【前言】其实这篇文章是为了简单介绍一下geneview的用法，它是一个Python高级库，建立在matplotlib的基础之上，专门用于基因组数据的可视化，目的是为了使创建高大上(精致)的基因组数据图表变得简单。目前该发布的Python包中已经内置多个优美的调色板和风格(默认情况下就能创建赏心悦目的图形)，同时已经集成了曼哈顿图和Q-Q图的绘制函数。作为该Python包的主要开发者，只是如此是远远不够的，在未来的日子里，我希望它能在功能不断完善的同时也变得更加易用。

曼哈顿图和QQ图是两个在全基因组关联(GWAS)分析里面最常出现的图形，基本上已经是GWAS的标配，几乎在每篇GWAS的文章都会见到，它们的作用和所要传达出来的信息我也在[上一篇关于GWAS的博文]()中做了些说明，在这里我们就只集中在如何用Python和geneview将其有效地展现出来。

首先，准备一些数据来作为例子。

我这里用来展现的数据是2011年丹麦人所做过的一个关于年轻人过度肥胖的GWAS研究——GOYA，数据也是从他们所发表的结果中获得，总共有5,373个样本，其中超重的个体(case)有2,633个，正常的个体(control)是2,740个，从样本量上看还算可以。为了方便使用，我对其做了相关的处理，包括从PED和MAP文件到GEN文件的生成，并重复了一次case-control的关联性分析，计算出了芯片上所研究的各个SNP位点与肥胖相关的显著性程度(即p-value)，最后又将结果数据抽取出来做成数据集——放在这里供下载(15.6Mb，csv格式)。以上内容虽提及到了一些领域内术语和相关文件格式，但若不懂也请不必纠结，因为后续处理都是基于这个最终的数据集来完成的

接着，需要将geneview软件包加入到你的Python中，有多种不同的方式，但推荐直接使用pip，以下是安装比较稳定的发布版，直接在终端命令行下(Linux or Mac)输入：pip install geneview

或者，也可以直接从github上安装正在开发的版本：pip install git+git://github.com/ShujiaHuang/geneview.git#egg=geneview

第三种办法就是直接下载源码，然后自行编译，虽然不推荐这种做法(因为还有依赖包必须自行下载安装，过程会比较麻烦低效)，但对于某些不能连接外网的集群也只能如此，这三种方式都是可行的。

曼哈顿图

将示例数据下载下来：wget https://raw.githubusercontent.com/ShujiaHuang/geneview-data/master/GOYA.csv ./

先简单地查看一下数据的格式:chrID,rsID,position,pvalue

1,rs3094315,742429,0.144586

1,rs3115860,743268,0.230022

1,rs12562034,758311,0.644366

1,rs12124819,766409,0.146269

1,rs4475691,836671,0.458197

1,rs28705211,890368,0.362731

1,rs13303118,908247,0.22912

1,rs9777703,918699,0.37948

1,rs3121567,933331,0.440824

一共是4列(逗号分隔)，分别为：[1]染色体编号，[2]SNP rs 编号，[3] 位点在染色体上的位置，[4]显著性差异程度(pvalue)。在本例曼哈顿图中我们只需要使用第1,3和4列；而QQ图则只需要第4列——pvalue。

下面我们先从绘制曼哈顿图开始。我们先将需要的数据读取到一个列表中，可以这样做：import csv

data = []

with open(“GOYA.csv”) as f:

f_csv = csv.reader(f)

headers = next(f_csv)

data = [[row[0], int(row[2]), float(row[3])] for row in f_csv]

现在GOYA.csv中的数据就都存放在data列表中了，由于Python在读取文件中数据时，都是以string类型存放，因此对于第3和第4列的数据有必要事先把做点类型转换。

接下来，调用geneview中的曼哈顿图函数。import matplotlib.pyplot as plt

from geneview.gwas import manhattanplot

ax = manhattanplot(data, xlabel=”Chromosome”, ylabel=”-Log10(P-value)”) # 这就是Manhattan plot的函数

plt.show()

