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） | 18420351 |
p_value | 轉換前的關聯分析 p-value | 2.4e-9 |
trait | 選擇性填寫的表型或系列標籤 | Trait_A |
annotated_locus | 選擇性填寫的位點標籤 | Locus 3q |
您可以參考我們的 基礎曼哈頓圖 CSV 範例 或 含注釋標籤的 CSV 範例。請確保 p-value 皆為數值格式，並保留足夠的精確度以區分強烈的關聯訊號。
步驟一：匯出確認無誤的關聯分析表
請先在適合的遺傳學分析流程中完成品質管制（QC）與關聯模型分析。用於繪圖的數據表應僅包含您打算呈現的最終變異株，並確保基因體版本（genome build）、染色體標籤及鹼基對座標一致。請務必在圖表說明（caption）或方法學中註明所使用的基因體版本。
步驟二：上傳 CSV 或 Excel 數據
開啟 Manhattan Plot Generator，選擇一個內建範例，或直接上傳您的 CSV、TSV、TXT、XLSX 或 XLS 檔案。若使用 Excel 格式，系統會自動匯入第一個工作表。請仔細檢查染色體與位置欄位是否能正確識別每個基因體座標，且所有 p-value 皆符合 0 < p ≤ 1 的範圍。
步驟三：生成並驗證對數轉換
圖表的 y 軸代表 -log10(p)，因此 p-value 越小（即關聯越顯著），點的位置就會越高。舉例來說，p = 10⁻⁸ 轉換後會呈現為 8。請手動抽檢幾個點以確認轉換正確，並驗證染色體是否依基因體順序排列，且相鄰染色體之間有交替使用不同顏色以利區分。
在 GWAS 中，常規使用的全基因體顯著性水平 5 × 10⁻⁸ 在 -log10(p) 軸上大約對應到 7.30。然而，您的研究可能需要根據檢定次數與相依性、特定研究協定或該領域的學術慣例，來制定更合適的閾值。
步驟四：標記關鍵位點，而非所有數據點
請僅針對指標變異株（sentinel variants）或獨立定義的位點進行注釋，並在文中說明篩選規則。由於連鎖不平衡（linkage disequilibrium）的關係，緊密連鎖的變異株通常會聚集形成一個訊號峰，不應將它們視為多個獨立發現的位點。
若為了探索性分析而需要呈現提示性閾值（suggestive threshold），請使用與主要顯著性閾值不同的線條樣式，並在圖例或圖表說明中清楚標示兩者。
接著，您可以在 SciVis 中繼續微調閾值線、染色體標籤、注釋指引線、配色與整體版面。請勿為了視覺美觀而隨意移動數據點或修改其數值。
如何解讀曼哈頓圖
圖中的每個點都代表一個經過檢定的變異株。水平位置代表其在基因體中的物理位置，垂直位置則代表統計學證據的強度，以 -log10(p) 表示。若出現高聳的點群（訊號峰），則代表該區域含有與目標表型高度關聯（且通常彼此連鎖）的變異株。
在判定某個位點具有學術價值之前，請務必綜合評估預設的閾值、效應量（effect size）及其不確定性、等位基因頻率、基因型估計或定序品質、基因體膨脹係數（genomic inflation）、區域關聯模式、重複驗證（replication）證據以及整體的分析流程。單憑一張曼哈頓圖，是無法呈現這些關鍵的品質把關指標的。
曼哈頓圖、邁阿密圖與區域關聯圖有何不同？
- 曼哈頓圖（Manhattan plot）： 用於呈現單一關聯分析在全基因體範圍內的整體概況。
- 邁阿密圖（Miami plot）： 用於對照兩組全基因體分析系列，兩者分別繪製在共享染色體水平軸的上方與下方。
- 區域關聯圖（Regional association plot）： 用於局部放大檢視單一位點，並呈現當地的連鎖不平衡結構與基因分布脈絡。
- 火山圖（Volcano plot）： 透過 Volcano Plot Generator 繪製，用於呈現效應量與顯著性的關係（常見於差異表達分析等特徵層級分析），此圖表不會保留基因體位置資訊。
常見問題
SciDraw 可以幫我跑 GWAS 分析嗎？
不行。SciDraw 僅用於將您準備好的關聯分析結果表格進行視覺化。品質管制、統計建模、群體結構或親緣關係校正，以及統計推論決策，皆屬於您上游分析流程的工作。
每個研究都應該採用 5 × 10⁻⁸ 作為閾值嗎？
不一定。雖然這是人類 GWAS 中廣泛使用的傳統閾值，但最合理的閾值設定仍取決於您的實驗設計、研究物種、標記套件、檢定相依性結構以及具體的分析計畫。
數據中若有 p-value 顯示為 0 該如何處理？
請回到上游分析的輸出結果中，匯出具有足夠數值精確度的數據（例如在支援的情況下匯出 log p-value）。直接將 0 替換為任意數值可能會誤導讀者對證據強度的判斷。
我可以直接標記基因名稱，而不是變異株編號嗎？
在明確說明基因對照方法的前提下，您可以標記鄰近的基因或候選基因（candidate gene），但必須注意「空間鄰近性」並不等同於「因果關係」。請務必在圖表說明或補充教材中保留指標變異株或位點的明確定義。
開始繪製圖表
現在就前往 Manhattan Plot Generator 開始繪圖，並對照您的分析紀錄仔細核對輸入數據與閾值。若想了解其他相關圖表類型，歡迎參閱我們的 科學數據視覺化指南。
