Nifty graph

A contribution by Matt Asher.

3D animation

A 3D animated scatterplot made with R and rgl.

2025.04.24【3D】| 3D繪圖入門指南

在生物信息學領域，數據可視化是理解復雜數據集的關鍵。3D圖表，盡管在某些情況下被認為是不良實踐，但在特定情境下仍能提供獨特的視角和洞察。R語言通過rgl包允許我們構建三維圖表，這對于展示多層次數據結構尤其有用。本摘要旨在概述R中3D圖表的構建方法，以及如何在生物信息學中應用這些技術來更好地解釋和呈現數據。通過一系列實例，我們將探討如何利用R的rgl包來創建和定制3D圖表，以及如何將這些圖表應用于生物信息學數據分析，從而幫助我們更深入地理解基因表達、蛋白質結構和復雜生物網絡。

什么是3D繪圖？

3D繪圖是一種數據可視化技術，它通過在三維空間中展示數據點來提供更豐富的視覺信息。這種技術可以幫助我們理解數據的深度和層次結構，尤其是在處理復雜的生物信息學數據時。

為什么使用3D繪圖？

盡管3D繪圖有時被認為是不良實踐，因為它可能會增加認知負荷并導致誤解，但在特定情況下，它能夠提供獨特的視角和洞察。例如，在展示蛋白質結構或基因表達數據的空間分布時，3D圖表可以提供更直觀的理解。

如何在R中進行3D繪圖？

R語言提供了強大的工具來創建3D圖表，其中最著名的是rgl包。以下是如何在R中使用rgl包進行3D繪圖的基本步驟。

安裝和加載rgl包

首先，我們需要安裝并加載rgl包。如果你還沒有安裝這個包，可以使用以下命令進行安裝：

install.packages("rgl")

然后，加載這個包：

library(rgl)

創建基本的3D散點圖

讓我們從一個簡單的3D散點圖開始。這個例子將展示如何在三維空間中繪制一組隨機生成的數據點。

# 生成隨機數據
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
z <- rnorm(100)# 創建3D散點圖
plot3d(x, y, z, col = "blue", pch = 19)

在這個例子中，plot3d函數用于創建3D散點圖。col參數用于設置點的顏色，pch參數用于設置點的形狀。

添加軸和標簽

為了使圖表更易于理解，我們可以添加軸和標簽。

# 添加軸和標簽
axes3d(col = "red")

axes3d函數用于添加軸和標簽。col參數用于設置軸的顏色。

自定義視圖

我們可以通過調整視圖參數來自定義圖表的視角。

# 自定義視圖
view3d(theta = -40, phi = 30, fov = 60, zoom = 0.7)

在這個例子中，view3d函數用于調整視圖參數。theta和phi參數用于設置視角的角度，fov參數用于設置視場角，zoom參數用于設置縮放級別。

3D繪圖在生物信息學中的應用

現在我們已經了解了如何在R中創建基本的3D圖表，讓我們看看這些技術如何在生物信息學中應用。

基因表達數據的可視化

基因表達數據通常包含大量的變量和樣本。3D圖表可以幫助我們理解基因表達模式的空間分布。

# 假設我們有一個基因表達矩陣
gene_expression <- matrix(rnorm(1000), nrow = 10, ncol = 100)# 創建3D散點圖
plot3d(1:100, rep(1, 100), gene_expression[,1], col = "blue", pch = 19)# 添加軸和標簽
axes3d(col = "red")# 自定義視圖
view3d(theta = -40, phi = 30, fov = 60, zoom = 0.7)

在這個例子中，我們使用了一個假設的基因表達矩陣來創建一個3D散點圖。每個點代表一個基因在特定條件下的表達水平。

蛋白質結構的可視化

蛋白質結構數據可以通過3D圖表直觀地展示。這種類型的圖表可以幫助我們理解蛋白質的三維結構和功能。

# 假設我們有一個蛋白質結構數據集
protein_structure <- data.frame(x = rnorm(100),y = rnorm(100),z = rnorm(100),type = sample(c("alpha", "beta"), 100, replace = TRUE)
)# 創建3D散點圖
plot3d(protein_structure$x, protein_structure$y, protein_structure$z, col = protein_structure$type, pch = 19)# 添加軸和標簽
axes3d(col = "red")# 自定義視圖
view3d(theta = -40, phi = 30, fov = 60, zoom = 0.7)

在這個例子中，我們使用了一個假設的蛋白質結構數據集來創建一個3D散點圖。每個點代表一個氨基酸殘基的位置，顏色表示殘基的類型。

復雜生物網絡的可視化

生物網絡通常包含大量的節點和邊。3D圖表可以幫助我們理解網絡的結構和動態。

# 假設我們有一個生物網絡數據集
bio_network <- data.frame(x = rnorm(50),y = rnorm(50),z = rnorm(50),node_id = 1:50
)# 創建3D網絡圖
plot3d(bio_network$x, bio_network$y, bio_network$z, col = "green", pch = 16)# 添加邊
for (i in 1:(nrow(bio_network) - 1)) {lines3d(bio_network[i,], bio_network[i + 1,], col = "grey")
}# 添加軸和標簽
axes3d(col = "red")# 自定義視圖
view3d(theta = -40, phi = 30, fov = 60, zoom = 0.7)

在這個例子中，我們使用了一個假設的生物網絡數據集來創建一個3D網絡圖。每個點代表一個節點，線表示節點之間的連接。

結論

通過這篇文章，我們學習了如何在R中使用rgl包創建基本的3D圖表，并探討了這些技術在生物信息學中的應用。雖然3D圖表在某些情況下可能不是最佳選擇，但在特定情境下，它們可以提供獨特的視角和洞察。希望這篇文章能幫助你更好地理解和應用3D繪圖技術。

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