circos 可视化手册-scatter plot 篇

plots这个block 中，支持许多的图表类型，scatter plot是最常用的一种。用法如下：

关于file文件的内容，在之前的文章中已经详细介绍过。r0和r1定义圆环的位置，max和min定义y轴的最小值和最大值，剩余的几个参数控制散点的外观。

glyph表示点的形状，circle代表圆形，triangle代表三角形，rectangle代表矩形；glyph_size控制点的大小；fill_color控制点的填充色，stroke_color控制边框的颜色。

关于scatter plot, 在软件的安装目录下，有对应的默认配置

etc/tracks/scatter.conf

oritenation表示方向，in表示从r0到r1, out表示从r1到r0

在plot中，可以插入backgrounds, axes, rules3种block

1. backgrounds

用法如下:

backgrounds 定义背景色，每个定义一个区域的背景色，这个区域由y0和y1定义。

在plot中， max和min分别定义了y轴的最大值和最小值，这里的y0和y1对应的就是y轴的值；y0代表起始位置，y1代表终止位置；如果只指定了y0和y1中的一个，需要参考邻近区域和max,min的值作出判断

在上图的第一个background中，只指定了y0 = 0.006,从其他结果background的设置可以推测出，此时的y1 = max;

上面的例子中，根据y轴的值划分了3个区域，定义了3种不同 的背景色

1. min到0.002，背景色为vvlred

2. 0.002到0.006，背景色为vlgrey

3. 0.006到max, 背景色为vvlgreen

2. axes

用法如下：

axes定义y轴的刻度线，由多个axis构成。和backgrounds 一样，根据y0和y1定义区域，spacing定义刻度线的间隔。

刻度线的外观由thickness和color两个参数控制，thickness 控制线条的粗细程度，color控制线条的颜色。

3. rules

用法如下：

rules代表规则，由多个rule构成；在每个rule中，conditioon设置规则，var(value) > 0.006 表示 y轴的值大于0.006，当满足这个条件时，执行rule中的其他语句，下面的示例中，调整了value > 0.006的点的外观。

最后看一个实例

这张图中，除了染色体的圆环外，还有3圈圆环，每一个圆环都是一张scatter plot, 而且都设置了背景色和刻度线。

结合整幅图的结构和散点图的用法，理解下面的配置文件就非常简单了

<>

<>
<>


<>


karyotype   = data/karyotype/karyotype.human.txt

chromosomes_units = 1000000
chromosomes       = hs1;hs2;hs3
chromosomes_display_default = no

################################################################
# 
# define 3 scatter plots, using the same data file
#



# all are scatter plots

type             = scatter
stroke_thickness = 1

# first plot shows all points and selectively formats points at small/large
# y-axis values to be red/green and triangles/rectangles



file             = data/6/snp.density.txt
fill_color       = grey
stroke_color     = black
glyph            = circle
glyph_size       = 10

max   = 0.013
min   = 0
r1    = 0.95r
r0    = 0.65r

# optional y0/y1 values (absolute or relative) in  blocks
# define the start/end limits of background color
#
# y0 = 0.006
# y0 = 0.75r



color     = vvlgreen
y0        = 0.006


color     = vlgrey
y1        = 0.006
y0        = 0.002


color     = vvlred
y1        = 0.002





color     = lgreen
thickness = 1
spacing   = 0.05r
y0        = 0.006


color     = dgreen
thickness = 2
spacing   = 0.1r
y0        = 0.006



color     = lgrey
thickness = 1
spacing   = 0.05r
y1        = 0.006
y0        = 0.002


color     = dgrey
thickness = 2
spacing   = 0.1r
y1        = 0.006
y0        = 0.002



color     = lred
thickness = 1
spacing   = 0.05r
y1        = 0.002



color     = dred
thickness = 2
spacing   = 0.1r
y1        = 0.002







condition    = var(value) > 0.006
stroke_color = dgreen
fill_color   = green
glyph        = rectangle
glyph_size   = 8



condition    = var(value) < 0.002
stroke_color = dred
fill_color   = red
glyph        = triangle






# the second plot is a crop of the first plot, placed outside
# the ideogram circle, showing only points with large y-values



file             = data/6/snp.density.txt
fill_color       = green
stroke_color     = dgreen
glyph            = rectangle
glyph_size       = 8

max   = 0.013
min   = 0.007
r1    = 1.175r
r0    = 1.075r


# you can stack backgrounds by using transparent color

color     = vlgreen_a4
y0        = 0.75r


color     = vlgreen_a4
y0        = 0.5r


color     = vlgreen_a4
y0        = 0.25r


color     = vlgreen_a4





color     = green_a3
thickness = 2
spacing   = 0.1r






condition    = var(value) < 0.007
show         = no






# the third plot is a crop of the first plot, placed closer to the
# center of the circle, showing only points with small y-values



file             = data/6/snp.density.txt
fill_color       = red
stroke_color     = dred
glyph            = rectangle
glyph_size       = 8

max   = 0.0015
min   = 0.000
r1    = 0.60r
r0    = 0.35r



color     = vlred_a4
y1        = 0.25r


color     = vlred_a4
y1        = 0.5r


color     = vlred_a4
y1        = 0.75r


color     = vlred_a4





color     = red_a5
thickness = 1
spacing   = 0.025r


color     = red_a3
thickness = 2
spacing   = 0.1r





condition    = var(value) > 0.002
show         = no







<>