PLoS ONE 2016, 11(9):e0161922
05
蛋白质互作网络研究
在蛋白质组学中，圈图被广泛用于展示蛋白质之间的相互作用关系。通过圈图，圈图在蛋白质互作网络研究中是一种有效的数据可视化工具，可以展示网络结构、揭示核心蛋白质和发现蛋白质模块，从而帮助研究人员更好地理解和分析蛋白质之间的相互作用关系。
PART2
圈图在蛋白质互作网络研究中的用途
01
展示蛋白质互作网络
圈图可以用来展示蛋白质互作网络，其中每个圆圈代表一个蛋白质，圆圈之间的连线表示两个蛋白质之间的相互作用。通过圈图，可以直观地看到蛋白质之间的相互作用关系，从而更好地理解蛋白质组学的复杂性。
02
揭示核心蛋白质
圈图还可以用来揭示互作网络中的核心蛋白质。通常，核心蛋白质在网络中具有更高的度数和更大的介数，因此在圈图中通常会被突出显示。通过分析核心蛋白质，可以更好地理解其在网络中的重要性和功能。
03
发现蛋白质模块
圈图也可以用来发现蛋白质模块，即在网络中形成紧密相互作用的蛋白质群组。通过圈图，可以更容易地识别和分离蛋白质模块，从而更好地理解蛋白质之间的协同作用和功能关联。
PLoS Pathogens 2022, 18(9):e1010848
04
比较基因组学
圈图在可以比较不同物种或个体之间的基因组序列、识别基因家族和揭示基因重复和删除事件，从而帮助研究人员更好地理解和分析基因组的演化和发展过程。
PART3
圈图在比较基因组学研究中的用途
01
比较基因组序列
圈图可以用来比较不同物种或个体之间的基因组序列。通过将不同物种或个体的基因组序列绘制在同一个圈图上，可以直观地看到基因组序列的差异和相似性，从而更好地理解基因组序列的演化和发展过程。
02
识别基因家族
圈图可以用来识别基因家族，即一组共享相同祖先的基因。通过将不同物种的基因组序列绘制在同一个圈图上，可以容易地识别出基因家族，并分析它们在物种演化中的角色和功能。
03
揭示基因重复和删除事件
圈图还可以用来揭示基因重复和删除事件。在圈图中，重复的基因通常会在同一个位置出现多个，而删除的基因则会在相应位置上缺失。通过圈图，可以容易地识别出这些基因重复和删除事件，并分析它们对物种演化和社会适应性的影响。
BMC Genomics 2017, 18:204
04
代谢组学
圈图在代谢组学研究中是一种有效的数据可视化工具，可以展示代谢物之间的相互关系、识别关键代谢物和比较不同条件下的代谢网络，从而帮助研究人员更好地理解和分析代谢网络的复杂性和功能。
PART4
圈图在代谢组学研究中的用途
01
展示代谢物之间的相互关系
圈图可以用来展示代谢物之间的相互关系。每个圆圈代表一个代谢物，圆圈之间的连线表示两个代谢物之间的化学反应或相互作用。通过圈图，可以直观地看到代谢物之间的联系和转化关系，从而更好地理解代谢网络的复杂性和功能。
02
识别关键代谢物
圈图还可以用来识别关键代谢物。在圈图中，关键代谢物通常具有更高的度数和更大的介数，因此会被突出显示。通过分析关键代谢物，可以更好地理解其在代谢网络中的重要性和功能。
03
比较不同条件下的代谢网络
圈图还可以用来比较不同条件下的代谢网络。通过在不同条件下绘制圈图，可以直观地看到条件对代谢网络的影响，从而更好地理解代谢网络在不同条件下的变化和适应性。
Scientifc Reports 2021, 11:3951
现在，让我们来引出今天的重点——绘制相关性圈图。相关性圈图是圈图的一种特殊形式，它用于展示数据中各个元素之间的相关性程度，特别适用于探索基因、样本或指标之间的相关性关系。
PART5
R语言绘制圈图
我们将使用R语言中强大的circlize包来绘制相关性圈图。跟着我一起操作，我们来实践一遍吧！
它提供了许多绘图参数和功能，让我们能够根据数据的需求和个性化的要求创建精美的圈图。
01
安装和加载circlize包
首先，确保你已经安装了circlize包。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
然后，加载circlize包：
02
绘图参数的使用
circlize包提供了很多参数来控制圈图的外观和样式。以下是一些常用的绘图参数：
gap.degree: 控制每个元素之间的空隙角度。
start.degree: 圈图的起始角度，用于控制第一个元素的起始位置。
track.height: 指定绘图区域的高度，用于控制圈图的大小和密度。
col: 指定颜色向量，用于设定圈图的颜色。
bg.col: 设置背景颜色。
bg.border: 设置背景边框颜色。
bg.lty: 设置背景边框线条类型。
除了这些参数，circlize包还支持更多个性化设置，例如标签、注释、刻度线、连接线等。你可以根据绘图需求自由调整这些参数。
03
绘制示例圈图
下面我们来绘制一些示例圈图，以展示circlize包的强大功能。我们将使用示例数据来创建相关性圈图和基因调控网络。
首先，我们需要准备一些示例数据。这里使用corrplot包提供的iris数据集：
以上代码将绘制一个简单相关性圈图，每个元素表示数据中的一个特征（例如花萼长度、花瓣长度等），而弦的宽度和颜色表示它们之间的相关性程度。
接下来，我们替换成代谢组中的相关性数据并读取它。请将你的相关性数据保存在一个名为input.txt的文件中，并确保数据格式与下面的一致。
Input.txt格式如下（表头为样本名称，列名为代谢物名称）：
现在，我们已经成功绘制了相关性圈图，并将结果保存在circos.pdf中。让我们来欣赏一下这个美丽的圈图吧！
如果你对绘制相关性圈图感兴趣，并想了解更多关于Circos软件的信息，可以参考circlize包的学习文档（bilibilihttps://jokergoo.github.io/circlize_book/book/），也可以访问官方网站（http://circos.ca/）。在官网上，你可以找到Circos软件的详细介绍、文档和示例，帮助你更好地掌握相关性圈图的绘制和定制。
希望这篇推文带领大家了解了圈图及其应用，并成功绘制了相关性圈图。如果你有任何问题或意见，欢迎在评论区交流。感谢大家的阅读，祝大家在数据可视化的世界里探索出更多的美丽图形！返回搜狐，查看更多