circlize 之 chordDiagram 函数高级用法

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The end …

这应该是 circlize 的最后部分了吧，欢迎一直关注我的小伙伴们陪着我一直学习这个包，也希望大家能够有收获并且绘制出自己好看的环形图！

昨天介绍了 chordDiagram 函数大部分的功能参数等，基本上对于大部分绘图已经足够，再介绍一些进阶用法方便做出更 复杂高级 的和弦图。

1、轨道设置

默认情况下，chordDiagram()创建两个轨道，一个轨道用于 标签，另一个轨道用于带轴的网格 ：

chordDiagram(mat)
circos.info()
## All your sectors:
## [1] "S1" "S2" "S3" "E1" "E2" "E3" "E4" "E5" "E6"
##
## All your tracks:
## [1] 1 2
##
## Your current sector.index is E6
## Your current track.index is 2

这两个轨道可以由 annotationTrack 参数控制。此参数的可用值有 grid、name 和 axis。注释轨道的高度可以通过 annotationTrackHeight 来设置，该值为单位圆半径的百分比，可以通过 mm_h()函数来设置，且以绝对单位为单位。只有在 annotationTrack 中设置了网格时才会添加坐标轴：

chordDiagram(mat, grid.col = grid.col, annotationTrack = "grid")
chordDiagram(mat, grid.col = grid.col, annotationTrack = c("name", "grid"),
    annotationTrackHeight = c(0.03, 0.01))
chordDiagram(mat, grid.col = grid.col, annotationTrack = NULL)

在绘制和弦图之前，可以分配几个空轨道。然后自定义图形可以添加到这些空轨道之后。预分配轨道的数量可以通过 preAllocateTracks 设置：

chordDiagram(mat, preAllocateTracks = 2)
circos.info()
## All your sectors:
## [1] "S1" "S2" "S3" "E1" "E2" "E3" "E4" "E5" "E6"
##
## All your tracks:
## [1] 1 2 3 4
##
## Your current sector.index is E6
## Your current track.index is 4

预分配轨道的默认设置是：

list(ylim = c(0, 1),
     track.height = circos.par("track.height"),
     bg.col = NA,
     bg.border = NA,
     bg.lty = par("lty"),
     bg.lwd = par("lwd"))

通过将 preAllocateTracks 指定为一个列表，可以覆盖预分配轨道的默认设置：

chordDiagram(mat, annotationTrack = NULL,
    preAllocateTracks = list(track.height = 0.3))

如果需要预分配多个轨道，只需将 preAllocateTracks 指定为包含每个轨道设置的列表：

chordDiagram(mat, annotationTrack = NULL,
    preAllocateTracks = list(list(track.height = 0.1),
                             list(bg.border = "black")))

默认情况下，chordDiagram()为扇区标签和轴的定制提供了较差的支持，但是使用 preAllocateTracks 可以很容易地定制它们。

2、自定义扇区标签

在chordDiagram()中，没有参数来控制扇区标签的样式，但这可以通过先预先分配一个空轨道，然后在稍后定制其中的标签来实现。在下面的示例中，首先分配一个轨道，然后添加一个和弦图，没有标签轨道和轴。然后，第一个轨道被更新来添加顺时针方向的标签：

chordDiagram(mat, grid.col = grid.col, annotationTrack = "grid",
    preAllocateTracks = list(track.height = max(strwidth(unlist(dimnames(mat))))))
# we go back to the first track and customize sector labels
circos.track(track.index = 1, panel.fun = function(x, y) {
    circos.text(CELL_META$xcenter, CELL_META$ylim[1], CELL_META$sector.index,
        facing = "clockwise", niceFacing = TRUE, adj = c(0, 0.5))
}, bg.border = NA) # here set bg.border to NA is important

