R绘图基础（五）文氏图vennDiagram

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文氏图是一种非常常用的图示手段，主要用于显示组与组之间重叠的程度。

R当中可以画文氏图的包有好几个，使用起来各有特点。最原始的工具，来自于2004年的《Venn Diagrams in R》–Duncan J.Murdoch, Journal of Statistical Software. 但是，现在已经无法找到venn包了。

之后使用得较为广泛的有两个工具，一个是LIMMA内嵌的vennDiagram, 另一个是gplots当中的venn。前者最多可以对3组数据画文氏图，后者可以最多对5组数据画文氏图。首先来介绍使用LIMMA的vennDiagram.

> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
> biocLite("limma")
> library(limma)
> hsb2<-read.table("http://www.ats.ucla.edu/stat/R/notes/hsb2.csv", sep=',', header=T)
> attach(hsb2)
> hw<-(write>=60)
> hm<-(math >=60)
> hr<-(read >=60)
> c3<-cbind(hw, hm, hr)
> a <- vennCounts(c3); a
     hw hm hr Counts
[1,]  0  0  0    113
[2,]  0  0  1     18
[3,]  0  1  0      8
[4,]  0  1  1      8
[5,]  1  0  0     12
[6,]  1  0  1      8
[7,]  1  1  0     11
[8,]  1  1  1     22
attr(,"class")
[1] "VennCounts"
> vennDiagram(a, include = "both", names = c("High Writing", "High Math", "High Reading"), cex = 1, counts.col = "red")
LIMMA绘制文氏图
LIMMA绘制文氏图

从上面的脚本我们可以知道，LIMMA在绘制文氏图的时候，先是对数据转换成bool类型的矩阵，而后进行分组计数，分组就包括所有可能的组合，得出数字后绘图。

在使用LIMMA绘图的时候，我们会觉得步骤太多，gplots提供了一步的解决方案，你提供list或者data.frame数据，就可以了。

> library(gplots)
> ##
> ## Example using a list of item names belonging to the
> ## specified group.
> ##
> 
> ## construct some fake gene names..
> oneName <- function() paste(sample(LETTERS,5,replace=TRUE),collapse="")
> geneNames <- replicate(1000, oneName())
>                        
> ## 
> GroupA <- sample(geneNames, 400, replace=FALSE)
> GroupB <- sample(geneNames, 750, replace=FALSE)
> GroupC <- sample(geneNames, 250, replace=FALSE)
> GroupD <- sample(geneNames, 300, replace=FALSE)
> input  <-list(GroupA,GroupB,GroupC,GroupD)
> venn(input)
gplot绘制文氏图
gplot绘制文氏图
> ##
> ## Example using a list of item indexes belonging to the
> ## specified group.
> ##
> GroupA.i <- which(geneNames %in% GroupA)
> GroupB.i <- which(geneNames %in% GroupB)
> GroupC.i <- which(geneNames %in% GroupC)
> GroupD.i <- which(geneNames %in% GroupD)
> input.i  <-list(A=GroupA.i,B=GroupB.i,C=GroupC.i,D=GroupD.i)
> venn(input.i)
gplot绘制文氏图
gplot绘制文氏图
> ##
> ## Example using a data frame of indicator ('f'lag) columns
> ##
> GroupA.f <- geneNames %in% GroupA
> GroupB.f <- geneNames %in% GroupB
> GroupC.f <- geneNames %in% GroupC
> GroupD.f <- geneNames %in% GroupD
> input.df <- data.frame(A=GroupA.f,B=GroupB.f,C=GroupC.f,D=GroupD.f)
> venn(input.df)
gplot绘制文氏图
gplot绘制文氏图

但是，上面两种方法绘制出来的图都不能是彩色的。这不得不说是一个很大的缺憾。后来又出现两个文氏图的绘制工具包，分别是venneuler以及VennDiagram。介绍它们的文献分别是：《Exact and Approximate Area-proportional Circular Venn and Euler Diagrams》– Leland Wilkinson, 以及《VennDiagram: a package for the generation of highly-customizable Venn and Euler diagrams in R》– Hanbo Chen, Paul C Boutros。在后者的文献中，有对现有文氏图绘制软件的比较表格。这里我主要总结三点：

limma::vennDiagram gplots::venn venneuler VennDiagram
彩色 否 否 是 是
输入 R object Lists combinations Lists
最大组数 3 5 3 4 
> library("venneuler")
> m <- as.matrix(data.frame(A=c(1.5, 0.2, 0.4, 0, 0),
+                           B=c(0  , 0.2, 0  , 1, 0),
+                           C=c(0  , 0  , 0.3, 0, 1)))
> # without weights
> v <- venneuler(m > 0)
> plot(v)
> # with weights
> v <- venneuler(m)
> plot(v)

venneuler绘制文氏图
venneuler绘制文氏图
venneuler绘制文氏图
venneuler绘制文氏图

使用VennDiagram的话，用户自己可以设置的参数更多，但是却显得不易掌握。如果能再提供一些风格就好了。

> library(VennDiagram)
> names(input)<-c("A","B","C","D")
> venn.diagram(input,"VennDiagram.venn.png",col = "transparent",fill = c("cornflowerblue", "green", "yellow", "darkorchid1"),alpha = 0.50,label.col = c("orange", "white", "darkorchid4", "white", "white", "white", "white", "white", "darkblue", "white", "white", "white", "white", "darkgreen", "white"),cat.col = c("darkblue", "darkgreen", "orange", "darkorchid4"),)

VennDiagram绘制文氏图

发布者：admin

6 thoughts on “R绘图基础（五）文氏图vennDiagram”

  1. 你好，如何在VennDiagram中提取出重复的部分。如，最后一张图中的33具体代表哪33个重叠

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