作为一种经典的可视化方式，曼哈顿图使用广泛，在GWAS分析中随处可见，本文就来揭秘曼哈顿图绘制的核心方法。
曼哈顿图的命名得益于其形状，和纽约市曼哈顿区鳞次栉比的大楼非常相近，曼哈顿区是摩天大楼最多的城市，标志性的景观如下
曼哈顿图示意如下
每条染色体可以看做是一座高楼，整体看上去形似曼哈顿区的摩天大楼，所以称之为曼哈顿图。
了解了曼哈顿图的命名，再来看下它所展示的信息。从上图可以看出，曼哈顿图的x轴为snp位点在染色体上的位置，y轴为SNP位点对应的p值。从本质上来看，属于散点图。有x轴和y轴的坐标，人人都可以画散点图，那为何曼哈顿图的绘制看上去并非如此简单呢？
秘密就在于SNP位点的染色体位置，对于不同的染色体，在标记位置时都是从1开始计数的，比如1号和2号染色体的12bp对应的是两个snp位点。通过染色体和位置两列信息相结合， 可以唯一表征snp位点的位置。
然而在绘制散点图时，x轴只能用1个数值来表示。在曼哈顿图中，将染色体线性排列，1号染色体的位置不变，2号染色体的位置在原来的基础上再加上的1号染色体的总长度，然后依次类推，通过这样一种形式，将原始输入文件中染色体和位置两列信息，转换为绘图所用的x轴坐标信息。
在实际分析中，通过qqman这个R包可以来实现曼哈顿图的绘制，用法如下
输出结果如下所示
可以看到，只需要准备好同样格式的输入文件，绘制曼哈顿图就是几秒钟的事情。曼哈顿图展示了每个SNP位点的p值信息，图中的两个水平横线对应筛选显著位点的阈值，一个对应的p值是1e-5，另一个对应的p值是5e-8。
当然该R包还提供了很多的功能，比如高亮标记指定的snp位点等，改变染色体显示的名称等等，能够满足基本需求，但是还是由许多限制，比如不能展示性染色体。该包的源代码中会自动对数据过滤，只保留常染色体上的SNP位点。
使用别人的R包就是这个样子，别人给你什么，你用什么，想要个性化，要么通知R包的开发者新增功能，当然人家不一定会买账，要么自己来。
将qqman中的核心源代码部分截取出来，如下
这里省略了颜色的赋值，可以看到，大部分的工作是在计算snp位点对应的x轴坐标，画图的代码只有寥寥几句。
理解了曼哈顿图的本质，就可以自已用R或者熟悉的软件来定制曼哈顿图。
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