注意circos.text()和get.cell.meta.data()可以在 panel.fun 外使用，如果明确指定扇区索引和轨道索引：

chordDiagram(mat, grid.col = grid.col,
    annotationTrack = c("grid", "axis"), annotationTrackHeight = mm_h(5))
for(si in get.all.sector.index()) {
    xlim = get.cell.meta.data("xlim", sector.index = si, track.index = 1)
    ylim = get.cell.meta.data("ylim", sector.index = si, track.index = 1)
    circos.text(mean(xlim), mean(ylim), si, sector.index = si, track.index = 1,
        facing = "bending.inside", niceFacing = TRUE, col = "white")
}

当扇区宽度小于 10 度时，标签添加道其垂直方向：

set.seed(123)
mat2 = matrix(rnorm(100), 10)
chordDiagram(mat2, annotationTrack = "grid",
    preAllocateTracks = list(track.height = max(strwidth(unlist(dimnames(mat))))))
circos.track(track.index = 1, panel.fun = function(x, y) {
    xlim = get.cell.meta.data("xlim")
    xplot = get.cell.meta.data("xplot")
    ylim = get.cell.meta.data("ylim")
    sector.name = get.cell.meta.data("sector.index")

    if(abs(xplot[2] - xplot[1]) < 10) {
        circos.text(mean(xlim), ylim[1], sector.name, facing = "clockwise",
            niceFacing = TRUE, adj = c(0, 0.5), col = "red")
    } else {
        circos.text(mean(xlim), ylim[1], sector.name, facing = "inside",
            niceFacing = TRUE, adj = c(0.5, 0), col= "blue")
    }
}, bg.border = NA)

3、自定义扇区坐标轴

默认情况下，chordDiagram()在网格轨道上添加轴。但是使用自定义代码很容易进行自定义。

在下面的示例代码中，我们绘制另一种类型的轴，它显示扇区的相对百分比。我们首先通过 preAllocateTracks 预分配一个空轨道，然后回到这个轨道上添加轴。

你可以看到我们将第一个轴添加到第二个轨道的顶部。你也可以把它们放在第一个轨道的底部。

# similar as the previous example, but we only plot the grid track
chordDiagram(mat, grid.col = grid.col, annotationTrack = "grid",
    preAllocateTracks = list(track.height = mm_h(5)))
for(si in get.all.sector.index()) {
    circos.axis(h = "top", labels.cex = 0.3, sector.index = si, track.index = 2)
}

现在我们回到第一个轨道，添加第二种类型的轴和扇区名称。panel.fun 里如果扇形小于 30 度，轴的刻度设置为 0.5：

# the second axis as well as the sector labels are added in this track
circos.track(track.index = 1, panel.fun = function(x, y) {
    xlim = get.cell.meta.data("xlim")
    ylim = get.cell.meta.data("ylim")
    sector.name = get.cell.meta.data("sector.index")
    xplot = get.cell.meta.data("xplot")

    circos.lines(xlim, c(mean(ylim), mean(ylim)), lty = 3) # dotted line
    by = ifelse(abs(xplot[2] - xplot[1]) > 30, 0.2, 0.5)
    for(p in seq(by, 1, by = by)) {
        circos.text(p*(xlim[2] - xlim[1]) + xlim[1], mean(ylim) + 0.1,
            paste0(p*100, "%"), cex = 0.3, adj = c(0.5, 0), niceFacing = TRUE)
    }

    circos.text(mean(xlim), 1, sector.name, niceFacing = TRUE, adj = c(0.5, 0))
}, bg.border = NA)
circos.clear()

4、水平或垂直对称

在和弦图中，当有两组时(如果输入是邻近矩阵，则对应行和列)，将图旋转到水平方向或垂直方向对称总是比较很美观的：

par(mfrow = c(1, 2))
circos.par(start.degree = 0)
chordDiagram(mat, grid.col = grid.col, big.gap = 20)
abline(h = 0, lty = 2, col = "#00000080")
circos.clear()

circos.par(start.degree = 90)
chordDiagram(mat, grid.col = grid.col, big.gap = 20)
abline(v = 0, lty = 2, col = "#00000080")
circos.clear()

