生信小工具专题 | 微生物代谢物相关分析之和弦图绘制

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和弦图是一种展示数据之间相互关系的可视化方法，和弦图主要从以下几个层面来展示关系信息：

●连接，可以直接显示不同对象之间存在关系

●连接的宽度与关系的强度成正比

●连接的颜色可以代表关系的另一种映射，如关系的类型

●扇形的大小，代表对象的度量

行和列分别表示连接的对象，如果对象之间存在关系，则对应行列的值将表示关系的强度。如下：

包含三列数据，前两列的值表示连接的两个对象，第三列值为连接的强度。如下：

circlize用来绘制和弦图的安装包、reshape2包是用来转换宽数据为长数据的安装包、tidyverse包是用来支持管道函数以及数据处理的包。

# 加载包

library(circlize)

library(tidyverse)

library(reshape2)

# 设置随机数种子，确保数据可重复

set.seed(123)

#构建邻接矩阵，行为微生物，列为代谢物，值为相关性

setwd("D:/Users/Administrator/Desktop/circlize")

mat =matrix(runif(96,min=0,max=1), 8, 12)

rownames(mat) <-str_c("species",1:8)

colnames(mat) <-str_c("metabolites_test",1:12)

#构建邻接列表，第一列为微生物，第二列为代谢物，第三列为相关性

df <- melt(mat)%>%

rename(''from'' =''Var1'',

''to'' =''Var2'')

先绘制一张简单的和弦图，绘图时我们邻接列表df。使用的核心函数是chordDiagram函数：

#使用chordDiagram函数绘制和弦图

# 使用邻接矩阵绘图

pdf("plot1.pdf",width = 12, height = 12)

chordDiagram(df)

#结束绘图，返回默认设置，否则会继续叠加图层

circos.clear()

dev.off()

如下图，上半截扇形为代谢物，下半截扇形为微生物，扇形的大小代表链接的度量。线条连接代表两者有相关联系，其宽度与关系的强度成正比。

目前为止，图片基本完成。但是经常会对扇形间距、扇形顺序，扇形颜色、链接颜色、字体方向、字体大小做一定的调整。代码和注释如下：

pdf("plot2.pdf",width = 18, height = 18)

# 调整外围sectors的排列顺序

orderlist <-c(rownames(mat), colnames(mat))

#设置不同sector之间gap的间隔大小

circos.par(gap.after= c(rep(5, nrow(mat)-1), 15, rep(5, ncol(mat)-1), 15))

# 设置扇形颜色，要和对应的名称对上

colors <-c("#C6CF85", "#717862", "#943A74","#7267AC", "#040000",

"#DA3918", "#172F2E", "#80B862","#635368", "#DAEDDF")

colors <-colors[1:nrow(mat)]

col_list1 <-c(colors, rep("grey50", ncol(mat))) %>%`names<-`(c(rownames(mat), colnames(mat)))

# 设置link颜色,link颜色与列所代表的扇形颜色一致，因此使用column.col参数设置

col_list2 <-colors %>% `names<-`(rownames(mat))

chordDiagram(df,

order =orderlist, #设置扇区顺序

grid.col = col_list1, #设置扇区颜色

column.col = col_list2, #设置link颜色

transparency = 0.3, #设置不透明参数

annotationTrack = c("grid", "axis"), #设置外围类型，可从c("name","grid", "axis")中指定任意值

preAllocateTracks = list( # 提前对轨道的占比进行定义

list(track.height = 0.05),

list(track.height = 0.005)

)

)

# 注释区呈放射状，函数固定写法

circos.track(track.index= 1, # 轨道索引

panel.fun =function(x, y) {

circos.text(CELL_META$xcenter, # x轴上的数据点

CELL_META$ylim[1], # y轴上的数据点

CELL_META$sector.index, # 轨道索引

facing= "clockwise", # 文本面向c("inside","outside", "reverse.clockwise","clockwise","downward", "bending","bending.inside", "bending.outside")

niceFacing = TRUE, # 文本的正面是否应该调整以适合人的眼睛

cex =1,  # 字体大小

adj =c(0, 0.5)) # 文本的偏移量

}, bg.border = NA)#这个不能缺

circos.clear()

dev.off()

调整完图片如下：