R繪圖|韋恩圖的常見繪製方法

實驗設計：對照組，TNF處理組，TGF處理組，IL4處理組，每組3個生物學重複

實驗分組：TNF組 vs 對照組；TGF組 vs 對照組；IL4組 vs 對照組

所得資料：三種分組比較下的差異基因

最終需求：直觀展示三組差異結果的共同基因及特有基因

以上這類設計和需求是高通量資料後期展示時常見的需求，通常透過繪製韋恩圖（Venn圖）就可以滿足！ 如下圖左側，就是典型的韋恩圖展示形式，不同的顏色代表不同的來源，它們之間的共有基因或是特有基因數量一目瞭然，可直觀展示出不同來源資料之間的在成分上的異同點。

近幾年針對這類需求，又出現了一種更棒的視覺化形式，如下圖，直觀展示7組資料之間的關係，一目瞭然。

今天呢，來簡單演示下火山圖的繪製方法，有資料的小夥伴可以試試！資料就以TNF組 vs 對照組；TGF組 vs 對照組；IL4組 vs 對照組三組差異基因來做案例。

vennR包繪製韋恩圖

首先清除環境，安裝並載入所需要的R包

rm（list = ls（）） #清除環境記憶體

install。packages（“readxl”） #安裝readxl包

install。packages（‘venn’） #安裝venn包

library（readxl） #載入readxl包

library（venn）

讀入資料並對資料做簡單處理

讀入IFN組差異資料

data<-read_excel（“venn。xls”，1） #讀入excel資料

IFN<-data$`Gene Symbol`

讀入TNF組資料

data<-read_excel（“venn。xls”，2） #讀入excel資料

TNF<-data$`Gene Symbol

讀入IL4組差異資料

data<-read_excel（“venn。xls”，3） #讀入excel資料

IL4<-data$`Gene Symbol`

將3組資料構建成list

x <- list（IFN=IFN， TNF=TNF， IL4=IL4） # list內元素為元素型，不可以是表達矩陣

# 或者也可以把資料放在一起直接載入為data

# x <- list（IFN=data$IFN， TNF=data$TNF， IL4=data$IL4） # 這樣構建資料也可以

用venn包繪圖

？venn #檢視venn函式的使用方法

venn（x，zcolor=‘style’） #繪圖

venn.dragram R包繪製韋恩圖

首先清除環境，安裝並載入所需要的R包

rm（list = ls（）） #清除環境記憶體

#install。packages（“readxl”） #安裝readxl包

#install。packages（‘VennDiagram’）

library（readxl） #載入readxl包

library（VennDiagram）

讀入資料並對資料做簡單處理

讀入3組彙總資料

data<-read_excel（“venn。xls”，4） #讀入excel資料

data<-as。data。frame（data） #將data轉換為data。frame格式

data［is。na（data）］<- 0 #將NA值替換為0

用venn。diagram繪圖

？venn。diagram #檢視具體引數和使用方法

venn。plot <-venn。diagram（

list（IFN = data$IFN，TNF = data$TNF，IL4 = data$IL4），

filename = “Venn。PDF”，

fill = c（“red”，“blue”，“green”），

alpha = 0。5，

cex = 1，

lwd=0，

lty=0，

fontfamily = “serif”，

fontface = “bold”，

cat。default。pos = “text”，

cat。col = c（“red”，“blue”，“green”），

cat。cex = 1。5，

cat。fontfamily = “serif”，

cat。dist = c（0。2， 0。2， -0。15），

cat。pos = 0）

UpsetR包繪製韋恩圖

首先清除環境，安裝並載入所需要的R包

rm（list = ls（）） #清除環境記憶體

install。packages（“UpSetR”）

install。packages（“readxl”） #安裝readxl包

library（readxl） #載入readxl包

library（UpSetR）

讀入資料並對資料做簡單處理

讀入3組彙總資料

data<-read_excel（“venn。xls”，4） #讀入excel資料

data<-as。data。frame（data） # 將data轉換為data。frame格式

data［is。na（data）］<- 0 #將NA值替換為0

X=list（IFN = data$IFN，TNF = data$TNF，IL4 = data$IL4） #將3組資料彙總成list

用upsetR 繪圖

p=upset（fromList（X），nsets = 3， order。by = “freq”，

point。size = 5，

line。size = 1。3，

mainbar。y。label = “IntersectionSize”，

sets。x。label = “”，

mb。ratio = c（0。60， 0。40），

text。scale = c（2， 2， 2， 2，2， 2））

p

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