5、比较两个和弦图

通常，在和弦图中，mat 中的值被归一化为矩阵中绝对值的总和，这意味着连接的宽度仅代表相对值。然后，当比较两个和弦图时，有必要将两个图中连接的单位宽度用相同的比例表示。这个问题可以通过在具有较小矩阵的 Chord 图中添加较大的间隙来解决。

首先我们做一个大的和弦图：

mat1 = matrix(sample(20, 25, replace = TRUE), 5)
chordDiagram(mat1, directional = 1, grid.col = rep(1:5, 2), transparency = 0.5,
    big.gap = 10, small.gap = 1) # 10 and 1 are default values for the two arguments

第二个矩阵的值只有 mat1 的一半：

mat2 = mat1 / 2

calc gap()可以用来计算第二个和弦图的间隙，使两个和弦图的比例相同：

gap = calc_gap(mat1, mat2, big.gap = 10, small.gap = 1)
chordDiagram(mat2, directional = 1, grid.col = rep(1:5, 2), transparency = 0.5,
    big.gap = gap, small.gap = 1)

现在，如果你比较两个图中的轴的比例，两个和弦的比例是相同的：

6、多组和弦图

首先生成一个随机矩阵，其中有三组(A, B, C)。注意，这个功能对于输入数据框来说是一样的：

mat1 = matrix(rnorm(25), nrow = 5)
rownames(mat1) = paste0("A", 1:5)
colnames(mat1) = paste0("B", 1:5)

mat2 = matrix(rnorm(25), nrow = 5)
rownames(mat2) = paste0("A", 1:5)
colnames(mat2) = paste0("C", 1:5)

mat3 = matrix(rnorm(25), nrow = 5)
rownames(mat3) = paste0("B", 1:5)
colnames(mat3) = paste0("C", 1:5)

mat = matrix(0, nrow = 10, ncol = 10)
rownames(mat) = c(rownames(mat2), rownames(mat3))
colnames(mat) = c(colnames(mat1), colnames(mat2))
mat[rownames(mat1), colnames(mat1)] = mat1
mat[rownames(mat2), colnames(mat2)] = mat2
mat[rownames(mat3), colnames(mat3)] = mat3
mat
##            B1         B2          B3         B4         B5          C1
## A1  0.9769734  3.2410399  0.51686204  2.1284519  0.4365235 -0.86551286
## A2 -0.3745809 -0.4168576  0.36896453 -0.7413361 -0.4583653 -0.23627957
## A3  1.0527115  0.2982276 -0.21538051 -1.0959963 -1.0633261 -0.19717589
## A4 -1.0491770  0.6365697  0.06529303  0.0377884  1.2631852  1.10992029
## A5 -1.2601552 -0.4837806 -0.03406725  0.3104807 -0.3496504  0.08473729
## B1  0.0000000  0.0000000  0.00000000  0.0000000  0.0000000  1.65090747
## B2  0.0000000  0.0000000  0.00000000  0.0000000  0.0000000 -0.05402813
## B3  0.0000000  0.0000000  0.00000000  0.0000000  0.0000000  0.11924524
## B4  0.0000000  0.0000000  0.00000000  0.0000000  0.0000000  0.24368743
## B5  0.0000000  0.0000000  0.00000000  0.0000000  0.0000000  1.23247588
##             C2         C3          C4          C5
## A1  0.75405379 -0.8953634 -0.61116592  0.54319406
## A2 -0.49929202 -1.3108015 -1.18548008 -0.41433995
## A3  0.21444531  1.9972134  2.19881035 -0.47624689
## A4 -0.32468591  0.6007088  1.31241298 -0.78860284
## A5  0.09458353 -1.2512714 -0.26514506 -0.59461727
## B1 -0.51606383 -1.2362731  0.70758835  0.88465050
## B2 -0.99250715 -1.2847157 -0.36365730 -1.01559258
## B3  1.67569693 -0.5739735  0.05974994  1.95529397
## B4 -0.44116322  0.6179858 -0.70459646 -0.09031959
## B5 -0.72306597  1.1098481 -0.71721816  0.21453883

