Circular Plot系列(一): 環形熱圖繪制

針對近期多個粉絲咨詢環形圖的繪制，我意識到，我們似乎沒有真正介紹過circle圖，但這一類圖確是非常常用的圖，所以這里詳細學習一下circle的繪制，使用的是circlize包，功能很完善：安裝包,


#https://github.com/jokergoo/circlize/tree/master
#install package
install.packages("circlize")
#devtools::install_github("jokergoo/circlize")
library(circlize)

做環形熱圖使用circos.heatmap函數，我們看看具體的參數解析：

#了解下環形熱圖繪制circos.heatmap基本參數。
circos.heatmap(mat, #矩陣或者向量，矩陣就是和我們做hetamap的時候提供的一樣，例如行是基因，列是分組sample，向量的化會自動轉化為一個單列矩陣，說到底還是矩陣，適合于plot單組數值split = NULL, #環線熱圖分列，例如我們可以設置分組，讓熱圖分為多個扇形col, #熱圖顏色設置，參照colorRamp2，設置顏色和范圍，例如一般設置：colorRamp2(c(-2, 0, 2), c("blue", "white", "red"))cell.border = NA, #r熱圖格子邊框顏色，默認NA不設置cell.lwd = 1,#邊框線條寬度bg.border = NA, #cell.border設置的是每個單元格的邊框，bg.border設置的是整個熱圖外邊框顏色bg.lty = par("lty"),#整個熱圖邊框線條類型，可以直接設置數字，例如1，2，3等等，選擇是實線還是虛線類型的線條bg.lwd = par("lwd"),#整個熱圖邊框線條寬度,可直接設置數值cluster = TRUE, #熱圖行是否聚類。該值也可以是一個dendprogram /hclust對象或其他可以用as. dendprogram轉換為的對象。也就是所已經做好聚類的objectclustering.method = "complete", #聚類方法，參照hclust函數，可選"ward.D", "ward.D2", "single", "complete", "average" (= UPGMA), "mcquitty" (= WPGMA), "median" (= WPGMC) or "centroid" (= UPGMC).distance.method = "euclidean",#參照dist函數，method可選"euclidean", "maximum", "manhattan", "canberra", "binary" or "minkowski". # dend.callback = function(dend, m, si) reorder(dend, rowMeans(m)),dend.side = c("none", "outside", "inside"), #聚類樹位置，默認不展示。可選擇外圈或者內圈放置dend.track.height = 0.1,#聚類樹高度rownames.side = c("none", "outside", "inside"), #行名位置，默認不展示。可選擇外圈或者內圈放置rownames.cex = 0.5,#行名文字大小rownames.font = par("font"), #行名字體rownames.col = "black",#行名顏色cell_width = rep(1, nrow(mat)),#熱圖單元格寬度

準備作圖數據，這里我們使用轉錄組基因表達矩陣演示：


#prepare data
#這是一個轉錄組基因表達矩陣，也是我們常做pheatmap的輸入矩陣
#行是基因，列是分組，有兩個分組，HC，TL，分別有6個重復
df <- read.csv('./df_heat.csv', header = T, row.names = 1)
plot_df <- as.matrix(df)
#因為circos.heatmap沒有像pheatmap那樣，直接參數里面對數據進行scale
#所以我們plot之前需要對表達數據進行標準化，如果僅僅是想展示數值，那么數據并不用標準化
plot_df <- t(scale(t(plot_df)))#對數據進行標準化處理,按行z-score標準化

基礎plot：布局也是繪圖關鍵哦，了解下布局一些參數，可以調整：不可死板。

circos.par(start.degree,#數值，設置環形圖的起始角度。0是其實，位于3點鐘方向，數值增大，開口逆時針移動gap.degree,#數值或數值向量,設置扇區之間的間隔角度.單個數值設置表示多個扇區之間距離一致。向量可設置不一樣間隔gap.after, #設置圓環開口的大小，數值越大，開口越大track.margin,#數值向量,設置軌道的上下邊距cell.padding,#設置單元格的內邊距,扇形內格子之間的距離，一般設置為0track.height,#設置軌道的高度,也就是圓環的寬度，默認0.2clock.wise,#設置環形方向是否為順時針,默認Tlabels.cex,#設置文字大小labels.font,#設置文字字體，1=普通，2=粗體，3=斜體，4=粗斜體）unit.circle.segments,#設置繪制圓時的線段數量（影響圓形的平滑度）,默認500big.gap,#設置兩個環形圖之間的間隔角度（用于多環形圖）circle.margin,#環形圖布局，圖形距離四邊的距離，數值向量設置。..., RESET = FALSE, READ.ONLY = NULL, LOCAL = FALSE, ADD = FALSE)


#布局設置
circos.clear()
circos.par(start.degree=30, gap.degree=30,track.height=0.3)circos.heatmap(plot_df,col = colorRamp2(c(-2,0,2),c("#003399","white","#cccc00")), cell.border = NA, cell.lwd = 1,bg.border = 'black', bg.lty = par("lty"),bg.lwd = par("lwd"),cluster = TRUE, clustering.method = "ward.D2", distance.method = "euclidean",dend.side = c("inside"), dend.track.height = 0.1,rownames.side = c("outside"),rownames.cex = 0.5,#行名文字大小rownames.font = par("font"), #行名字體rownames.col = "black")

