对于GAPIT包导出的GWAS结果，如果想要添加新的阈值线，可以通过以下步骤实现： 1. 打开R控制台，并加载GAPIT包。 2. 导入GWAS结果文件，例如： ```R data <- read.table("result.txt", header=TRUE) ``` 3. 添加新的阈值线，例如想要添加一个P值为0.01的阈值线，可以使用以下代码： ```R abline(-log10(0.01), 0, col="red", lwd=2) ``` 其中，-log10(0.01)表示P值为0.01时对应的-log10(P)值，0表示x轴的截距，col表示线条颜色，lwd表示线条粗细。 4. 重新绘制Manhattan图，例如： ```R library(ggplot2) ggplot(data, aes(x=chr, y=-log10(P), color=gene)) + geom_point(size=1) + scale_color_discrete(guide=FALSE) + theme_bw() + theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank()) + xlab("Chromosome") + ylab("-log10(P)") + abline(-log10(0.05/nrow(data)), 0, col="blue", lwd=2) + abline(-log10(0.01), 0, col="red", lwd=2) ``` 其中，ggplot2包用于绘制图形，aes函数用于设定x轴、y轴和颜色，geom_point用于画点，scale_color_discrete用于设定颜色，theme_bw用于设定背景为白色，panel.grid.major和panel.grid.minor用于设定网格线，xlab和ylab用于设定x轴和y轴的标签，abline用于添加阈值线。 至于GAPIT的结果文件中的nobs、H&B.P.Value、Effect分别是什么意思，可以解释如下： 1. nobs表示参与分析的样本数。 2. H&B.P.Value表示基于Hardy-Weinberg平衡假设计算的P值。 3. Effect表示某个SNP对表型的影响大小，可以是beta值或odds ratio等。