R语言画全基因组关联分析中的曼哈顿图(manhattan plot)
1、在linux中安装好R
2、准备好画曼哈顿图的R脚本即manhattan.r,manhattan.r内容如下:
- #!/usr/bin/Rscript
- #example : Rscript plot_manhatom.r XXX.assoc XXX.pdf
- argv <- commandArgs()
- #define the function to plot the manhatton and quantitle-quantitle plot
- plot_manhatton<-function(site_file,save_file){
- read.table(site_file,header=T)->data
- data<-data[which(data[,5]=="ADD"),]
- logp=-log10(data[,9]) #value
- chr=data[,1] #chr
- position<-data[,3] #position
- # xaxis=0
- sig=numeric()
- lab=numeric()
- flogp=numeric();
- the_col=c("darkblue","gray"); #chr class
- whole_col=c()
- xlabel=numeric();
- length_add=0
- label=numeric();
- for(i in 1:22){
- position[chr==i]->chr_pos
- chr_pos<-chr_pos-chr_pos[1]+17000000
- chr_num=length(chr_pos)
- cat("For chrosome",i,",Num of SNPs:",chr_num,"\n")
- if(length(chr_pos)==0){
- next
- }
- flogp=c(flogp,logp[chr==i])
- label=c(label,i)
- whole_col=c(whole_col,rep(the_col[i%%2+1],chr_num))
- chr_pos=length_add+chr_pos
- xlabel=c(xlabel,chr_pos)
- length_add=sort(chr_pos,decreasing=T)[1]
- lab=c(lab,(chr_pos[1]+length_add)/2)
- }
- png(save_file,height=500,width=600)
- par(mar=c(5,6,4,2))
- plot(xlabel,flogp,col=whole_col,axes=F,xlab="",ylab="",ylim=c(0,12),pch=20,cex=0.5,cex.lab=1.2,cex.axis=1.4)#ylim=c(0,6)
- significance=-log10(0.05/length(data[,1]))
- sig_pos<-xlabel[which(flogp>significance)]
- for(i in 1:length(sig_pos)){
- sig<-c(sig,which(xlabel>sig_pos[i]-60000 & xlabel<sig_pos[i]+60000))
- }
- sig<-unique(sig)
- cat("significant signal:",sig[10:20],"\n")
- points(xlabel[sig],flogp[sig],col="red",pch=20,cex=0.5)
- title(xlab="Chromosome",ylab=expression(-log[10]*(p)),cex.lab=1.4)
- # title(xlab="Chromosome",ylab="Score",cex.lab=1.8)
- # title("GWAS scan for Hair curl", cex.main=2.5)
- # yaxis=seq(0,1,by=0.1)
- # axis(2,yaxis,yaxis,las=1,cex.axis=1.5,line=-2)
- axis(2,las=2,cex.axis=1.4)
- #las can change the directory of the axis character
- #las=0 always parallel to the axis
- #las=2 always horizontal
- for(i in 1:22){
- mtext(label[i],side=1,at=lab[i],las=0,font=1,cex=0.8)
- #cex magnified relative to the to the default
- }
- # mtext("X",side=1,at=x[23],las=0,font=1,cex=1.4)
- # mtext("Y",side=1,at=x[24],las=0,font=1,cex=1.4)
- # axis(1,x,as.character(label),tick=TRUE,font=1)
- par(lty=2)
- abline(h=significance,cex=1.5,col="red")
- #plot the QQ plot
- # par(fig=c(0.58,0.92,0.43,0.95),new=TRUE)
- # observed <- sort(data[,12])
- # logp=-log10(observed)
- # expected <- c(1:length(observed))
- # lexp <- -(log10(expected / (length(expected)+1)))
- # plot(x=lexp,y=logp,pch=19,cex=0.6, xlab="Expected (-logP)", ylab="Observed (-logP)",cex.lab=1.2,cex.axis=1.2)
- # abline(0,1,col="red",lwd=2,lty=1)
- dev.off()
- }
- site_file<-argv[6];print(site_file)
- save_file<-argv[7];print(save_file)
- plot_manhatton(site_file,save_file)
- #round(x,digits=3) keep the length of the digit
3、准备好plink跑完后的.assoc.linear文件,比如mydata.assoc.linear
4、在linux中输入以下一个命令:
其中,mydata.png即为我们想要的曼哈顿图(manhattan plot)
- Rscript manhattan.r mydata.assoc.linear mydata.png
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