多性状或者多个模型的QQ和曼哈顿重叠图

之前介绍了好几篇QQ图和曼哈顿图的绘制GWAS的曼哈顿图和QQ图diamante，GWAS分析QQ图挺好，曼哈顿图没有显著性，如何调整阈值，今天介绍一下多个性状或者多个模型的QQ图和曼哈顿图如何绘制。这里，整理了示例数据和代码，比葫芦画瓢，很容易复现。

多性状的QQ图：

多性状的曼哈顿图：

1，多性状曼哈顿图应用场景

场景一：多环境的数据，一般分开进行分析，结果就是同一个性状在多个环境中有多个结果，如果想把结果合并到一个图中，这就需要多性状曼哈顿图，每个环境的数据一个颜色，看一下交叉情况。

场景二：同一个性状，使用多个模型，比如GLM、MLM、Farmcpu等，想把同一个性状不同的模型放在一起，也可以用多性状曼哈顿图。

2，如何准备数据

我们这里使用的包是 CMplot，数据格式可以用Excel进行整理：

• 第一列是SNP名称，如果没有，可以用染色体+物理位置表示
• 第二列是染色体编号
• 第三列是物理位置
• 第四列以后，就是每个性状的GWAS分析的Pvalue值，比如trait1就是trait1性状的P值，trait2就是trait2性状的P值，等等

3，代码介绍

将上面的数据整理好之后，使用下面的数据进行分析：

library(CMplot)
library(openxlsx)

rm(list=ls())

dd = read.xlsx("multi_trait_manhtn_data.xlsx")

## QQ图：分开绘制
CMplot(dd,plot.type = "q",multracks=TRUE, threshold = 0.05)
## QQ图：合并绘制
CMplot(dd,plot.type = "q",multracks=TRUE,, threshold = 0.05,multraits = TRUE)

## 曼哈顿图：分开绘制
CMplot(dd,plot.type="m", threshold=c(0.05)/nrow(dd),multracks=TRUE, file.output=TRUE)
## 曼哈顿图：合并绘制
CMplot(dd,plot.type="m", threshold=c(0.05)/nrow(dd),multracks=TRUE, file.output=TRUE,multraits = TRUE)

上面有四个图，分别是：

• 分开绘制的QQ图
• 合并绘制的QQ图
• 分开绘制的曼哈顿图
• 合并绘制的曼哈顿图

关键参数：

• multracks=TRUE，这个参数是多个性状放在一个图中
• multraits = TRUE，这个参数是多个性状叠加效果

4，文件介绍

压缩包：

压缩包的文件：