示例数据

3个基因集列表，为list格式

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genes <- paste0("gene",1:1000)
set.seed(20210302)
gene_list <- list(A = sample(genes,100),
                  B = sample(genes,200),
                  C = sample(genes,300))

一、VennDiagram

  • VennDiagram包是绘制韦恩图的一个经典包。

  • 它不是基于ggplot体系，但可以转换为ggplot对象(个人更习惯些)。

  • 另外每次绘图时，但会生成一个日志log文件，比较麻烦。

参考教程：https://www.r-graph-gallery.com/14-venn-diagramm.html

1 基本使用

关键是设置filename 参数；但无论哪一种方法都会生成log文件。

（1）如果为正常名，则直接保存文件至本地；

（2）如果设置为NULL值，那么会得到gList图像，可配合grid.draw {grid}在R界面显示

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# install.packages("VennDiagram")
library(VennDiagram)

#(1)保存图片至本地
venn.diagram(gene_list, filename = "test.pdf",
             height = 3000, width = 3000)

#(2)在R界面显示
venn.plot = venn.diagram(gene_list, 
                         filename = NULL)
grid.draw(venn.plot)
file.remove(list.files(pattern = "*log"))
dev.off()
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2 细节调整

2.1 类别名

即上图中的A、B、C，包括如下调整方面

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#(1) 类别名标签
category.names
#(2) 字体大小(相对1)
cat.cex = 0.6
#(3) 字体格式
cat.fontface = "bold" #粗体
cat.fontfamily = "sans" #宋体
#(4) 字体颜色
cat.col = c("#FF0000", "#00FF00", "#0000FF")
#(5) 标签围绕图中心的角度位置
cat.pos = c(-27, 27, 135)   #0度为12点方向，顺时针旋转
#(6) 类别名距离圆的距离
cat.dist = c(0.055, 0.055, 0.085)
#(7) 标签自旋转角度(逆时针)
rotation.degree = 60
rotation = 1 #适合3 set的情况

##示例
venn.plot = venn.diagram(gene_list[1:3], filename = NULL,
                         category.names = LETTERS[1:3],
                         cat.cex = 1.5,
                         cat.fontface = "bold",
                         cat.pos = c(-20, 20, 180),
                         cat.col = rainbow(3))
grid.draw(venn.plot)

2.2 圆的格式

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#(1) 填充颜色
fill = rainbow(3)
#(2) 边的颜色
col = rainbow(3)
#(3) 边的宽度
lwd = 2
#(4) 边的类型
lty = 'blank'  # dashed dotted

##示例
venn.plot = venn.diagram(gene_list, filename = NULL,
                         fill = RColorBrewer::brewer.pal(4, "Pastel2"),
                         col = RColorBrewer::brewer.pal(4, "Pastel2"),
                         lwd = 2, lty = "dashed")
grid.draw(venn.plot)

我认为VennDiagram与ggVennDiagram包最大的不同就在于圆的填充颜色

  • 前者为离散的颜色，而后者为连续渐变颜色

2.3 交集数值格式

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venn.plot = venn.diagram(gene_list,
                         cex = 2,           #设置大小
                         fontface = "bold", #设置格式
                         filename = NULL)
grid.draw(venn.plot)

3 特殊的2 sets

  • 当绘制两个set的交集情况时，圆的面积大小与对应数目成正比；
  • 而且当交集数目过小时，会自动使用引导线注释
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gene_list2 <- list(A = sample(genes,20),
                  B = sample(genes,100))
venn.plot = venn.diagram(gene_list2,
                         filename = NULL)
grid.draw(venn.plot)
file.remove(list.files(pattern = "*log"))
dev.off()
  • 可通过ext.系列参数修改这根引导线格式，例如直接取消~
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# ext.text = F
# ext.percent = 0 重叠数目低于多少百分比，使用线
# ext.pos
# ext.line.lwd
venn.plot = venn.diagram(gene_list2,
                         ext.text = F,
                         filename = NULL)
grid.draw(venn.plot)
file.remove(list.files(pattern = "*log"))
dev.off()
  • 如果不想让圆的面积与数值存在这种对应关系，可通过如下方式进行绘制
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venn.plot <- draw.pairwise.venn(
  area1 = 50,
  area2 = 50,
  cross.area = 20)
dev.off()

#修改展示标签内容
venn.plot[[5]]$label = length(setdiff(gene_list2[[1]], gene_list2[[2]]))
venn.plot[[6]]$label = length(setdiff(gene_list2[[2]], gene_list2[[1]]))
venn.plot[[7]]$label = length(intersect(gene_list2[[1]], gene_list2[[2]]))
grid.draw(venn.plot)
file.remove(list.files(pattern = "*log"))
dev.off()

