{转载}circos绘图（3）

https://wenlongshen.github.io/2017/03/26/Circos-3/

基本配置做好，接下来就是将各种各样的数据整合进circos环图里了，本章主要介绍links、highlights、text数据作图。

Links

Links主要试图利用连线关系，表明染色体上不同位置之间的联系。这在实际生物学问题中很常用，因为基因组往往在功能调控、空间结构上存在相互作用关系，而网络图就是最佳的展示方式之一。

我们可以利用<<include>>单独引入links配置文件，也可以在主配置文件circos.conf中添加<links>模块来实现这一功能：

show_links   = yes
<links>
# 调用show_links的值
show        = conf(show_links)
# Circos提供两种link方式，一种是bezier适合点对点连线，一种是ribbon适合片对片链接
ribbon      = yes
# ribbon的画法是start1->end1->end2->start2，故可能出现twist，设置flat = yes取消twist
# 同样地，可以设置twist = yes强行制造twist
flat        = yes
# links的起始终止位置
radius      = 0.45r-55p
# Circos提供bezier_radius、crest、bezier_radius_purity等参数来控制link的弯曲形式，具体见下图
# 若希望设置为undef，建议在<link>子模块中设置
bezier_radius   = 0r
color       = black_a5
# 对于ribbon，还可以通过stroke_color和stroke_thickness来设置边缘<link>
# 指定数据文件位置
file        = data/links.txt# 这里不额外讲rules的使用方法，举些例子供参考吧
<rules>
<rule>
# 只有link数据才存在chr、size等前缀+1、2的情况
# 表示当size1（link起始结点）的大小小于1Mb时
condition   = var(size1) < 1e6
# 符合上述条件的link线不显示
show        = no
</rule>
# 注意这里，Circos中是从前至后依次进行rule判断的，若满足第一个rule，则不继续判断后续rule了
# 可通过flow参数改变这一规则
<rule>
# 这里相当于总为true
condition   = 1
# eval表示赋值
# 这里即把chr2（link末端结点）的染色体名称去掉前两个字母后，组合进"chr%s_a3"，再赋给color
color       = eval(sprintf("chr%s_a3",substr(var(chr2),2)))
# remap表示取值范围映射，这里即把size2（link末端结点）的值由[0,10e6]映射至[0,-100]，然后赋给z
z           = eval(remap_int(var(size2),0,10e6,0,-100))
</rule>
</rules>
</link></links>

这里看一下官网提供的关于曲线弯曲设置的示意图： Circos很有意思地提供了perturb等参数，它们在指定范围内随机取值，从而可以让不同<link>子模块随机呈现不同曲线效果：

# 设置是否使用perturb
perturb         = yes
# 设为0表示不使用perturb
perturb_crest           = 0
# new_value = value * [ pmin + (pmax-pmin)*urd ]，其中urd在[0，1)间平均分布
perturb_bezier_radius       = 0.5,1.2
perturb_bezier_radius_purity    = 0.5,1

接下来，我们看一下links模块的展示效果：

Highlights

高亮显示是一个很常用的功能，在Circos中，你既可以用它来标注感兴趣的不同区域，也可以仅仅用来装饰整个环图。Highlight包括两种使用方式，一种是利用<highlights>模块，再一种是设置type = highlight的<plot>子模块。从图形展示的角度来说区别不大，唯一就是<highlights>模块所呈现的数据在其它数据层的下面，<plot>模块则反之。不过<highlights>模块还有个方便之处，是可以更好地设置在染色体上显示（利用ideogram = yes，而不需设置r0和r1，从而显示得更完美）。

Highlight的基本数据格式只需要染色体名称和起始终止位置即可，也可以通过补充设置fill_color、r0、r1等覆盖默认值，达到特殊显示的需要。下面，我们设置两个type = highlight的<plot>子模块作为例子：

show_highlights  = yes
<plots># highlight1
<plot>
show            = conf(show_highlights)
# 表示这是一个highlight类型的plot
type            = highlight
# 指定数据文件位置
file            = data/highlights.txt
# highlight区块的内外半径，实际不严格区分哪个在内哪个在外
r0          = 1r+180p
r1          = 1r+181p
# 边缘的颜色、粗细
stroke_color        = black
stroke_thickness    = 1
# 填充色
fill_color      = red
</plot># highlight2
<plot>
show            = conf(show_highlights)
type            = highlight
file            = data/highlights.txt
r0          = 0.45r-50p
r1          = 0.45r-45p
# 通过rules，设置颜色和karyotype保持一致
<rules>
<rule>
# Circos使用Perl语法规则，这里即正则表达式
# 设置所有人类染色体的颜色
condition       = var(chr) =~ /hs/
fill_color      = eval(lc sprintf("chr%s",substr(var(chr),2)))
</rule>
# 设置小鼠染色体的颜色
<rule>
condition       = var(chr) =~ /mm/
fill_color      = blues-5-seq-4
</rule>
# 设置大鼠染色体的颜色
<rule>
condition       = var(chr) =~ /rn/
fill_color      = reds-5-seq-4
</rule>
</rules>
</plot></plots>

下面是展示效果，可以看到，这里就仅仅利用highlight模块作为装饰：

Text

基因组数据的分析和作图少不了对一些区域进行注释，所以text的显示是很重要的内容。Text是一个type = text的<plot>子模块，其基本数据格式除了要求染色体名称和起始终止位置外，还应有value一栏，即text的内容。下面例子使用了人类基因组中部分omim和cancer相关基因名称的数据。值得注意的是，通常在大量数据情况下，text不能完整显示，特别是邻近位置，所以对于text排版的设置尤为重要：

show_text        = yes
<plots><plot>
show            = conf(show_text)
# 表示这是一个text类型的plot
type            = text
file            = data/text.txt
color           = black
# 通过r0和r1来设定显示半径，这里r0为内，r1为外
r1          = 0.73r
r0          = 0.415r
label_size      = 9p
label_font      = condensed
# label之间径方向间隔
rpadding        = 0r
# label之间角方向间隔
padding     = 0r
# 为邻近或者同一位置的多个label设置snuggle显示方式
label_snuggle       = yes
# 这里的距离为角方向
max_snuggle_distance    = 1r
# 与snuggle排列显示相关的参数，值越大，计算速度越快，但准确性下降
snuggle_sampling    = 1
# 值越大，准确性越低
snuggle_tolerance   = 0.25r
# 这里的link是指引label的连线，具体见下图
show_links      = yes
link_dims       = 4p,2p,5p,2p,2p
link_thickness      = 2p
link_color      = grey<rules>
<rule>
# 为omim相关基因设置颜色
condition       = var(value) =~ /omim/
color           = blue
# 继续判断后续rule
flow            = continue
</rule>
<rule>
# 为cancer相关基因设置颜色
condition       = var(value) =~ /cancer/
color           = red
label_font      = bold
flow            = continue
</rule>
<rule>
condition       = 1
# 匹配正则表达式
value           = eval(replace(var(value),qr/_.*/,""))
</rule>
</rules>
</plot></plots>

我们首先看一下关于label的link参数设置：最后看一下我们text模块的效果图：这里有一个小技巧，text不止可以是文字，也可以是符号，如设置label_font = glyph，再将相应数据的value进行更改即可，比如可在上述配置中更改规则：

<rule>
condition   = var(value) =~ /cancer/
label_font  = glyph
value       = N
</rule>

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