只需这样的一句代码就能创建一个漂亮的曼哈顿图，有必要再次指出的是，geneview是以matplotlib为基础开发出来的，所创建的图形对象实际上仍属于matplotlib，geneview内部自定义了很多图形风格，同时封装了大量只属于基因组数据的图表类型，但图形的输出格式以及界面显示都仍和matplotlib一样，因此在这里我们使用matplotlib.pyplot的show()函数(上例中：plt.show())将所绘制出来的曼哈顿图显示出来。如果要将图形保存下来，则只需执行`plt.savefig(“man.png”)`，这样就会在该目录下生成一个名为『man.png』png格式的曼哈顿图，若是要存为pdf格式，则只需将所要保存的文件名后缀改成『.pdf』(plt.savefig(“man.pdf”))就可以了。下面这些格式：emf, eps, pdf, png, jpg, ps, raw, rgba, svg, svgz等都是支持的，至于最新的还有多少种，还请参照matplotlib文档中说明。

此外，geneview中的每个画图函数都有着足够的灵活性，我们也可以根据自己的需要做一些调整，比如：xtick = [‘1’, ‘2’,’3′,’4′,’5′,’6′,’7′,’8′,’9′,’10’,’11’,’12’,’13’,’14’,’16’,’18’, ’20’,’22’]

manhattanplot(data,

xlabel=”Chromosome”, # 设置x轴名字

ylabel=”-Log10(P-value)”, # 设置y轴名字

xtick_label_set = set(xtick), # 限定横坐标轴上的刻度显示

s=40, # 设置图中散点的大小

alpha=0.5, # 调整散点透明度

color=”#f28b1e,#9a0dea,#ea0dcc,#63b8ff”, # 设置新的颜色组合

)

实现新的颜色组合、限定x轴上的刻度显示和散点大小的调节。甚至还可以将散点改为线：manhattanplot(data，

xlabel=”Chromosome”, # 设置x轴名字

ylabel=”-Log10(P-value)”, # 设置y轴名字

xtick_label_set = set(xtick), # 限定横坐标轴上的刻度显示

alpha=0.5, # 调整散点透明度

color=”#f28b1e,#9a0dea,#ea0dcc,#63b8ff”, # 设置新的颜色组合

kind=”line”

)

其它方面的调整请查看geneview文档中的相关说明。

Q-Q图

qq图只需用到上例中的pvalue那一列：import csv

import matplotlib.pyplot as plt

from geneview.gwas import qqplot

pvalue=[]

with open(“GOYA.csv”) as f:

f_csv = csv.reader(f)

headers = next(f_csv)

pvalue = [float(row[3]) for row in f_csv]

ax = qqplot(pvalue, color=”#00bb33″, xlabel=”Expected p-value(-log10)”,                  ylabel=”Observed p-value(-log10)”) # Q-Q 图

plt.show()

同样，也可以根据自己的需要对改图进行相关的调整。

以上，便是如何使用Python来制作Manhattan图和QQ图的方法，geneview的集成函数简化了这样的一个过程。

另外，如果你也看过丹麦人的这个GOYA研究，就会发现实际以上的两个图和其文章中的基本是一致的，当然我自己做了

些数据清洗的操作，结果上仍然会有些许的不同。虽然此刻下结论还有点为时尚早，但总的来讲，我应该也可以通过这个数据集比较顺利的将其结果重复出来了。

最后，附上利用geneview画曼哈顿图和QQ图的代码：

(1)曼哈顿图：import sys

import csv

import matplotlib.pyplot as plt

sys.path.append('..')

import geneview as gv

xtick = ['chr'+c for c in map(str, range(1, 15) + ['16', '18', '20', '22'])]

df = gv.util.load_dataset('GOYA_preview')

gv.gwas.manhattanplot(df[['chrID','position','pvalue']],

hline_kws={'y': 3, 'color': 'b', 'lw': 1},

xlabel="Chromosome",

ylabel="-Log10(P-value)",

xticklabel_kws={'rotation': 'vertical'},

xtick_label_set = set(xtick))

plt.savefig('manhattan.png')

plt.show()

(2)QQ图：import sys

import matplotlib.pyplot as plt

sys.path.append('..')

import geneview as gv

df = gv.util.load_dataset('GOYA_preview')

gv.gwas.qqplot(df['pvalue'])

"""

fig, ax = plt.subplots()

gv.gwas.qqplot(df['pvalue'], ax=ax,

xlabel="Expected p-value(-log10)",

ylabel="Observed p-value(-log10)")

"""

plt.savefig('qq.png')

plt.show()