4 转为ggplot2对象

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library(ggplot2)
library(ggplotify)
library(cowplot)
as.ggplot(plot_grid(grobTree(venn.plot))) +
  ggtitle("This is title")

二、ggVennDiagram

ggVennDiagram包是基于ggplot绘图体系的，因此适用于ggplot的语法结构。

主要参考教程：https://mirror.linux.duke.edu/cran/web/packages/ggVennDiagram/vignettes/using-ggVennDiagram.html

1 基本使用

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# install.packages("ggVennDiagram")
library(ggVennDiagram)
packageVersion("ggVennDiagram")
# [1] ‘1.2.0’
library(ggplot2)
library(patchwork)


ggVennDiagram(gene_list)
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2 细节调整

2.1 类别名

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#(1) 类别名标签
category.names = c("AA","BB","CC","DD")
#(2) 字体大小
set_size = 8
#(3) 字体颜色
set_color = rainbow(4)

##有时名字太长，可能会显示不全，可以通过ggplot2函数拉宽画布
p1=ggVennDiagram(gene_list, 
              category.names = c("a very long name","short name","name","another name"))
p2=ggVennDiagram(gene_list, 
              category.names = c("a very long name","short name","name","another name")) +
  scale_x_continuous(expand = expansion(mult = .2))
p1 / p2

2.2 圆的格式

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#(1) 填充颜色与数值大小相关，为渐变填充色。
#可通过ggplot的相关函数进行配色
RColorBrewer::display.brewer.all()
p1 = ggVennDiagram(gene_list) +
  scale_fill_distiller(palette = "RdBu") + ggtitle("p1")
p2 = ggVennDiagram(gene_list) +
  scale_fill_distiller(palette = "Reds", direction = 1)  + ggtitle("p2")
      # If -1, the order of colours is reversed.
p3 = ggVennDiagram(gene_list) +
  scale_fill_gradient(low="blue",high = "red")  + ggtitle("p3")
# https://colorbrewer2.org/
p4 = ggVennDiagram(gene_list) +
  scale_fill_gradient(low="#ffffb2",high = "#b10026") + ggtitle("p4")

(p1 | p2) / (p3 | p4)
image.png 
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#(2)边的相关设置参数
scale_color_*  #设置颜色
edge_size      #设置粗细
edge_lty       #设置类型
ggVennDiagram(gene_list, edge_lty = "dashed", edge_size = 1) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1")

2.3 交集数值格式

参看上图可知，默认为数值加百分比格式，且为白色透明度背景

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#(1)交集标签内容
label =   # c("both", "count", "percent", "none")
#(2)背景透明度
label_alpha = 0
#(3)标签字体颜色
label_color = "red"
#(4)标签字体大小
label_size = 5

三、UpSetR

当可视化多个(>5)集合的交集情况时，传统韦恩图的效果就比较复杂，不够直观。

UpSetR包可进行相对更加高效的展示，而且用法也很简单。

参考：https://cran.r-project.org/web/packages/UpSetR/vignettes/

1、基本使用

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# install.packages("UpSetR")
library(UpSetR)

#`upset()`绘图函数默认接受的集合对象为表格；
# 如果提供为list，包装在`fromList()`函数内部即可
upset(fromList(gene_list))
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2、细节调整

2.1 左下角柱状图

每一列表示一类集合，柱高表示集合大小。

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#(1) 指定选择哪些set集合纳入分析
sets = names(gene_list)
#(2) 设置展示集合的数目默认选择Size Top 5的集合。
nsets = 5
#(2) 集合排列顺序, 默认为 从上到下为size从小到大的顺序
keep.order = TRUE  #设置是否按照提供数据的集合顺序展示

2.2 右上角柱状图

  • nintersects=40 ：默认最多展示40列；设置为NA值则展示所有可能组合

  • empty.intersections = "on" ：设置展示为0的交集组合

  • cutoff=3 筛选大于一定数量的交集类别

  • order.by = "degree" 表示先按照组成集合的类别数排序

    order.by = "freq" 表示仅按照集合大小排序

    decreasing = T 默认均为降序排列，

2.3 文本标签设置

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upset(fromList(gene_list), 
      number.angles = 30,  
      point.size = 3.5, #左下角的点
      line.size = 2, #左下角的线
      mainbar.y.label = "Gene Sets Intersections", 
      sets.x.label = "Genes Per Set",
      mb.ratio = c(0.7, 0.3),
      text.scale = c(1.5, 1.1, 1.5, 1, 1.2, 1.5)) #见下图箭头)
image-20220910213729390