进行高亮显示：

manhattan(subset(gwasResults, CHR == 3), highlight =  snpsOfInterest, xlim = c(200, 500), main = "Chr 3")

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我们可以利用 annotatePval 参数根据 p-value 值对 SNPs 进行注释。该参数默认会对位于每条染色体上，且大于其设定阈值的 Top SNP 进行注释（显示名称）：

# -log10(0.001) = 3manhattan(gwasResults, annotatePval = 0.01)

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我们也可以利用 annotatePval+annotateTop 对符合阈值范围内的所有 SNPs 进行注释：

# -log10(0.005) ≈ 2.3manhattan(gwasResults, annotatePval = 0.005, annotateTop = FALSE)

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4. 注意事项

• 通过执行 str(gwasResults)，可以看到 gwasResults 数据框包含了 SNP、染色体、位置，以及 p-value 4 列信息，并分别对应命名为 SNP， CHR， BP，以及 P。如果我们使用 qqman 绘制曼哈顿图但输入数据的列名不一样时，需要使用 chr="输入数据染色体列名"， bp="输入数据位置列名"，p="输入数据 p-value 列名"，以及 snp="输入数据 snp 列名" 进行重新设置。

• 输入数据的染色体（chromosome）列必须为数值（numeric）。如果名字包含 "X", "Y", 或者 "MT"，我们必须把它们重命名为 23, 24, 25 等。我们也可以通过修改源码（e.g., fix(manhattan)）的方式更改指定轴刻度标签（labs <- unique(d$CHR)）为我们想要的任何形式。

• 如果想要更改高亮（highlight）或者 suggestive/genomewide 线的颜色，我们需要在源码中找到 col="blue"（suggestive line）, col="red"（genomewide line）, 以及 col="green3"（highlight colors）后分别进行修改。suggestive/genomewide 线的颜色与样式，也可以使用 aline 函数进行修改（参上上文的"图形说明"）。

关于 R 绘制 GWAS 研究的 Manhattan 图就介绍到这里，如果你觉得本文章对你有用，欢迎转发！