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制作环形热图

环形热图很漂亮。可以通过R来实现环形热图。

首先，让我们生成一个随机矩阵，并将其随机分成五组。

下面的图是热图的正常布局。

在接下来的章节中，我将演示如何将其可视化。

输入数据

heatmap()的输入应该是一个矩阵（或者一个将被转换为单列矩阵的向量）。如果矩阵被分割成组，必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量，它将被转换为字符。

颜色是矩阵中数值的重要美学映射。用户必须用用户定义的颜色模式指定col参数。如果矩阵是连续数字，如果矩阵是字符，col的值应该是一个命名的颜色向量。

下面的图是之前热图的圆形版本。请注意，矩阵的行沿圆形方向分布，矩阵的列沿径向方向分布。在下面的图中，圆形被分成五个部分，每个部分对应一个行组。

环形布局

与生成的其他圆形图类似，环形布局可以在制作图之前由par()控制。

热图轨道的参数可以在circos()函数中控制，如track.height（轨道的高度）和bg.border（轨道的边界）。

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在下面的例子中，通过设置show.sector.labels参数，增加了扇区的标签。扇区的顺序是c(“a”, “b”, “c”, “d”, “e”)，按时钟方向排列。你可以在下面的图中看到，a扇区从 θ=90∘\theta = 90^{\circ}θ=90∘开始。

heatmap(
    bg.border )

树状图和行名

heatmap(dend.side = "inside")

树状图的高度是由dend.track.height参数控制的。

矩阵的行名可以通过设置rownames.side参数来绘制。行名也会被绘制在一个分离的轨道中。

heatmap(rownames.side = "inside")

矩阵的行名和树状图可以同时绘制。当然，它们不能在热图轨道的同一侧。

heatmap(col = col_fun1, rownames.side = "outside")

树状图的图形参数可以通过回调函数直接渲染树状图来设置，这一点将在后面演示。

聚类

默认情况下，数字矩阵是按行聚类的。 cluster参数可以设置为FALSE来关闭聚类。

当然，当cluster被设置为FALSE时，即使dend.side被设置，也不会绘制树状图。

聚类方法和距离方法由clustering.method和distance.method参数控制。

请注意heatmap()不直接支持对矩阵列的聚类。 你应该在使用heatmap()之前应用列的重新排序，例如。

hclust(dist(t(mat1)))$order

对树状图的回调

聚类产生树状图。回调函数可以在每个树状图生成后应用于相应的类。回调函数可以编辑树状图，例如：1.重新排列树状图，或者2.给树状图着色。

在circos.heatmap()中，一个用户定义的函数应该被设置为callback参数。该用户定义的函数应该有三个参数。

• dend: 当前扇区的树状图。
• m: 与当前扇区相对应的子矩阵。
• si: 当前扇区的扇区索引（或扇区名称）。

默认的回调函数定义如下，它通过对矩阵行均值加权来重新排列树状图。

reorder(dend, rowMeans(m))

下面的例子通过dendsort()对每个扇区的树状图重新排序。

heatmap( col = col_fun1, dend.side = "inside",
        dendsort(dend)
    }

我们可以使用color()来渲染树状图的边缘。 例如，为五个区的树枝图分配不同的颜色。这里，树枝图轨道的高度由height参数增加。

    den = function(dend, m, si) {
        # 当k = 1时，它为整个树状图渲染一种相同的颜色
        color\_branches(dend, k = 1, col = dend\_col\[si\])

或者如果矩阵没有被分割，我们可以给子树状图分配不同的颜色。

        color_branches(dend, k = 4, col = 2:5)

多个热图轨迹

如果你制作的环状图只包含一个热图轨迹，使用heatmap()是非常简单的。如果你制作一个包含多个轨道的更复杂的环状图，你应该了解关于heatmap()的更多细节。

heatmap()的第一次调用实际上是初始化布局，即应用聚类和拆分矩阵。树状图和分割变量是内部存储的。这就是为什么你应该明确地调用clear()来删除所有的内部变量，这样可以确保当你制作一个新的圆形热图时，heatmap()的第一次调用是在一个新的环境中。

heatmap()的第一次调用决定了所有轨道的行顺序（循环方向的顺序），因此，接下来的轨道中的矩阵共享与第一个轨道中相同的行顺序。另外，后面轨道中的矩阵也会根据第一个heatmap轨道中的分割情况进行分割。

如果在第一个热图轨道中没有应用聚类，则使用行的自然排序（即c（1，2，…，n））。

mat1\[sample(100, 100), \] # 按行随机排列 mat1
heatmap(mat1,  split, col_fun1, dend.side = "outside")

