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連鎖不平衡圖，用來可視化不同SNP之間的連鎖程度，前同事間俗稱“倒三角”圖。

本文使用自己的數(shù)據(jù)，因?yàn)榘惭bR包后使用內(nèi)置數(shù)據(jù)集運(yùn)行出結(jié)果較容易，但是自己的數(shù)據(jù)就可能會(huì)有一些不大不小的“坑”，我替你們趟了。。。

一 載入R包 數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)為內(nèi)置CEUData保存后，進(jìn)行了“細(xì)微”的處理（去掉SNP堿基之間的“/”），這種基因型文件很常見；

library("LDheatmap")
#讀入數(shù)據(jù)
SNP <- read.csv("CEUSNP.csv",header = TRUE)
pos <- read.csv("CEUDist.csv",header= TRUE)
#查看數(shù)據(jù)
head(pos)
SNP[1:4,1:4]

img

二 繪制連鎖不平衡圖

2.1 直接繪制

SNPpos <- pos$x
LDheatmap(SNP, SNPpos,color = grey.colors(20)) 

Error in LDheatmap(SNP, SNPpos, color = grey.colors(20)) :
column 1 is not a genotype object

額， 也許是因?yàn)闆]有“/”的原因，加上試試？

2.2 堿基型之間加“/“

怎么加呢？ 首先想到 Tidyverse|數(shù)據(jù)列的分分合合，一分多，多合一的separate和unite，可是沒有分隔符。。

經(jīng)高人指點(diǎn) ，使用替換的方式，解決方法很多。此處使用R-do包的函數(shù)

library(do)
df <- na.omit(SNP)
#A,C,G ,T 替換為A/,C/,G/,T/
df1 = do::Replace(df,pattern = c("A:A/","C:C/","G:G/","T:T/"))
#去掉最后的/
SNPdata <- do::Trim(df1,"/")
SNPdata[1:4,1:4]
 rs4615512 rs2283089 rs1894731 rs2283092
1       T/C       C/C       A/A       T/T
2       T/C       C/T       A/A       T/T
3       T/C       C/C       A/A       T/T
5       T/C       C/C       A/A       T/T

加上了，再次繪圖

LDheatmap(SNPdata, SNPpos,color = grey.colors(20))

Error in LDheatmap(SNPdata, SNPpos, color = grey.colors(20)) :
column 1 is not a genotype object

額 ，還是不行，同樣的報(bào)錯(cuò)。檢索報(bào)錯(cuò)，嘗試轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式。

2.3 堿基型轉(zhuǎn)為genotype

使用genetics包的函數(shù)轉(zhuǎn)化

library("genetics")
for(i in 1:ncol(SNPdata)){
 SNPdata[,i]<-as.genotype(SNPdata[,i])
}
LDheatmap(SNPdata, SNPpos,color = grey.colors(20))

img

額 ，，，終于可以了。。。

三 圖形調(diào)整，優(yōu)化

3.1 調(diào)整顏色，更改標(biāo)題，標(biāo)示SNP名稱

color.rgb <- colorRampPalette(rev(c("white","red")),space="rgb")
## 繪制連鎖不平衡圖
names <- c("rs1111183", "rs2237789", "rs2299531")
LDheatmap(SNPdata, SNPpos,
         color=color.rgb(20),
         title = "DEU Pairwise LD",
         SNP.name=names,flip=TRUE)

img

3.2 使用grid調(diào)整SNP標(biāo)記名稱字體大小、顏色

library(grid)
grid.edit(gPath("ldheatmap", "geneMap","SNPnames"),
   gp = gpar(col="black",lwd = 1,cex=0.7))

img

所謂的”倒三角圖“完成，haploview軟件也很好看，且有block，批量也許不太友好，見仁見智了！

img