ixxmu
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1 year ago ggraph 绘制基因关系网络图 by 老俊俊的生信笔记
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1、故事发生
关于之前我在知识星球发布的作业，还是上次那个小朋友积极的交了作业，在这表示夸奖和鼓励！
复现的图：
这是群里一个小姐姐粉丝提出的问题，文章里用类似于 网络图 的形式展示基因间的相互关系以及相关性。可视化网络关系的软件有 igraph 、ggraph 及 cytoscape 等。
提交作业的小朋友用的是 ggraph 这个包，ggraph 结合了 ggplot 的语法，来对网络数据进行可视化。使得对于图形处理会更加方便。
2、交作业
以下是 ’竹鼠商‘ 的代码及图，这次名字应该对了：
library(igraph)
library(dplyr)
library(ggraph)
# 创建数据框
set.seed(23)
df <- data.frame(
source = rep('HIF1A', 17),
target = c('HIF1A',
'S100A2', 'PPARD', 'IGFL2', 'PACS1',
'GRIN2D', 'KDM6A', 'ELAC1', 'TXLNG',
'WDSUB1', 'PDIK1L', 'BCMO1', 'DNAJC28',
'PIN4', 'LRRC31', 'INPP5J', 'NR0B2'),
Cor = c(1, runif(16, min = -0.4, max = 0.4))
)
# 原图中点的顺序是按照相关性红色过度到蓝色
df <- df %>%
arrange(desc(Cor))
# 这里用到igraph构建的node的位置和ggraph构建的edge
# 使用igraph包构建点的位置矩阵,
network <- graph_from_data_frame(d = df, directed = F)
layout_matrix <- layout_in_circle(network)
# 将点的左右方向翻转
layout_matrix[,1] <- layout_matrix[,1] * -1
# 使用ggraph包构建位置矩阵，并替换为igraph的位置
df$source <- as.factor(df$source)
df$target <- as.factor(df$target)
edges <- data.frame(form = as.numeric(df$source),
to = as.numeric(df$target))
nodes <- data.frame(name = df$target)
g <- tbl_graph(nodes = nodes, edges = edges)
network_df <- create_layout(g, layout = 'linear', circular = TRUE)
network_df$x <- layout_matrix[,1]
network_df$y <- layout_matrix[,2]
ggraph(network_df) +
geom_edge_arc(colour = 'black') +
geom_node_text(aes(label = df$target),
size = 3,
vjust = c(0.5, ifelse(df$Cor[-1] < 0, 1, -1) *2),
hjust = c(1.5, rep(0.5, 16)))+
geom_node_point(aes(fill = df$Cor),
shape = 21,
size = c(8, rep(6, 16))) +
scale_fill_gradient2(low = 'blue', mid = 'white', high = 'red',
limits = c(-0.5, 0.5),
breaks = c(-0.4,0,0.4)) +
xlim(-1.5, 1.5) +
ylim(-1.5, 1.5) +
theme_graph() +
theme(legend.position = c(0.9, 0.8),
legend.text = element_text(family = 'serif'),
legend.title = element_text(family = 'serif'),
legend.key = element_rect(fill = 'red', color = 'red')) +
guides(fill = guide_colourbar(title = 'Cor'))
图：
可以看到复现的已经是很像了。
那么我就借着代码给大家简要介绍一下。
3、代码优化及介绍
首先我们创建我们的数据，第三列是基因间的相关性：
# 加载R包
library(igraph)
library(dplyr)
library(ggraph)
library(tidygraph)
# 创建数据
df <- data.frame(
from = rep('HIF1A', 17),
to = c('HIF1A',
'S100A2', 'PPARD', 'IGFL2', 'PACS1',
'GRIN2D', 'KDM6A', 'ELAC1', 'TXLNG',
'WDSUB1', 'PDIK1L', 'BCMO1', 'DNAJC28',
'PIN4', 'LRRC31', 'INPP5J', 'NR0B2'),
Cor = c(1, runif(16, min = -0.4, max = 0.4))
)
# 查看内容
head(df,3)
from to Cor
1 HIF1A HIF1A 1.0000000
2 HIF1A S100A2 -0.1793522
3 HIF1A PPARD -0.2224022
按相关性排序：
# 按相关性排序
df <- df %>% arrange(desc(Cor))
然后构建节点和边的属性，再转为 graph 对象：
# 边
edges <- data.frame(from = df$from,to = df$to)
# 节点
nodes <- data.frame(name = df$to)
# 转换
g <- tbl_graph(nodes = nodes, edges = edges)
我们简单绘制一个：
# 简单绘制
ggraph(g,layout = 'linear', circular = T) +
# 添加边
geom_edge_link(width = 1) +
# 添加节点
geom_node_point(size = 10,color = '#CAFF70') +
# 添加文字标签
geom_node_text(aes(label = df$to),size = 5) +
# 背景优化
theme_void()
映射一下相关性：
# 把节点改成相关性来映射颜色
ggraph(g,layout = 'linear', circular = T) +
# 添加边
geom_edge_link(width = 1) +
# 添加节点
geom_node_point(size = 10,aes(color = df$Cor)) +