如果我切换两个轨道，你可以看到现在的聚类是由第一个热图轨道控制的，也就是蓝-红热图轨道。

heatmap(mat1, col = col_fun2)

你可能想问，如果我不希望聚类是由第一个轨道决定的，而第二个或第三个轨道呢？解决办法很简单。实际上，初始化可以通过明确调用initialize()函数来手动完成。

在initialize()中，你指定你想应用聚类的任何矩阵以及分割变量，然后，下面的heatmap()调用都共享这个布局。

在下面的例子中，全局布局是由mat1决定的，它在第二个轨道中被可视化。我在第一个轨道中设置了side = “outside”，实际上你可以发现树状图实际上是根据第二个轨道中的矩阵生成的。

circos.heatmap.initialize(mat1, split = split)

在下一个例子中，热图布局是由mat1生成的，而两个热图轨道分别只包含五列。

initialize(mat1, split = split)

与其他轨道整合

其他非热图轨道整合。在环形布局中，x轴和y轴上的值只是数字索引。假设在一个扇形区域内有nr行和nc列的热图，热图行的绘制间隔为（0，1），c（1，2），...，c（nr-1，nr），热图列也类似。同时，原始矩阵也被重新排序。如果增加更多的轨道，需要考虑所有这些影响，以确保与热图轨道有正确的对应关系。

热图布局完成后，轨道/扇区/单元的额外信息可以通过特殊变量CELL_META来检索。单元/扇区的附加元数据列举如下，它们对于正确对应热图轨道非常重要。

• CELL_META$row_dend或简称CELL_META$dend：当前扇区的树状图。如果没有进行聚类，则该值为NULL。
• CELL_META$row_order或简称CELL_META$order：聚类后当前扇区中子矩阵的行排序。如果没有进行聚类，其值为c(1, 2, ..., )。
• CELL_META$subset。原始完整矩阵中指数的子集。这些值的排序是递增的。

以下是CELL\_META$row\_dend、CELL\_META$row\_order和CELL_META$subset在循环热图例子中的第一个扇区的输出。

row_order

subset

在下面的例子中，我添加了一个轨迹，它将mat1中前五列的行平均值可视化。我添加了cell.padding = c(0.02, 0, 0.02, 0)，这样最大和最小的点就不会与单元格的上下边界重叠了。

track(ylim = range(row_mean{
  lines(CELL_META$cell.xlim, c(0, 0),
   points(seq_along(y) - 0.5, y, )

同样地，如果把点数轨道作为第一条轨道，则应事先对布局进行初始化。

initialize(mat1, split = split)
# 这与前面的例子相同
track(ylim = range(row_mean), panel.fun = function(x, y) {
    circose(y > 0, "red", "blue"))
}, cell.padding = c(0.02, 0, 0.02, 0))
 # 不需要在这里指定 "分割"。

Boxplots被用来对应矩阵的行。

circos.heatmap(mat1, split = split, col = col_fun1)
circos.track(ylim = range(mat1), panel.fun = function(x, y) {
    m = mat1\[CELL_META$subset, 1:5, drop = FALSE\]
    m = m\[CELL\_META$row\_order, , drop = FALSE\]
    n = nrow(m)
    # circos.boxplot is applied on matrix columns, so here we transpose it.
    circos.boxplot(t(m), pos = 1:n - 0.5, pch = 16, cex = 0.3)
    circos.lines(CELL_META$cell.xlim, c(0, 0), lty = 2, col = "grey")
}, cell.padding = c(0.02, 0, 0.02, 0))

添加注释

可以通过设置abels = TRUE来添加区块的标签，然而，这并不提供对标签的任何定制。用户可以通过定义fun函数来定制自己的标签，演示如下。

heatmap(col = col_fun1)
circos.track
        adj = c(0.5, 0), niceFacing = TRUE)

heatmap()不直接支持矩阵的列名，但也可以通过自行定义fun函数轻松添加。在下面的例子中，我通过par()中的after参数在最后一个扇区（第五扇区）后设置了较大的空间（10度，用户通常需要尝试几个值来获得最佳空间），之后我在fun中绘制了最后一个扇区中的列名。

par(gap.after = c(2, 2, 2, 2, 10))
heatmap(mat1, split , col = col_fun1)
track(track.index = 1

}, bg.border = NA)

下一个例子添加了矩形和标签来显示矩阵中的两组列。fun里面的代码很简单。convert_x()将x方向上的单位转换为环形坐标系中测量的适当数值。

par(gap.after = c(2, 2, 2, 2, 10))
heatmap(mat1, split , col = col_fun1)
track(track.index = 1
        circos.text(cell.xlim\[2\] + convert_x(3, "mm"), 7.5,
}, bg.border = NA)

circlize不生成图例，但是图例可以由Legend()函数手动生成并添加到圆形图中。下面是一个添加图例的简单例子。在下一节中，你可以找到一个添加许多图例的更复杂的例子。

heatmap(mat1, split = split)
clear()
grid.draw(lgd)

