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方法一 使用gaston包
参考：
https://cran.r-project.org/web/packages/gaston/gaston.pdf
# Load data
data(AGT)
x <- as.bed.matrix(AGT.gen, AGT.fam, AGT.bim)
# Compute LD
ld.x <- LD(x, c(1,ncol(x)))
# Plot a tiny part of the LD matrix
LD.plot( ld.x[1:20,1:20], snp.positions = x@snps$pos[1:20] )
这里可以把x替换为一个普通的矩阵就好，
此处的ld.x是一个x轴和y轴一样的矩阵(如下图)，代码中选取了前20行和20列进行画图。这个赋值一个snp.position就能得到snp在染色体的位置。
这里的snp.position就是一串数字。
> x@snps$pos[1:20]
[1] 230802015 230804773 230804822 230806365 230808005 230808246 230808425 230808712
[9] 230808744 230809858 230810362 230812038 230812156 230812182 230812329 230812458
[17] 230813314 230814083 230814668 230815197
画图的时候，把想要的matrix替换进去即可，其他的参数如下：
Usage
LD.plot(LD, snp.positions, max.dist = Inf, depth = nrow(LD),
graphical.par = list(mar = c(0,0,0,0)), cex.ld, cex.snp,
polygon.par = list(border = "white"),
color.scheme = function(ld) rgb(1,1-abs(ld),1-abs(ld)),
write.snp.id = TRUE, write.ld = function(ld) sprintf("%.2f", ld),
draw.chr = TRUE, above.space = 1 + 2*write.snp.id + draw.chr
below.space = 1, pdf.file, finalize.pdf = TRUE)
考虑：参数中对于颜色的定义是： color.scheme = function(ld) rgb(1,1-abs(ld),1-abs(ld))，使用了rgb()函数，红色渐变，适合于0-1之间的值。
这里对于绘制数值只能是0-1之间，而我的值有正有负。所以使用max(matrix)取了正值的最大值30， 使用abs(min(matrix))取了负值的最大值27， 我修改了这里的function。
LD.plot(my_matrix, snp.positions = exon_position$exon_pos,
graphical.par = list(cex =0.1),
color.scheme = function(ld)
if(ld > 0) rgb(1,(30-min(30, ld)) / 30,(30-min(30, ld)) / 30) else
rgb((27-min(27, abs(ld))) / 27,(27-min(27, abs(ld))) / 27,1))
这里新学到一个函数par()。可以看到LD.plot有一个graphical.par参数，是对图性进行修改的，但是我当时没理解这里具体怎么修改，修改哪些成份。后来发现R语言画图有par()函数。直接输入par()就可以看到其中有哪些参数了。这些参数和graphical.par是对应的。
par()参考链接：
https://www.jianshu.com/p/5d44a08f67a5
LD.plot( ld.x[1:20,1:20], snp.positions = x@snps$pos[1:20],
graphical.par = list(cex = 1.3, bg = "gray"),
polygon.par = list(border = NA), write.ld = NULL )
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方法二: 使用ggplot2画
参考视频：
R语言ggplot2画下三角热图展示相关系数 - 知乎 (zhihu.com)
有空的时候把代码补充一下。
- 方法三: 使用corrplot
cormatrix <- cor(mtcars)
library(corrplot)
col2 <- colorRampPalette(c("#67001F", "#B2182B", "#D6604D", "#F4A582","#FDDBC7",
"#FFFFFF", "#D1E5F0", "#92C5DE","#4393C3", "#2166AC",
"#053061"))(100) %>% rev()
corrplot(cormatrix, is.corr = FALSE,
method="circle", type='upper', outline = FALSE,
tl.pos = 'd', tl.col = "black", tl.offset = 1, tl.cex = 1,
cl.pos = 'r',
addCoef.col = T,
order = "original",
number.font = 6, col = col2)
对一些参数进行解释
这个函数参数很多，可以完成的事情也相对多一些
参考网站：
R语言相关系数可视化之corrplot包 - 知乎 (zhihu.com)
corrplot(
corr,
method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade", "color", "pie"),
type = c("full", "lower", "upper"),
add = FALSE,
col = NULL,
cl.lim = NULL,
bg = "white",
title = "",
is.corr = TRUE,
diag = TRUE,
outline = FALSE,
mar = c(0, 0, 0, 0),
addgrid.col = NULL,
addCoef.col = NULL,
addCoefasPercent = FALSE,
order = c("original", "AOE", "FPC", "hclust", "alphabet"),
hclust.method = c("complete", "ward", "ward.D", "ward.D2", "single", "average",
"mcquitty", "median", "centroid"),
addrect = NULL,
rect.col = "black",
rect.lwd = 2,
tl.pos = NULL,
tl.cex = 1,
tl.col = "red",
tl.offset = 0.4,
tl.srt = 90,
cl.pos = NULL,
cl.length = NULL,
cl.cex = 0.8,
cl.ratio = 0.15,
cl.align.text = "c",
cl.offset = 0.5,
number.cex = 1,
number.font = 2,
number.digits = NULL,
addshade = c("negative", "positive", "all"),
shade.lwd = 1,
shade.col = "white",
p.mat = NULL,
sig.level = 0.05,
insig = c("pch", "p-value", "blank", "n", "label_sig"),
pch = 4,
pch.col = "black",
pch.cex = 3,
plotCI = c("n", "square", "circle", "rect"),
lowCI.mat = NULL,
uppCI.mat = NULL,
na.label = "?",
na.label.col = "black",
win.asp = 1,
...
)
当你的数据有正有负的时候， 设定is.corr = FALSE， 这样颜色就会把范围控制在你的数值之间。我这里修改的颜色，将正值定为红色，负值定位蓝色，这里使用的颜色col2 使用rev()使其颠倒过来，再赋值给col参数。tl.pos= 'd',是确定titlte的位置，在对角线那里，这里以tl开头的都是控制title的。cl.pos = 'r' 是控制色条的位置在右边。tl.srt 可以赋值控制title的倾斜方向，但是好像在对角线处的title修改不了倾斜方向。
如果各位大佬有其他的可以画类似图形的方法，欢迎共同探讨！
