除了包之外,还有其他用于在 R 中进行维恩图的limma
包吗?
有人有提示吗?
这里有一些关于用包做维恩图的笔记。limma
R-forge 上有 Vennerable 包。
source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite(c("graph", "RBGL", "gtools", "xtable"))
install.packages("Vennerable", repos="http://R-Forge.R-project.org")
如果您需要创建 4/5 集的维恩图,gplots 包中的维恩函数也很有用。
我使用两个自定义函数来解决问题。我的 venndia 实现绘制了 venn 图并返回 A 和 B(和 C)之间的重叠列表。请参阅下面的代码。
有了这些,你可以
vd <- venndia(A=LETTERS[1:15], B=LETTERS[5:20], getdata=TRUE)
这将绘制并返回数据。您可以通过执行关闭返回数据
venndia(A=LETTERS[1:15], B=LETTERS[5:20])
因为 getdata 默认为 FALSE。/丹尼尔
circle <- function(x, y, r, ...) {
ang <- seq(0, 2*pi, length = 100)
xx <- x + r * cos(ang)
yy <- y + r * sin(ang)
polygon(xx, yy, ...)
}
venndia <- function(A, B, C, getdata=FALSE, ...){
cMissing <- missing(C)
if(cMissing){ C <- c() }
unionAB <- union(A, B)
unionAC <- union(A, C)
unionBC <- union(B, C)
uniqueA <- setdiff(A, unionBC)
uniqueB <- setdiff(B, unionAC)
uniqueC <- setdiff(C, unionAB)
intersAB <- setdiff(intersect(A, B), C)
intersAC <- setdiff(intersect(A, C), B)
intersBC <- setdiff(intersect(B, C), A)
intersABC <- intersect(intersect(A, B), intersect(B, C))
nA <- length(uniqueA)
nB <- length(uniqueB)
nC <- length(uniqueC)
nAB <- length(intersAB)
nAC <- length(intersAC)
nBC <- length(intersBC)
nABC <- length(intersABC)
par(mar=c(2, 2, 0, 0))
plot(-10, -10, ylim=c(0, 9), xlim=c(0, 9), axes=FALSE, ...)
circle(x=3, y=6, r=3, col=rgb(1,0,0,.5), border=NA)
circle(x=6, y=6, r=3, col=rgb(0,.5,.1,.5), border=NA)
circle(x=4.5, y=3, r=3, col=rgb(0,0,1,.5), border=NA)
text( x=c(1.2, 7.7, 4.5), y=c(7.8, 7.8, 0.8), c("A", "B", "C"), cex=3, col="gray90" )
text(
x=c(2, 7, 4.5, 4.5, 3, 6, 4.5),
y=c(7, 7, 2 , 7 , 4, 4, 5),
c(nA, nB, nC, nAB, nAC, nBC, nABC),
cex=2
)
if(getdata){
list(A=uniqueA, B=uniqueB, C=uniqueC,
AB=intersAB , AC=intersAC , BC=intersBC ,
ABC=intersABC
)
}
}
这来得很晚,但它可能对其他寻找答案的人有用: VennDiagram ,在CRAN 上。
它允许多组(维恩图 4 组,欧拉图 3 组),可自定义的颜色和字体,简单的语法,最重要的是,圆圈的大小与数据集的大小成正比(至少在比较 2 个数据时)套)。安装:
install.packages("VennDiagram")
library(VennDiagram)
对于那些使用生物导体包并使用基因组坐标的人,最近 vennDiagram在包ChIPpeakAnno (版本 2.5.12)中实现,并允许基因组坐标的漂亮交叉,例如,Chip-seq 峰。对于早期采用者,您可能需要安装开发包。
peaks1 = RangedData(IRanges(start = c(967654, 2010897, 2496704),
end = c(967754, 2010997, 2496804), names = c("Site1", "Site2", "Site3")),
space = c("1", "2", "3"), strand=as.integer(1),feature=c("a","b","f"))
peaks2 = RangedData(IRanges(start = c(967659, 2010898,2496700,3075866,3123260),
end = c(967869, 2011108, 2496920, 3076166, 3123470),
names = c("t1", "t2", "t3", "t4", "t5")),
space = c("1", "2", "3", "1", "2"), strand = c(1, 1, -1,-1,1), feature=c("a","b","c","d","a"))
makeVennDiagram(RangedDataList(peaks1,peaks2, peaks1, peaks2), NameOfPeaks=c("TF1", "TF2","TF3", "TF4"),
totalTest=100,useFeature=TRUE, main="Venn Diagram",
col = "transparent",fill = c("cornflowerblue", "green", "yellow", "darkorchid1"),
alpha = 0.50,label.col = c("orange", "white", "darkorchid4", "white", "white", "white", "white", "white", "darkblue", "white", "white", "white", "white", "darkgreen", "white"), cat.col = c("darkblue", "darkgreen", "orange", "darkorchid4"))
Duncan Murdoch 有一个 venn 包,它不在 CRAN 上。(给 Gabor Grothendieck 的帽子小费)
您也可以在“统计软件杂志”中阅读有关它的内容。
这是对 3 变量数据的另一个版本的参考:http: //elliotnoma.wordpress.com/2011/02/09/venn-diagram/
该代码也可在 colourfulVennPlot 包中找到:http: //cran.r-project.org/web/packages/colorfulVennPlot/index.html
我会推荐 VennDiagram 包: http ://cran.r-project.org/web/packages/VennDiagram/VennDiagram.pdf
在 pake 19 中,您会发现 10 个非常好的示例(包括高级示例和简化示例)。到目前为止,我还没有发现我需要它做的任何事情。