lmv.linkage.plot(mapthis=hyper,outfile= "a.pdf",mapthese=c( 1, 4, 6, 15),main= "genetic map")
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使用qtl包中hyper数据，mapthis是lmv.linkage.plot函数输入的数据集参数，第一列是连锁群编号，第二列是图距信息，第三列是标记名称，此参数为必给的参数，outfile是输出的pdf图片名称，必给的参数，mapthese用于选择绘制那些连锁群，可选参数，不设置的话，会默认将所有连锁群都绘制,main设置标题。
2、 变更部分标记名称颜色
代码如下：
flist [[1]]<- list(locus = c( "D1Mit123", "D1Mit105", "D6Mit273", "D15Mit56", "D15Mit156"),col=c( "red"))
flist [[2]]<- list(locus = c( "D4Mit149", "D4Mit237", "D6Mit36"),col=c( "blue"))
lmv.linkage.plot(hyper, "b.pdf",mapthese=c( 1, 4, 6, 15),markerformatlist=flist)
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先创建一个有两个成分的列表，只想展示一个颜色就用一个成分的列表。locus给标记名称的向量，col给颜色的向量。Markerformatlist给创建的列表。
3、 颜色设置
代码如下：
lmv.linkage.plot(hyper, "c.pdf",
mapthese=c(1,4,6,15),
pdf.bg= "grey",col.lgtitle= "green",
lg.col= "yellow",lcol= "red",rcol= "orange")
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pdf.bg：pdf背景色
col.lgtitle：连锁群名称颜色
lg.col：连锁群柱子颜色
lcol：遗传位置label的颜色
Rcol：标记名称label的颜色
4、 字体、字号设置
代码如下：
lmv.linkage.plot(hyper, "d.pdf",mapthese=c(1,4,6,15),pdf.bg= "grey",col.lgtitle= "green", pdf.height=8,lg.col= "yellow",lcol= "red",rcol= "orange", lfont=1,lcex=1.2,rfont=4,rcex=2,font.lgtitle=3,cex.lgtitle=3)
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lfont：遗传位置label的字体设置，1代表纯文本，2代表粗体，3代表斜体，4代表粗斜体
lcex:遗传位置label的字号大小设置
rfont：标签label的字体设置
rcex：标签label的字号大小设置
font.lgtitle：连锁群编号字体设置
cex.lgtitle：连锁群编号字号大小设置
5、 部分染色体柱子上色
代码如下：
chr = c(1, 4, 6, 15)
s = c(82,35,9.8,7.7)
e = c(94,47,21.9,13.1)
col = c( "pink", "blue", "blue", "green")
sectcoldf <- data.frame(chr, s, e, col,stringsAsFactors = FALSE)
lmv.linkage.plot(hyper, "e.pdf",mapthese=c(1,4,6,15), sectcoldf=sectcoldf)
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sectcoldf为连锁群柱子部分上色参数，上色信息以data.frame格式储存，每一行是一个上色区域，第一列是连锁群编号，第二列是对应连锁群上色起始，第三列是上色终止，第四列是对应的颜色。
6、 标签显示形式设置
代码如下：
lmv.linkage.plot(hyper, "f.pdf",mapthese=c( 1, 4, 6, 15),ruler= TRUE,maxnbrcolsfordups = 1)
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ruler=TRUE代表用纵坐标表示遗传位置，FALSE代表以位置label的形式表示遗传位置，默认FALSE。
Maxnbrcolsfordups 表示标记label用几列表示，默认3.
7、 相同标记名称连线
代码如下：
data(carrot)
lmv.linkage.plot(mapthis = carrot,outfile = "g.pdf")
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函数会自动将连锁群之间标记名一样的标记进行连线，autoconnadj=FALSE可以关闭此功能
8、 标记名称不同连线
代码如下：
fromchr = c(1,1,4)
fromlocus = c( "D1Mit123", "D1Mit105", "D4Mit53")
tochr = c(4,4,6)
tolocus = c( "D4Mit149", "D4Mit108", "D6Mit273")
conndf <- data.frame(fromchr,fromlocus,tochr,tolocus,stringsAsFactors = FALSE)
lmv.linkage.plot(hyper, "h.pdf",mapthese = c(1,4,6,15),conndf = conndf)
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需要连线的标记对以data.frame存储，每行一对连线，第一列是线一端的起始连锁群编号，第二列是起始的标记名称，第三列是线另一端终止连锁群编号，第四列是终止的标记名称。
9、 翻转连锁群顺序
图一为原始图
图二为翻转图
代码如下：
lmv.linkage.plot(hyper, "i.pdf",mapthese = c(1,4),revthese = "1")
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revthese参数后面接需要翻转的连锁群编号
10、 密度图谱绘制
代码如下：
data(oat)
lmv.linkage.plot(oat, "j.pdf",mapthese=c( "Mrg01", "Mrg02", "Mrg03", "Mrg05"),denmap= TRUE)
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denmap是控制是否画密度图的开关，画密度图的同时不显示标记名称和遗传位置信息。
11、QTL绘制
qtldf < -data.frame(
chr= character,
qtl= character,
so= numeric,
si= numeric,
ei= numeric,
eo= numeric,
col= character,
stringsAsFactors= FALSE
)
qtldf< -rbind( qtldf,
data.frame(
chr= "6",
qtl= "Trait1",
so= 25,
si= 40.4,
ei= 40.4,
eo= 56.8,
col= "red"
))
lmv.linkage.plot( hyper," k.pdf", mapthese= c(1,4,6,15),qtldf= qtldf)
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qtldf参数后接qtl信息，qtl信息存储在data.frame格式的qtldf里，一行一个qtl信息，第一列是连锁群编号，第二列是qtl名，第三列是qtl外区间起始，第四列是qtl内区间起始，第五列是qtl内区间终止，第六列是qtl外区间终止，第七列是颜色。
以上是LinkageMapView包常见的几个用法，LinkageMapView包可以接收R/qtl的输出结果也可以单独整理成本文输入，输入灵活，并且可以绘制高密度的图谱，更适用于现在的高通量测序下构建的遗传图谱。感兴趣的同学，赶快去试试吧！
文：李莹莹 返回搜狐，查看更多