# 添加文字标签
geom_node_text(aes(label = df$to),size = 4.5) +
# 修改颜色
scale_color_gradient2(low = 'blue', mid = 'white', high = 'red',
limits = c(-0.5, 0.5),
breaks = c(-0.4,0,0.4),
name = 'Cor') +
# 背景优化
theme_void() +
# 设置图例位置
theme(legend.position = c(0.9,0.8)) +
# 设置绘图边界
expand_limits(x = c(-1.5, 1.5), y = c(-1.5, 1.5))
是不是有点昨天 igraph 的味道了。
那么怎么把线变弯呢？我们使用 geom_edge_arc 函数绘制曲线：
# 绘制曲线
p <- ggraph(g,layout = 'linear', circular = T) +
# 绘制曲线
geom_edge_arc(color = 'black',edge_width = 0.7) +
# 添加节点
geom_node_point(size = 10,aes(color = df$Cor)) +
# 添加文字标签
geom_node_text(aes(label = df$to),size = 4.5) +
# 修改颜色
scale_color_gradient2(low = 'blue', mid = 'white', high = 'red',
limits = c(-0.5, 0.5),
breaks = c(-0.4,0,0.4),
name = 'Cor') +
# 背景优化
theme_void() +
# 设置图例位置
theme(legend.position = c(0.9,0.8)) +
# 设置绘图边界
expand_limits(x = c(-1.5, 1.5), y = c(-1.5, 1.5))
p
可以使用 coord_flip 和 scale_y_reverse 旋转图形，因为本质上这些图形都是位置坐标，转换一下即可：
# 旋转
p +
coord_flip() +
scale_y_reverse()
接下来我们改变点形状，填充颜色，调整文字标签的位置：
# 改变点形状、大小，填充颜色，调整标签位置
ggraph(g,layout = 'linear', circular = T) +
# 绘制曲线
geom_edge_arc(color = 'black',edge_width = 0.7) +
# 添加节点
geom_node_point(aes(fill = df$Cor),shape= 21,
# 点不同大小
size = c(12,rep(8,16))) +
# 添加文字标签
geom_node_text(aes(label = df$to),size = 4.5,
vjust = c(0.5, ifelse(df$Cor[-1] < 0, 1, -1)*2.5),
hjust = c(1.5, rep(0.5, 16))) +
# 修改颜色
scale_fill_gradient2(low = 'blue', mid = 'white', high = 'red',
limits = c(-0.5, 0.5),
breaks = c(-0.4,0,0.4),
name = 'Cor') +
# 背景优化
theme_void() +
# 设置图例位置
theme(legend.position = c(0.9,0.8)) +
# 设置绘图边界
expand_limits(x = c(-1.5, 1.5), y = c(-1.5, 1.5)) +
coord_flip() +
scale_y_reverse()
还可以把相关性映射给边，如果我们需要修改颜色，使用 scale_colour_manual 是没有用的，粉丝找到了 scale_edge_color_manual 函数对修改对应属性的颜色：
# 修改边颜色
ggraph(g,layout = 'linear', circular = T) +
# 绘制曲线
geom_edge_arc(aes(color = df$to),edge_width = 0.7,
# 不显示图例
show.legend = F) +
# 添加节点
geom_node_point(aes(fill = df$Cor),shape= 21,
# 点不同大小
size = c(12,rep(8,16))) +
# 添加文字标签
geom_node_text(aes(label = df$to),size = 4.5,
vjust = c(0.5, ifelse(df$Cor[-1] < 0, 1, -1)*2.5),
hjust = c(1.5, rep(0.5, 16))) +
# 修改颜色
scale_fill_gradient2(low = 'blue', mid = 'white', high = 'red',
limits = c(-0.5, 0.5),
breaks = c(-0.4,0,0.4),
name = 'Cor') +
# 修改边颜色
scale_edge_color_manual(values = rainbow(17)) +
# 背景优化
theme_void() +
# 设置图例位置
theme(legend.position = c(0.9,0.8)) +
# 设置绘图边界
expand_limits(x = c(-1.5, 1.5), y = c(-1.5, 1.5)) +
coord_flip() +
scale_y_reverse()
以上都是圆形的布局格式，我们还可以换成线性的：
# 线性布局
ggraph(g,layout = 'linear', circular = F) +
# 绘制曲线
geom_edge_arc(aes(color = df$to),edge_width = 0.7,
# 不显示图例
show.legend = F) +
# 添加节点
geom_node_point(aes(fill = df$Cor),shape= 21,
# 点不同大小
size = c(12,rep(8,16))) +
# 添加文字标签
geom_node_text(aes(label = df$to),angle = 65,hjust = 1,nudge_y = -0.4) +
# 修改颜色
scale_fill_gradient2(low = 'blue', mid = 'white', high = 'red',
limits = c(-0.5, 0.5),
breaks = c(-0.4,0,0.4),
name = 'Cor') +
# 修改边颜色
scale_edge_color_manual(values = rainbow(17)) +
# 背景优化
theme_void() +
# 设置图例位置
theme(legend.position = 'top') +
# 设置绘图边界
expand_limits(x = c(-1.5, 1.5), y = c(-1.5, 1.5))
换个黑色：
收官！
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