R:Circos图通过circlize

Circos图可以通过Circos官方下载。使用教程
个人感觉R画出的图莫名的有种优越感。图片优美,数据衔接方便。可视化,就首选R.
华人小哥,开发了R包circlize用于Circos图。circlize github地址
circlize在线电子书 Circular Visualization in R (jokergoo.github.io)

1.安装circlize
install.packages("circlize")

2.circlize绘图的原理
绘制是从外圈往内圈,一圈一圈绘制的。

circos.clear()#初始化,如果前面绘制过,则清空画布,从第一圈开始绘制
circos.par("track.height" = 0.1)#设置每一圈的高度为10%
circos.initializeWithIdeogram(plotType = NULL)
bed = generateRandomBed(nr = 100)
##第1圈
circos.genomicTrack(bed, panel.fun = function(region, value, ...) {
  circos.genomicLines(region, value, type = "l", ...)#绘制基因组数据,用折线
})
##第2圈
circos.genomicTrack(bed, numeric.column = 4, 
                    panel.fun = function(region, value, ...) {
                      # numeric.column is automatically passed to `circos.genomicPoints()`
                      circos.genomicPoints(region, value,cex=0.25, ...)#绘制基因组数据,用散点
                    })

bed的数据格式是:

chr     start       end      value1
1 chr1  14469506  18337628  0.84710953
2 chr1  30748362  37272545 -0.20273840
3 chr1  71335907  80561701  0.03841746
4 chr1  86693969 125073619  0.55653742
5 chr1 147936959 173168706 -0.30889214
6 chr1 178652869 179623084  0.03241299

该软件提供的有genomic的函数,是用于基因组分析。如果使用带有genomic的函数,注意染色体,这个默认的染色体格式是chr1这种类型,默认的人类的染色体数据。如果是其他格式的染色体编号,需要设置如下

circos.genomicInitialize(IDM,major.by = 50000000)#后面的是设置刻度为大刻度为50M,每个大刻度默认是有5个小刻度。前面的IDM是数据框,用于自定义染色体数据。

IDM数据框的格式如下:

name start end
CHR01 1 120000000
CHR02 1 240000000

IDM第一列是你实际使用的染色体的名称,第二列是起始位置1,第三列是染色体长度。
三列的列名必须和上面的列名完全一致。

基础绘图函数

如果直接使用原生的函数绘制,这样就可以使用其他格式的染色体名称。
可以绘制的图形格式有:后面展示的是对应的函数的需要的最少的参数个数
Points点 circos.points(x, y)
Lines线条circos.lines(x, y)
Segments面circos.segments(x0, y0, x1, y1)
Text文本circos.text(x, y, labels)
Rectangles矩形circos.rect(xleft, ybottom, xright, ytop)
polygons多边形circos.polygon(x, y)
Axes坐标轴circos.axis(h)
Barplots, boxplots and violin plots 柱状图、箱线图、小提琴图
circos.barplot(value, 1:10 - 0.5, col = 1:10)
circos.boxplot(value, 1:10 - 0.5, col = 1:10)
circos.violin(value, pos)
Links连线
circos.link(sector.index1, 0, sector.index2, 0)
circos.link(sector.index1, 0, sector.index2, 0, rou1, rou2)
绘制热图、进化树
circos.heatmap()

基因组专用的函数

circos.initializeWithIdeogram()
circos.genomicInitialize()
circos.genomicTrack()
circos.genomicPoints()
circos.genomicLines()
circos.genomicText()
circos.genomicRect()
circos.genomicLink()
circos.genomicIdeogram() 基因组的坐标轴
circos.genomicHeatmap()
circos.genomicLabels()
circos.genomicDensity()
circos.genomicRainfall()

高阶函数

chordDiagram()可以用于绘制共线性,就是俗称的弦图。

批量执行函数circos.track可以批量绘制图形

circos.track(..., panel.fun = function(x, y) {
    circos.points(x, y)
})
circos.points(x, y, sector.index, track.index)
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,658评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,482评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,213评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,395评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,487评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,523评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,525评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,300评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,753评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,048评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,223评论 1 343
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,905评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,541评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,168评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,417评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,094评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,088评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容