基礎圖形出來了，感覺把平常的熱圖給掰彎了，現在還缺少legend和sample名：添加是比較麻煩的，需要為整個軌道創建繪圖區域，使用函數circos.track()：添加文字使用circos.text，列名的位置需要根據自己的實際數據，調整x，y軸的坐標慢慢實現，如果感覺調整費時間，可以導出手動修飾，這也是circlize的一個不方便之處。


circos.track(track.index = get.current.track.index(),  # 指定當前軌道的索引panel.fun = function(x, y) {            #panel.fun,自定義繪制函數，用于在軌道中添加圖形或注釋if (CELL_META$sector.numeric.index == 1) {  # 僅在第一個扇區執行cn = colnames(plot_df)  # 獲取數據框的列名n = length(cn)          # 列名的數量#添加文字注釋,參數需要設置文字位置xy坐標circos.text(x = CELL_META$cell.xlim[2] + convert_x(0.8, "mm"),#x坐標y = CELL_META$cell.ylim[2] + 4.5 * (1:n),  # y 坐標，labels = rev(cn),       # 文本內容（列名）,這里需要注意，rev一下，保證標注正確cex = 0.4,         # 字體大小facing = "inside"  # 文本方向（朝內）)}},bg.border = NA  # 軌道背景無邊框
)

然而，我們前面也介紹了，circos.heatmap有一個參數，split，熱圖可以按照行的分組split，這里演示split以及添加分組注釋。其他和之前一致。我的數據并沒有分組，這里隨機設置的，沒有任何意義。將基因按照功能進行了分組。

annotation_row=data.frame(Pathway=c(rep("Wnt",20),rep("Inflammatory",32),rep("HIF",34)))#對行進行注釋，用于后續的熱圖分裂
row.names(annotation_row) <- rownames(df)
annotation_row <- as.matrix(annotation_row)#在circlize函數中，需要為matrix#plot,畫圖和之前一樣,需要注意的是布局設置的gap.degree
#這里我們有三組，也就是split時出現三組扇區，前面兩個扇區的gap設置小點
#最后一個設置大一點，便于添加列名
circos.clear()
circos.par(start.degree=30, gap.degree=c(2,2,30),track.height=0.3)
circos.heatmap(plot_df,split = annotation_row,col = colorRamp2(c(-2,0,2),c("#003399","white","#cccc00")), cell.border = NA, cell.lwd = 1,bg.border = 'black', bg.lty = par("lty"),bg.lwd = par("lwd"),cluster = TRUE, clustering.method = "ward.D2", distance.method = "euclidean",dend.side = c("inside"), dend.track.height = 0.05,rownames.side = c("outside"),rownames.cex = 0.5,#行名文字大小rownames.font = par("font"), #行名字體rownames.col = "black",dend.callback=function(dend,m,si){color_branches(dend,k=5,col=c("#E69253", "#EDB931", "#E4502E", "#4378A0", "#272A2A"))})#還可以對層次聚類添加顏色，按照聚類數#
circos.track(track.index = get.current.track.index(),  # 指定當前軌道的索引panel.fun = function(x, y) {            #panel.fun,自定義繪制函數，用于在軌道中添加圖形或注釋if (CELL_META$sector.numeric.index == 3) {  # 僅在第一個扇區執行cn = colnames(plot_df)  # 獲取數據框的列名n = length(cn)          # 列名的數量#添加文字注釋,參數需要設置文字位置xy坐標circos.text(#這里我們將列名繪制在環形的尾部，我們前面參數里面解釋了，環形是默認順時針繪制的x = CELL_META$cell.xlim[2] + convert_x(0.8, "mm"),#前面的部分是獲取行的長度，也就是繪制文字的x坐標，后面convert_x是調整參數，0.5表示文本向右偏移0.5y = CELL_META$cell.ylim[2] + 12 * (1:n),  # y 坐標，labels = rev(cn),       # 文本內容（列名）,這里需要注意，rev一下，保證標注正確cex = 0.4,         # 字體大小facing = "inside"  # 文本方向（朝內）)}},bg.border = NA  # 軌道背景無邊框
)#添加分組設置，我們直接接上一個圖層plot，這里沒有設置track.index，所以注釋在內圈
circos.track(ylim=c(0,1),track.height=0.081,#分組注釋環形高度，可以設置低一點bg.col=c("#FF0000", "#00A08A", "#F2AD00"),#分組注釋背景顏色panel.fun=function(x, y) {xlim = get.cell.meta.data("xlim")ylim = get.cell.meta.data("ylim")sector.index = CELL_META$sector.indexcircos.text(mean(xlim),mean(ylim),sector.index, col = "black", cex = 0.8, facing = 'bending.inside', niceFacing = TRUE)})