曼哈顿图“曼哈顿图阈值确定”

群体遗传学与重测序分析

1、PCA 利用GCTA对SNP数据集进行样本的PCA分析（其他软件如EIGENSOFT中的smartpca）。

2、群体遗传学研究相关软件的使用及结果分析如下：演化动力包括自然选择、性选择、遗传漂变、突变以及基因流动五种。通俗而言曼哈顿图，群体遗传学则是在种群水平上进行研究的遗传学分支。它也研究遗传重组曼哈顿图，种群的分类曼哈顿图，以及种群的空间结构。

3、传统群体遗传学 是基于观察到的等位基因频率与预期频率的分析。例如，在 Wright-Fisher模型 下，你可能会看到有性繁殖的二倍体个体群体，而且这些种群没有重叠世代。该模型忽略了诸如突变，重组，选择或种群大小或结构变化等影响。

4、群体遗传学（population geics）是研究群体的遗传变化规律的学科，研究群体中基因的分布．基因频率和基因型频率的维持和变化的科学。

曼哈顿图与qq图纵坐标横坐标关系怎样看

正态图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际数据和正态的期望相符，散点图就会呈一条对角直线。可以看到散点基本上是呈直线状的。

曼哈顿图是一种散点图，通常用于显示具有大量数据点，许多非零振幅和更高振幅值分布的数据。该图通常用于全基因组关联研究（GWAS）以显示重要的SNP（来源wiki）。

要看懂qq图，先要知道什么是分位数。我们生成一组数字，作为示例数据 把这些数据画在图上 横坐标没有意义，纵坐标代表dat的数值。四分位数，即可以将这组数据分成等量的四个部分的三个数。

曼哈顿图散乱的原因

1、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。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。

2、而且通常来说受到连锁不平衡的影响，强关联位点周围的SNP也会显示出相对较高的信号强度，并依次向两边递减，所以会出现上图中红色部分的现象。一般，在GWAS的研究中，Pvalue的阈值在10^-6 或者10^-8以下。

3、功耗数值减去了手机空载功耗（屏幕、信号、系统应用负载等功耗）。考虑到测试软件版本不同，功耗数值存在一定范围误差。但是不同处理器的功耗水平差距仍可作为参考。

R数据可视化12:曼哈顿图

数值字段：可简单理解为在右侧属性设置，可以点击“齿轮”按钮，对维度或者数值字段进行细化设置 数值字段细项设置：可以设置名称、汇总计算方式（求和、计算或平均值、占比/环比等）以及数据的格式。

所有的图都由数据data，想要可视化的信息，映射mapping（即数据变量如何映射到美学属性的描述）组成 图层（layers） 是几何元素和统计变换的集合。几何对象，简称 geoms ，代表你在图中实际看到的东西：点、线、多边形等等。

想要通过数据得到美观的图表，除了基础版的excel，专业版的Power BI和Tableau、技术版的python-matplotlib库，R语言等等，还有一些比基础版较为高阶一点且着重于图表美化的在线工具。

我的GWAS高级曼哈顿图折腾过程

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。

曼哈顿图是一种散点图，通常用于显示具有大量数据点，许多非零振幅和更高振幅值分布的数据。该图通常用于全基因组关联研究（GWAS）以显示重要的SNP（来源wiki）。

在R中进行整理，pmap格式在下面帖子中有详细介绍。第一列为SNP的ID，第二列为chr，第三列为SNP的位置，第四列开始为每个性状的SNP的P值。

如何使用Python绘制GWAS分析中的曼哈顿图和QQ图 Python是一种开放源代码的脚本编程语言，这种脚本语言特别强调开发速度和代码的清晰程度。

如何使用Python绘制GWAS分析中的曼哈顿图和QQ图

一共是4列（逗号分隔）曼哈顿图，分别为曼哈顿图：[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）。在本例曼哈顿图中曼哈顿图我们只需要使用第1，3和4列曼哈顿图；而QQ图则只需要第4列——pvalue。

如何使用Python绘制GWAS分析中的曼哈顿图和QQ图 Python是一种开放源代码的脚本编程语言，这种脚本语言特别强调开发速度和代码的清晰程度。

在R中进行整理，pmap格式在下面帖子中有详细介绍。第一列为SNP的ID，第二列为chr，第三列为SNP的位置，第四列开始为每个性状的SNP的P值。

用于做曼哈顿图最常用的一个R包叫做qqman——an R package for creating Q-Q and manhattan plots。本文我们直接使用该包中的例子进行讲解（毕竟我也没有可以绘图的GWAS数据哈哈哈）。

所以，在分析GWAS时，我们如何确定找到的SNP位点是和我们关心的性状显著相关，而不是遗传漂变呢，从QQ-plot可以得到这一信息。Q-Q plot 即Quantile-Quantile Plot。

文献中，关于GWAS这一块的图有：①所有样本地理位置与种子大小的图曼哈顿图；②样本表型值的概率密度图与直方图；③曼哈顿图；④top SNPs的累积效应图。