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探索Circos图:视觉化基因相关性的强大工具

探索Circos图:视觉化基因相关性的强大工具

作者: Bioinfor生信云 | 来源:发表于2025-01-15 16:04 被阅读0次

在生物信息学中,Circos图是一种常用的可视化工具,可以帮助研究人员直观地展示基因之间的关系。今天我们将通过一个简单的例子,带您了解如何在R语言中绘制一个Circos图。

什么是Circos图?

Circos图是一种环形图,可以显示复杂的关系和数据模式。它特别适合展示基因组数据中的相互作用和关联。Circos图的核心是其环形布局,使得数据的相互关系可以通过环形和弦的方式展示出来,非常直观和美观。

代码详解

以下是绘制Circos图的R语言代码,并附有详细注释,帮助您一步步理解和实现这种强大的可视化图形。

# 加载必要的包
options(stringsAsFactors=F)
library(circlize)
library(ComplexHeatmap)

# 读取输入文件
rt <- read.table("input.txt", sep="\t", header=T, check.names=F, row.names=1)
rt <- t(rt)  # 转置数据,使基因成为列

# 计算基因间相关系数
cor1 <- cor(rt)

# 设置图形颜色
# 创建一个颜色渐变,从红色到白色再到绿色,共64个颜色
col <- colorRampPalette(c("red", "white", "green"))(64)
cor1[cor1 == 1] <- 0  # 删除相关性为1的项,避免自相关干扰
c1 <- ifelse(c(cor1) >= 0, rgb(1, 0, 0, abs(cor1)), rgb(0, 1, 0, abs(cor1)))
col1 <- matrix(c1, nc=ncol(rt))

# 绘制Circos图
pdf("circos.pdf", width=8, height=8)  # 创建PDF文件以保存图形
par(mar=c(2, 2, 2, 4))  # 设置图形的边距
circos.par(gap.degree=c(4, rep(2, nrow(cor1)-1)), start.degree = 90)  # 设置环形图参数

# 绘制和弦图
chordDiagram(cor1, grid.col=rainbow(ncol(rt)), col=col1, transparency=0.3, symmetric=T)

# 增加图例
par(xpd=T)
colorlegend(col, vertical=T, labels=c(1, 0, -1), xlim=c(1.2, 1.4), ylim=c(-0.5, 0.5))

# 关闭PDF设备
dev.off()
circos.clear()
  1. 加载必要的包:使用 circlize 包来绘制Circos图,使用 ComplexHeatmap 包来增强图形元素。
  2. 读取输入文件:读取包含基因表达数据的输入文件,并转置数据使基因成为列。
  3. 计算基因间相关系数:使用 cor 函数计算基因之间的相关系数矩阵。
  4. 设置图形颜色:创建颜色渐变,用红色表示正相关,绿色表示负相关,白色表示无相关。
  5. 绘制Circos图:使用 chordDiagram 函数绘制和弦图,并设置图例颜色和位置。
  6. 保存图形:将绘制的Circos图保存到PDF文件中。

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