曼哈頓圖（Manhattan plot）能夠直觀地呈現數百萬個關聯性檢定（association tests）的彙整結果，但它並無法修正設計不良的全基因體關聯分析（GWAS）。群體結構（population structure）、表型定義（phenotype definition）、基因型估計品質（imputation quality）、親緣關係（relatedness）、等位基因頻率過濾（allele frequency filters）以及多重檢定校正（multiple-testing control）等關鍵問題，都必須在分析階段解決，而非後續的繪圖步驟。請務必在確認分析結果無誤後，再開始繪製圖表。
SciDraw 的 Manhattan Plot Generator 能自動將染色體位置與 -log10(p) 進行對照繪圖，並可直接匯入 SciVis 進行後續的精細調整。我們提供了六種範例版面，涵蓋基礎型、全基因體型、含注釋標籤型、特定位點高亮型、具提示性閾值（suggestive-threshold）型以及邁阿密圖（Miami-style）等樣式。
曼哈頓圖的常見繪圖錯誤
- 繪製未經檢驗的 p-value： 數據中若含有非數值、零、負數或大於一的數值，會導致對數轉換失敗，這通常也暗示著上游分析流程存在問題。
- 將染色體按字母順序排序： 這會導致第 10 號染色體被排在第 2 號染色體之前，並造成性染色體的順序錯亂。
- 盲目套用單一通用閾值：
5 × 10⁻⁸雖然是人類 GWAS 常用的傳統顯著性閾值，但並不適用於所有物種、標記套件（marker set）、表型或分析模型。 - 標記每一個顯著的變異株： 同一位點中高度相關的連鎖變異株若全部標上標籤，會導致圖表疊床架屋、難以閱讀。
- 將訊號峰直接解讀為致病基因： 關聯分析只能幫我們定位出值得後續追蹤的基因體區域，其本身並不足以直接證實某個變異株、基因或分子機制具有因果關係。
繪製曼哈頓圖需要哪些數據？
請準備一個表格，確保每一列（row）代表一個檢測的變異株：
| 欄位名稱 | 用途說明 | 範例數據 |
|---|---|---|
snp | 變異株識別碼 | rs100102 |
chromosome | 染色體或基因組支架（contig） | 3 |
position_bp | 鹼基對位置（base-pair position） |
