介绍
circos可以作为数据展示的一种手段，主要用于基因组数据的可视化，比如甲基化，组蛋白修饰，snp，indel，sv，以及常见的基因表达水平的展示，一般的circos都是基于perl语言的，数量繁多的配置文件总是很难按照我们想要的方式展示最终结果。而在R中也存在一些绘制circos的包，本例中主要介绍一下OmicCircos这个包的使用
用法
在使用OmicCircos绘制circos图之前，我们首先也需要准备配置文件，比如染色体长度信息，染色体定位信息等等，如果还有snp，甲基化等信息也可以一并展示，在OmicCircos中主要使用circos函数来绘制circos图形。
rm(list=ls());
library(OmicCircos);
options(stringsAsFactors = FALSE);
#首先导入自带数据进行测试，包括基因表达，cnv等数据
data("TCGA.PAM50_genefu_hg18");
data("TCGA.BC.fus");
data("TCGA.BC.cnv.2k.60");
data("TCGA.BC.gene.exp.2k.60");
data("TCGA.BC.sample60");
data("TCGA.BC_Her2_cnv_exp");
#cnv的p值进行log10转化
pvalue <- -1 * log10(TCGA.BC_Her2_cnv_exp[,5]);
pvalue <- cbind(TCGA.BC_Her2_cnv_exp[,c(1:3)], pvalue);
#筛选Her2亚型
Her2.i <- which(TCGA.BC.sample60[,2] == "Her2");
Her2.n <- TCGA.BC.sample60[Her2.i,1];
Her2.j <- which(colnames(TCGA.BC.cnv.2k.60) %in% Her2.n);
#筛选Her2亚型患者cnv信息
cnv <- TCGA.BC.cnv.2k.60[,c(1:3,Her2.j)];
cnv.m <- cnv[,c(4:ncol(cnv))];
cnv.m[cnv.m > 2] <- 2;
cnv.m[cnv.m < -2] <- -2;
cnv <- cbind(cnv[,1:3], cnv.m);
#筛选Her2亚型患者的基因表达信息
Her2.j <- which(colnames(TCGA.BC.gene.exp.2k.60) %in% Her2.n);
gene.exp <- TCGA.BC.gene.exp.2k.60[,c(1:3,Her2.j)];
#设定颜色
colors <- rainbow(10, alpha=0.5);
#画图，首先建立一个空白图层
pdf("OmicCircos4vignette10.pdf", 8,8);
par(mar=c(2, 2, 2, 2));
plot(c(1,800), c(1,800), type="n", axes=FALSE, xlab="", ylab="", main="");
#选择需要放大的坐标
zoom <- c(1, 22, 939245.5, 154143883, 0, 180);
#开始画图
circos(R=400, cir="hg18", W=4, type="chr", print.chr.lab=TRUE, scale=TRUE, zoom=zoom);#最外层染色体信息
circos(R=300, cir="hg18", W=100, mapping=gene.exp, col.v=4, type="heatmap2", cluster=TRUE, col.bar=TRUE, lwd=0.01, zoom=zoom);#次外层基因表达信息
circos(R=220, cir="hg18", W=80, mapping=cnv, col.v=4, type="ml3", B=FALSE, lwd=1, cutoff=0, zoom=zoom);#第三层cnv信息
circos(R=140, cir="hg18", W=80, mapping=pvalue, col.v=4, type="l", B=TRUE, lwd=1, col=colors[1], zoom=zoom);#第四层p值曲线
circos(R=130, cir="hg18", W=10, mapping=TCGA.BC.fus, type="link", lwd=2, zoom=zoom);#基因共表达连线
## 局部放大操作
the.col1=rainbow(10, alpha=0.5)[1];
highlight <- c(140, 400, 11, 282412.5, 11, 133770314.5, the.col1, the.col1);
circos(R=110, cir="hg18", W=40, mapping=highlight, type="hl", lwd=2, zoom=zoom);
the.col2=rainbow(10, alpha=0.5)[6];
highlight <- c(140, 400, 17, 739525, 17, 78385909, the.col2, the.col2);
circos(R=110, cir="hg18", W=40, mapping=highlight, type="hl", lwd=2, zoom=zoom);
## highlight link
highlight.link1 <- c(400, 400, 140, 376.8544, 384.0021, 450, 540.5);
circos(cir="hg18", mapping=highlight.link1, type="highlight.link", col=the.col1, lwd=1);
highlight.link2 <- c(400, 400, 140, 419.1154, 423.3032, 543, 627);
circos(cir="hg18", mapping=highlight.link2, type="highlight.link", col=the.col2, lwd=1);
## zoom in chromosome 11
zoom <- c(11, 11, 282412.5, 133770314.5, 180, 270);
circos(R=400, cir="hg18", W=4, type="chr", print.chr.lab=TRUE, scale=TRUE, zoom=zoom);
circos(R=300, cir="hg18", W=100, mapping=gene.exp, col.v=4, type="heatmap2", cluster=TRUE, lwd=0.01, zoom=zoom);
circos(R=220, cir="hg18", W=80, mapping=cnv, col.v=4, type="ml3", B=FALSE, lwd=1, cutoff=0, zoom=zoom);
circos(R=140, cir="hg18", W=80, mapping=pvalue, col.v=4, type="l", B=TRUE, lwd=1, col=colors[1], zoom=zoom);
## zoom in chromosome 17
zoom <- c(17, 17, 739525, 78385909, 274, 356);
circos(R=400, cir="hg18", W=4, type="chr", print.chr.lab=TRUE, scale=TRUE, zoom=zoom);
circos(R=300, cir="hg18", W=100, mapping=gene.exp, col.v=4, type="heatmap2", cluster=TRUE, lwd=0.01, zoom=zoom);
circos(R=220, cir="hg18", W=80, mapping=cnv, col.v=4, type="ml3", B=FALSE, lwd=1, cutoff=0, zoom=zoom);
circos(R=140, cir="hg18", W=80, mapping=pvalue, col.v=4, type="l", B=TRUE, lwd=1, col=colors[1], zoom=zoom);
dev.off()
需要注意的是，omicCircos是使用type函数来指定不同图形的展示方式的，而type可以指定的图片形式包括以下几种：
- “chr”：染色体或片段的绘图
- “chr2”：染色体或部分基因组片段图
“heatmap”：热图
“heatmap2”：基因组坐标的heatmaps
“hightlight.link”：用于缩放的链接线
“hl”：突出显示
“label”：基因标签或文本注释
“label2”：具有相同圆周坐标的基因标签或文本注释
“link.pg”：基于贝塞尔曲线的链接多边形
“link”：基于贝塞尔曲线的链接线
“link2”：具有较小染色体内弧的链接线
“l”：折线
“ls”：阶梯状线图
“lh”：水平线
“ml”：多折线
“ml2”：多水平线
“ml3”：多阶梯状线图
“box”：箱线图
“hist”：多个样本的直方图
“ms”：多个样本的点图（类似箱线图）
“h”：柱状图
“s”：点图
“b”：条形图
- “quant75”：75%分位数线
- “quant90”：90%分位数线
- “ss”：与数值成比例的点
- “sv”：与方差成比例的点
- “s.sd”：与标准偏差成比例的点
- “ci95”：95%置信区间线
- “b2”：条形图（双向）
- “b3”：相同高度的条形图
- “s2”：固定半径的点
- “arc”：半径可变的弧（表示基因片段）
- “arc2”：具有固定半径的弧