1、简介曼哈顿图是GWAS（全基因组关联分析）的一个分析工具。在曼哈顿图中，我们可以设置阈值，找到数据中和表型有强关联性的SNPs。曼哈顿图的本质是散点图，不过对于不同的染色体，用不同颜色进行区分。图中的X轴是各个SNPs的数据索引，Y轴是对应的P值的取-log10的对数值。对P值进行对数转换，原本越小的P值会变得很大，而很大和略大的P值则是变得很小，这样更容易突显出有价值的P值和对应的染色体。2
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2024-06-25 16:48:09
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我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。例如在平面上，坐标（x1, y1）的i点与坐标（x2, y2）的j点的曼哈顿距离为：d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|.要注意的是，曼哈顿距离依赖坐标系统的转度，而非系统在坐标轴上的平移或映射。曼哈顿距离的命名原因是从规划为方型建筑区块的城市（如曼哈
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2024-05-28 17:30:23
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欢迎关注"生信修炼手册"！对于GWAS分析的结果，最常见的可视化手段就是曼哈顿图了。一个典型的曼哈顿图示例如
原创
2022-06-21 05:41:09
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前言刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程(都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了)，数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是ima
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2024-06-09 13:49:41
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1.1曼哈顿图曼哈顿图，Manhattan plot，它是把GWAS分析之后所有SNP位点的p-value在整个基因组上从左到右依次画出来。为了可以更加直观地表达结果，通常都会将p-value转换为-log10(p-value)。这样的话，基因位点-log10(p-value)在Y轴的高度就对应了与表型性状或者疾病的关联程度，关联度越强（即，p-value越低）就越高。而GWAS研究中，一般p-v
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2024-07-08 22:52:18
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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。它得名源于样式与曼哈顿天际线相似(如下图）。近几年，在宏基因组领域，尤其是差异OTU结合分类学结果，采用 Manhattan plot 展示有非常好的效果，倍受推崇。一曼哈顿图优点大数据中，即展示数据全貌，又能快速找到目标基因或 OTU，同时可知目标的具体位置和分类、显著程度等信
最近看文献的时候看到一张曼哈顿图，是对绵羊进行种间fst的比较找受选择的位点，当时看到这张图就感觉与之前看过的曼哈顿与众不同，图中用线段来表示的具体数值而不是常规的点，看多了点图，感觉线图还挺好看，所以就想复现一下，顺便当记个笔记了。 不知道这种图有没有具体的包，之前见过棒棒糖图，还是很相似的。不过不用考虑那么多，万图皆可ggplot，基本上看到的图都能用ggplot的绘制，所以我就用ggplot
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2024-07-02 21:05:26
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1、原理简述 为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识，花了些时间读了下HTK（用htk完成简单的孤立词识别）的部分源码，对该算法总算有了点大概认识，达到了预期我想要的。不得不说，网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少，都是各种公式满天飞，很少有说具体细节的，当然了，那需要有实战经验才行。下面总结以下几点，对其有个宏观印象即可（以孤立词识别为例）。
## Python曼哈顿图的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Python中的曼哈顿图。在本文中，我将向你展示整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们一起开始吧！
### 1. 确定问题的需求和目标
在开始任何项目之前，我们需要明确问题的需求和目标。在这个案例中，我们的目标是实现一个能够绘制曼哈顿图的Python程序。
### 2. 导入所需的库和模块
在开
原创
2023-12-30 07:11:12
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# 实现Python曼哈顿图
## 概述
在这篇文章里，我将向你介绍如何实现Python曼哈顿图。曼哈顿图是一种数据可视化的方式，通过横纵坐标的垂直和水平线来表示数据点之间的距离。这种图形有助于直观地展示数据的分布和关系。
## 流程图
```mermaid
gantt
title 实现Python曼哈顿图流程
section 理解曼哈顿距离
学习曼哈顿距离概念 :
原创
2024-04-09 03:42:09
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 两点距离
def distance(e1, e2):
return np.sqrt((e1[0]-e2[0])**2+(e1[1]-e2[1])**2) #欧式距离，较为准确
#return np.abs(e1[0]-e2[0])+np.abs(e1[1]-e2[1]) #曼哈
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2024-04-20 18:05:41
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Machine Learning 中的距离和相似性计算l 欧式距离也称欧几里得距离，指在m维空间中两个点之间的真实距离。两个n维向量与间的欧式距离表示为： 用python实现为from math import sqrt
def distance(a,b):
"""
求a，b之间的欧式距离
:return:距离
"""
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2023-07-01 12:18:25
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曼哈顿MST的学习笔记这几天一直在验wsydalao的题，需要用到曼哈顿MST，于是赶紧补一下功课。定义曼哈顿距离：平面上两点\((x_1,y_1)\)和\((x_2,y_2)\)之间的曼哈顿距离为：\(|x_1-x_2|+|y_1-y_2|\)（为了方便我们之后简称为\(dis\)）曼哈顿MST：平面上若干个点，他们两两之间存在一条权为其\(dis\)的边，求这个图的最小生成树朴素做法考虑两两之
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2024-09-29 23:20:11
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曼哈顿距离定义出租车几何或曼哈顿距离（Manhattan Distance）是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。 两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2| 数学性质非负性：d(i,j)≥0 距离是一个非负的数值同一性：d(i,i)= 0 对象到自身的距离为0对称性
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2023-11-26 11:03:25
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一.文章简介1. 文章类型/时间/作者/所属单位： 期刊论文/2021.08/Feng Yang1 · Yichao Cao2 · Weigong Zhang/东南大学；2. 主要工作： （1）.利用结构线方向与消失点方向的一致性来提取结构线; （2）.在优化模块中，将结构线的误差模型引入非线性优化框架，提出了一种新的优化策略； （3）3. 解决了什么问题： （1）; （2）； （3）4. 用了什
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2024-06-01 16:42:56
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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
原创
2022-06-21 10:15:07
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最近整理点数据，顺便使用R中的包"qqman"绘制一张曼哈顿图，用起来是还很简单的，这势必要感谢前人给我们留下的宝贵资源，方便我们学习与思考，那么先说说这图是干嘛的，否则图与实际脱轨，导致学无用武之地。 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
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2024-01-17 08:49:56
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图论基础以及遍历算法图和多叉树的结构十分类似,不过一般通过邻接表和邻接矩阵来实现图的遍历图怎么遍历？还是那句话，参考多叉树，多叉树的 DFS 遍历框架如下：/* 多叉树遍历框架 */
void traverse(TreeNode root) {
if (root == null) return;
// 前序位置
for (TreeNode child : root.chil
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2024-06-02 15:59:56
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曼哈顿图 Manhattan Plot
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。它得名源于样式与曼哈顿天际线相似(如下图）。
近几年，在宏基因组领域，尤其是差异OTU结合分类学结果，采用Manhattan plot展示有非常好的效果，倍受推崇。
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2024-05-07 10:32:03
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热图注释前面我们介绍了如何绘制聚类热图，在这一节我们将介绍如何添加注释热图的注释是聚类热图的重要组成部分，能够将热图的行、列附加信息添加到热图中。ComplexHeatmap 提供了灵活的热图注释功能，可以在热图主体的上、下、左、右四个方向上添加注释，且支持自定义注释图形。热图注释使用 HeatmapAnnotation 类来构建，例如column_ha <- HeatmapAnnotati
