扩增子统计绘图6韦恩图：比较组间共有和特有OTU或分类单元

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优秀的作品都有三部分曲，如骇客帝国、教父、指环王等。

扩增子系列课程也分为三部曲：

第一部《扩增子图表解读》：加速大家对同行文章的解读能力。

第二部《扩增子分析解读》：学习数据分析的基本思路和流程。

第三部《扩增子统计绘图》：即是对结果进行可视和统计检验，达到出版级的图表结果。

《扩增子统计绘图》系列文章介绍

《扩增子统计绘图》是之前发布的《扩增子图表解读》和《扩增子分析解读》的进阶篇，是在大家可以看懂文献图表，并能开展标准扩增子分析的基础上，进行结果的统计与可视化。其章节设计与《扩增子图表解读》对应，为八节课八种常用图形(箱线图、散点图、热图、曼哈顿图、火山图、维恩图、三元图和网络图)，基本满足文章常用的图片种类需求。

也适合对公司标准化分析返回结果的进一步统计、可视化及美化，达到出版级别，冲击高分文章。

本部分练习所需文件位于百度网盘，链接：http://pan.baidu.com/s/1hs1PXcw 密码：y33d。

1箱线图：Alpha多样性
2散点图：Beta多样性，PCoA, CCA
3热图：差异菌、OTU及功能
4曼哈顿图：差异OTU或Taxonomy
5火山图：差异OTU数量及变化规律

本节需要在”3热图：差异菌、OTU及功能”基础上继续运行

6韦恩图：比较组间共有和特有OTU或分类单元

本文介绍VennDiagram包，可以绘制2-5组间比较，优点是可以彩色显示，且组间可按比例显示等优点。

本文只介绍2组到5组的画法，具体的生物学意义请根据实验科学问题进行设定。

绘制2-5组的韦恩图，并学习导出为PDF文件；
本节需要在第3节热图的edgeR统计分析差异OTU的基础上继续运行，通常我们至少要再计算一组差异OTU，比较不同存差异OTU间的共有或特有情况。

# 保存之前OE与WT组比较获得显著差异OTU，并统计数量
OE_enriched = row.names(subset(x,sig==1))
length(OE_enriched)
OE_depleted = row.names(subset(x,sig==-1))
length(OE_depleted)# 同理计算KO vs WT间的差异OTU，并统计数量
BvsA <- makeContrasts(contrasts = "KO-WT", levels=design.mat)
lrt = glmLRT(fit,contrast=BvsA)
de_lrt = decideTestsDGE(lrt, adjust.method="fdr", p.value=0.05)
x=lrt$table
x$sig=de_lrt
KO_enriched = row.names(subset(x,sig==1))
length(KO_enriched)
KO_depleted = row.names(subset(x,sig==-1))
length(KO_depleted)# 加载Venn图绘制包和颜色方案(默认黑白比较丑)
library(VennDiagram)
color_v <- c("dodgerblue", "goldenrod1", "darkorange1", "seagreen3", "orchid3")# 绘制两组比较Venn
p=venn.diagram( x = list(OE_depleted=OE_depleted, KO_depleted=KO_depleted), filename=NULL,fill = color_v[1:2])
grid.draw(p)
dev.off()

两组比较的Venn图。本图为展示OE和KO组间显著下调的OTU是否一致，结果两组间只有一个共有OTU，此图是按数量等比例显示的，我一直没找到关闭按比例显示的参数，如果有人会请告诉我。

# 绘制三组比较Venn
p=venn.diagram( x = list(OE_enriched=OE_enriched, OE_depleted=OE_depleted, KO_depleted=KO_depleted), filename=NULL,fill = color_v[1:3])
grid.draw(p)
dev.off()

三组比较的Venn图。

# 绘制四组比较Venn
p=venn.diagram( x = list(OE_enriched=OE_enriched, OE_depleted=OE_depleted, KO_enriched=KO_enriched, KO_depleted=KO_depleted), filename=NULL,fill = color_v[1:4])
grid.draw(p)
dev.off()

四组比较的Venn图。比较OE和KO组中上调和下调OTU间共有和特有情况。

# 绘制五组比较Venn，并保存PDF
pdf(file="venn5.pdf", onefile=FALSE, paper="special", width=4, height=4, pointsize=8)
p=venn.diagram( x = list(OE_enriched=OE_enriched, OE_depleted=OE_depleted, Fifth=OE_depleted, KO_enriched=KO_enriched, KO_depleted=KO_depleted), filename=NULL,fill = color_v)
grid.draw(p)
dev.off()

五组比较的Venn图，画形成曲型的花辨样式。本文显例数据并不需要讨论这么复杂的问题，这为展示，其中的第5组数据与OE_depleted相同。

详细的图片讲解，可参考6韦恩图：比较组间共有和特有OTU或分类单元

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