设置分组变量：

nm = unique(unlist(dimnames(mat)))
group = structure(gsub("d", "", nm), names = nm)
group
##  A1  A2  A3  A4  A5  B1  B2  B3  B4  B5  C1  C2  C3  C4  C5
## "A" "A" "A" "A" "A" "B" "B" "B" "B" "B" "C" "C" "C" "C" "C"

将 group 变量赋给 group 参数：

grid.col = structure(c(rep(2, 5), rep(3, 5), rep(4, 5)),
                names = c(paste0("A", 1:5), paste0("B", 1:5), paste0("C", 1:5)))
chordDiagram(mat, group = group, grid.col = grid.col)
circos.clear()

换一种分组：

group = structure(gsub("^w", "", nm), names = nm)
group
##  A1  A2  A3  A4  A5  B1  B2  B3  B4  B5  C1  C2  C3  C4  C5
## "1" "2" "3" "4" "5" "1" "2" "3" "4" "5" "1" "2" "3" "4" "5"
chordDiagram(mat, group = group, grid.col = grid.col)
circos.clear()

分组的顺序控制扇区的顺序，如果将分组设置为一个因子，则 levels 的顺序控制分组的顺序：

group = structure(gsub("d", "", nm), names = nm)
group = factor(group[sample(length(group), length(group))], levels = c("C", "A", "B"))
group
## B3 A3 B5 B2 C1 A1 A2 C4 A5 C2 C5 B4 A4 B1 C3
##  B  A  B  B  C  A  A  C  A  C  C  B  A  B  C
## Levels: C A B

chordDiagram(mat, group = group, grid.col = grid.col)
circos.clear()

big.gap 参数控制组内之间的扇区间隔，small.gap 参数控制扇区之间的间隔：

group = structure(gsub("d", "", nm), names = nm)
chordDiagram(mat, group = group, grid.col = grid.col, big.gap = 20, small.gap = 5)
circos.clear()

标签和其他轨道可以手动调整：

group = structure(gsub("d", "", nm), names = nm)
chordDiagram(mat, group = group, grid.col = grid.col,
    annotationTrack = c("grid", "axis"),
    preAllocateTracks = list(
        track.height = mm_h(4),
        track.margin = c(mm_h(4), 0)
))
circos.track(track.index = 2, panel.fun = function(x, y) {
    sector.index = get.cell.meta.data("sector.index")
    xlim = get.cell.meta.data("xlim")
    ylim = get.cell.meta.data("ylim")
    circos.text(mean(xlim), mean(ylim), sector.index, cex = 0.6, niceFacing = TRUE)
}, bg.border = NA)

highlight.sector(rownames(mat1), track.index = 1, col = "red",
    text = "A", cex = 0.8, text.col = "white", niceFacing = TRUE)
highlight.sector(colnames(mat1), track.index = 1, col = "green",
    text = "B", cex = 0.8, text.col = "white", niceFacing = TRUE)
highlight.sector(colnames(mat2), track.index = 1, col = "blue",
    text = "C", cex = 0.8, text.col = "white", niceFacing = TRUE)
circos.clear()

下面的代码可以在不使用 group 参数的情况下实现前面的示例，但是需要手动计算 gap.after 的正确值。设置 group 参数会自动为您完成：

circos.par(gap.after = c(rep(1, 4), 5, rep(1, 4), 5, rep(1, 4), 5))
chordDiagram(mat, order = names(sort(group)), grid.col = grid.col)
circos.clear()

7、复杂和弦图

作者还提供了绘制复杂和弦图的一些代码，大家感兴趣可以去看看，这里放一些图展示一下：