venn plot 使用 R 的 VennDiagram 包进行可视化,设定最大可以画4个 group 的 venn。
oneName <- function() paste(sample(LETTERS,5,replace=TRUE),collapse="")
geneNames <- replicate(1000,oneName())
GroupA <- sample(geneNames,400,replace = F)
GroupB <- sample(geneNames,300,replace = F)
GroupC <- sample(geneNames,200,replace = F)
GroupD <- sample(geneNames,500,replace = F)我们将 VennDiagram 封装在一个函数中,设置好一些基本的参数,当自己在实际项目中需要进行修改一些 VennDiagram 中的参数时,可以直接在函数中进行修改然后再保存运行。
fill_col <- c("#386cb0","#fdb462","#7fc97f","#ef3b2c")
venn_plot(venn_data = list(A=GroupA,B=GroupB),fill_colour = fill_col[1:2],file_name = 'venn_test_group2.png')
fill_col <- c("#386cb0","#fdb462","#7fc97f","#ef3b2c")
venn_plot(venn_data = list(A=GroupA,B=GroupB,C=GroupC),fill_colour = fill_col[1:3],file_name = 'venn_test_group3.png')
fill_col <- c("#386cb0","#fdb462","#7fc97f","#ef3b2c")
venn_plot(venn_data = list(A=GroupA,B=GroupB,C=GroupC,D=GroupD),fill_colour = fill_col,file_name = 'venn_test_group4.png')
manhattan plot 使用 R 的 qqman 包中的 manhattan 函数进行可视化。
heatmap plot 使用 R 的 pheatmap 包进行可视化。
network plot 使用 R 的 ggraph 包进行可视化。默认使用的 layout 是 kamada.kawai 关于所有的 layout 展示可以参考下面：
需要注意的是当 network 的数据量很大的时候(nodes > 1000)不适合使用 'fr' 的 layout,很消耗计算机资源， wgcna network 默认使用的 layout 是 layout.fruchterman.reingold。
在生物 network 的可视化上，也可以参考 netbioV :R 的一个 network 包。
geneStructure plot 使用 R 的 ggplot2 进行可视化，其中 WHd 中可以通过设置 show fpkm 参数在 Y轴上显示。
snp plot 使用 bedtools 做 slide windows 然后再用 R 进行绘图，整个流程由 python 进行衔接。