一个复杂的圆形热图的例子

在本节中，我将演示如何制作复杂的圆形热图。下图是正常布局的热图，现在我将用圆形布局改变它们。

热图直观地显示了DNA甲基化、基因表达和其他基因组水平信息之间的相关性。

原始热图是用随机数据集生成的。

与原始热图类似，通过对甲基化矩阵（mat_meth）的行进行k-means聚类，将所有热图的行分成5组。

km = kmeans(mat_meth, centers = 5)$cluster

现在有以下矩阵/向量需要被可视化为热图。

• mat：一个矩阵，其中各行对应不同的甲基化区域（DMRs）。矩阵中的值是每个样本中DMR的平均甲基化水平。
• expr：一个矩阵，其中的行对应于与DMR相关的基因（即与DMR最近的基因）。矩阵中的值是每个样本中每个基因的表达水平。每个基因在不同样本中的表达量是有比例的。
• direction：甲基化变化的方向（hyper表示肿瘤样本中甲基化程度较高，hypo表示肿瘤样本中甲基化程度较低）。
• pvalue：甲基化和相关基因表达之间的相关测试的P值。数值是-log10转换的。
• type：基因的类型（如蛋白质编码基因或林肯RNAs）。
• gene：对基因模型的注释（即基因间、基因内或转录起始位置（TSS））。
• dist：从DMRs到被鉴定基因的TSS的距离。
• enhancer：每个DMR中与增强器重叠的部分。

在这些变量中，mat\_meth、mat\_expr、cor\_pvalue、dist和anno\_enhancer是数字变量，我为它们设置了颜色映射函数。对于其他变量，我设置了命名的颜色向量。

在下面的代码中，我在heatmap()的第一次调用中指定了分裂，这是甲基化热图。轨道的高度是手动调整的。

col_meth = colorRamp2(c(0, 0.5, 1), c("blue", "white", "red"))
heatmap(mat, split col_meth, track.height = 0.12)

循环热图看起来很美! 由于矩阵中的行是基因组区域（差异甲基化区域），如果我们能在一些区域之间建立联系，例如三维染色体结构中的物理相互作用，那么这个图就会更漂亮、更有用。

在下面的代码中，我在DMRs之间生成一些随机的相互作用。df_link中的每一行意味着有一个从第i个DMR到第j个DMR的互动。

 data.frame(
    from_index 
    to_index

在圆形热图上找到这些DMR的位置是很棘手的。请看下面代码中的注释。注意这里的子集和行序元数据是通过get.data()函数明确指定扇形索引来检索的。

for(i in seq_len(nrow)) {
    # 让我们把索引为df\_link$from\_index\[i\]的DMR称为DMR1。
    # 另一个索引为df\_link$to\_index\[i\]的为DMR2。

    # DMR1所在的扇区。
    group1 = km\[from_index\[i\] \]。
    # DMR2所在的扇区。
    group2 = km\[to_index\[i\] \]。

    # 区块\`group1\`中的DMRs子集（来自mat_meth的行指数）。
data("subset", sector.index = group1)
    # 扇区\`group1\`中的行排序。
data("row_order", sector.index = group1)
    # 这是DMR1在\`group1\`热图中的位置。
which(subset1\[row\_order1\] == from\_index\[i\])

    # 区块\`group2\`中的DMRs子集（来自mat_meth的行指数）。
   data("subset", sector.index = group2)
    # 扇区\`group2\`中的行排序。
    ret.data("r sector.indexoup2)
    # 这是DMR2在\`group2\`热图中的位置。index\[i\])

    # 我们取中间的点，在D和DMR2之间画一个链接
   link(group1, x1 - 0.5, grup2,col = rcoor(1))

我实现了一个函数。现在绘制矩阵行之间的链接更简单。

for(i in seq\_len(nrow(df\_link))) {
   heatmap.link(from\[i\],
                        to_index\[i\],
                       color(1))
}

添加链接后，绘图看起来更漂亮了!

图例对于理解热图非常重要。

绘制圆形图的函数只是前面代码的一个封装，没有任何修改。

图例对于理解热图非常重要。按照该链接的说明，我们需要一个绘制圆形图的函数和一个Legends对象。

现在我们使用gridBase来结合基础图形和网格图形。

h = dev.size()\[2\]

draw(lgd_list, x = circle, just = "left")