R语言 绘制环形热图

R语言可以使用ComplexHeatmap和circlize包绘制环形热图。环形热图可以将过长的热图变为环状，从而节省空间和使基因标签变得更为的清晰及美观。绘制环形热图需要进行数据准备，定义热图颜色梯度，绘制基础环形热图和环状热图绘制等步骤。其中，绘制基础环形热图可以使用circos.heatmap函数，绘制普通热图可以使用Heatmap函数。在绘制热图时，可以设置行名和列名的字体大小，颜色梯度，以及legend的颜色和范围等参数。

相关问题

环形热图 matlab

### 如何使用MATLAB创建环形热图

为了在MATLAB中创建环形热图，可以通过定义特定的极坐标网格并应用相应的数据映射到这个网格上来实现。下面是一个详细的例子说明如何完成这一过程。

#### 定义参数和生成网格
首先设定一些必要的物理尺寸和其他参数，并基于这些参数构建一个圆形区域内的笛卡尔坐标系下的均匀分布网格：

% 参数设置
innerRadius = 0.5;    % 内圆半径
outerRadius = 1.0;     % 外圆半径
resolution = 200;      % 网格分辨率

% 构建角度范围 [-pi, pi], 半径范围 [innerRadius, outerRadius]
theta = linspace(-pi, pi, resolution);
r = linspace(innerRadius, outerRadius, resolution);

% 将极坐标转换成直角坐标系中的位置
[R, Theta] = meshgrid(r, theta);
[X, Y] = pol2cart(Theta, R);

#### 数据准备
接着为每一个点分配一个数值作为温度或其他类型的测量值，在这里随机生成一组代表不同热度的数据用于演示目的：

% 随机生成模拟数据矩阵（实际应用时应替换为此处）
dataMatrix = rand(size(R));  

#### 绘制环形热图
最后利用 `pcolor` 函数绘制图像，并调整显示效果使其更接近于传统的热力图形式；同时添加颜色条以便更好地理解所表示的颜色含义：

figure;
hold on;

% 使用 pcolor 进行着色填充
h = pcolor(X, Y, dataMatrix);

% 设置颜色渐变方式
colormap jet;

% 移除边框线
set(h,'EdgeColor','none');

axis equal tight;
title('Ring Heatmap');
xlabel('X-axis');
ylabel('Y-axis');

% 显示颜色条
cb = colorbar;
cb.Label.String = 'Intensity';

上述代码片段展示了怎样在给定内外边界的情况下制作一个简单的环形热图[^1]。当然还可以进一步自定义图表外观，比如改变配色方案、调节透明度或是加入更多的视觉元素等。

R语言孟德尔随机化环状热图代码

在R语言中，创建孟德尔随机化环状热图通常用于分析遗传关联研究（GWAS）数据，以展示基因之间的遗传关联网络。以下是一个简单的示例，使用`circlize`包中的`circos`函数和`randGC`函数来生成这样的图形：

# 首先需要安装必要的包
install.packages("circlize")
library(circlize)

# 假设你有一个矩阵 `gene_assoc`，其中每个元素表示两个基因之间的遗传关联强度
gene_assoc <- matrix(rnorm(500 * 500), ncol = 500) # 500对基因

# 设置一些参数
ncells <- nrow(gene_assoc)
radius <- sqrt(ncells / pi)
sector.labels <- paste0("Gene", 1:ncells) # 标签显示基因编号

# 创建环形图
circos.initialize(
  ylim = c(-radius, radius),
  sector.width = rep(1, ncells),
  bg.border = "grey80",
  fg.border = NA,
  track.height = 0.1
)

# 孟德尔随机化处理并计算颜色
genetic_effect <- randGC(gene_assoc, nperm = 1000) # 使用默认的1000次模拟

# 绘制环状热图
circos.track(
  circular = TRUE,
  ylim = c(-radius + 1, radius - 1), # 留出一点空间
  vline = TRUE, hline = FALSE, 
  sector.index = 1:length(sector.labels),
  labels.cex = 0.7,
  label.color = "black",
  panel.fun = function(x, y, col) {
    circos.text(x = x[1], y = y[1], labels = sector.labels[x], adj = c(0.5, 0.5))
    circos.rect(x = x[1] - 0.5, y = y[1] - 0.5, width = 1, height = 1, col = col, border = NA)
  },
  main = "",
  sectors.fill = genetic_effect$colors
)

# 清理
circos.clear()