怎样使用Python绘制GWAS分析中的曼哈顿图和QQ图

这篇文章给大家介绍怎样使用Python绘制GWAS分析中的曼哈顿图和QQ图，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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）。

【注】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：

（2）QQ图：

关于怎样使用Python绘制GWAS分析中的曼哈顿图和QQ图就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。