circos 作图简介

最新推荐文章于 2025-06-21 11:47:36 发布
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分类专栏： 实用技能get类
原文链接：https://www.cnblogs.com/0820LL/p/11525803.html

Circos官网   http://circos.ca

在线绘图工具    http://mkweb.bcgsc.ca/tableviewer/visualize/

Circos图的诞生

Circos图诞生于2009年，当时是作为一个绘图工具类的文章发表在Genome Research（最新IF：9.944）上，其作者是Martin Krzywinski，可为“Circos之父”，我们姑且尊称他为“马老师”。从那时出现开始便多次出现在国际知名杂志，比如Nature、Science、Cell上。截止到2019年9月该文章已被引用将近3,500次

Circos图的用途

Circos图其实是一个用途非常广泛的图形，可以用于表征基本上任何类型的数据，包括把我们常见的散点图、折线图等都可以整合到Circos图中。特别的，Circos图尤其适合用来描述生物信息学和基因组学的数据。

Circos图的做法

绘制Circos图有以下几种做法，由难到易依次为：

方法一：Perl 语言

官方提供的绘制Circos图的软件叫做Circos，是一个由Perl语言编写的一个非常庞大的软件，安装起来非常麻烦：

1. 下载安装Perl语言

2. 从Circos官方网站下载Circos：http://circos.ca/software/download/

下载好之后就是安装Circos需要的Perl模块，粗略统计了一下，Windows中的Active Perl如果要运行Circos，需要安装十几个模块，所以这个很麻烦，难度也很大。

方法二：R语言

推荐几个可以做Circos图的R包

-- circlize

-- RCircos

方法三：Circos Table Viewer

这个是Circos官方在线的绘图工具，网址如下

http://mkweb.bcgsc.ca/tableviewer/visualize/

这个网站很慢，可能还需要翻墙

这是目前为止最为简洁的绘制Circos图的方法，只要上传一个文本文件就可以绘图了。具体绘图步骤如下：

1. 进入在线绘图网站 

http://mkweb.bcgsc.ca/tableviewer/visualize/

 

2. 准备数据

数据需要放到文本文件中，用空格或者制表符分隔

由于Circos Table Viewer不接受小数，将相关系数都乘以1000

 

 3. 上传文件

点击 “浏览” 上传文件，然后点击 “Visualize Table” 即可生成Circos图

 

 4. 下载Circos图

科研绘图系列：R语言circos图（circos plot）
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07-19 2478
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circos 可视化手册-highlights 篇
庐州月光的博客
11-07 2399
欢迎关注微信公众号《生信修炼手册》! 通过ideogram和ticks这两个block, 我们能够把全部的染色体信息绘制成精妙的circos 图片，但是这些只是circos的基本功能，染色体只是提供了一个基础的坐标系统，重点是染色体上相关区域的数据如何展示。 Highlights这个block 提供了一种功能，高亮某个区域，高亮的意思就是用不同的颜色进行填充。比如将CpG岛区域进行高亮，可以直观的...
Circos作图
zhangyikai2017的博客
03-10 2445
Circos作图 写在前面 当矩形图无法满足要求的时候，我们就要掰弯它。 circos图是出现在各大期刊上的概率大大提高了，这不仅仅因为它好看，其次Circos还能同时展示出不能类型的数据。 一、Circos的安装 1、conda安装 通过conda search circos，我们可以看到有很多个circos版本，因此我们无论安装哪个版本都是可以的。conda软件的安装在前面的文章中已经具体讲解。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iGohKlon-1615
CIRCOS圈图绘制 - circos安装
悟道西方
06-20 811
是绘制圈图的神器，在http://circos.ca/images/页面有很多CIRCOS可视化的示例。Circos可以在线使用，在线使用时是把表格转为圈图，不过只允许最大75行和75列；做一些简单的示意图会比较好，最后时会介绍下在线的tableviewer的使用。也可以安装在本地，在本地可以绘制基于基因组的更复杂的图。Circos由Perl写成，安装相对简单，只要Perl的包都装好了就可以了。
【科研绘图系列】R语言绘制circos图形（circos plot）
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06-21 1004
通过模拟数据生成了一个复杂的可视化图表，结合了环形图和条形图/箱线图，展示了受试者的年龄、BMI、性别、种族和IRIS状态。通过精心设计的数据处理和图形样式定义，代码成功地将受试者的关键信息以一种清晰、直观的方式呈现出来。环形图和条形图/箱线图的结合使用，使得读者能够从不同的角度理解数据。
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https://wenlongshen.github.io/2017/03/22/Circos-2/ 本章主要对circos环图中最基本的元素进行设置，包括karyotype、ideogram、ticks等模块。 Karyotype Karyotype的信息就如同坐标轴一般，其大小、顺序、位置等直接决定了后续数据的展示。这里我们新建一个karyotype.conf文件用来设置karyotyp...
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02-15
这类数据通常来源于序列比对、杂交阵列、基因组作图以及基因分型等研究。通过采用圆形意象布局（circular ideogram layout），Circos能够利用彩带（ribbons）来清晰地表示两组位置间的关系，同时彩带还能够编码相关...
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如何绘制漂亮的Circos图
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默认绘制的四层图表分别是热图（常用于显示P值等数据），散点图（常用于显示上调倍数等数据），折线图（常用于显示上调倍数均值等数据），柱状图（常用于显示上调基因下调基因表达等数据），额外增加的两层分别是散点图和柱状图，每个圈层均可切换以上四种图表类型。根据上传的数据，默认将第四列到最后一列所有value值当作热图数据作图，我们可以通过勾选列名来筛选实际热图数据作图，或选择热图数据中部分value值在图上显示。既可以调整轨道（环形）与轨道之间的间距，也可以调整染色体（扇形）与染色体之间的间距。...
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转载至：https://wenlongshen.github.io/2017/03/19/Circos-1/ 由Martin Krzywinski等人开发的Circos，一出现便引起轰动，它打破了常规基因组学数据可视化的思路，通过对差异化交互数据的多维度展示，可以从不同层次全方位描述组学信息，让组学数据展示变成了艺术品。由于其实用性、美观性，Circos如今也广泛应用于社交网络、交通运输等领域。...
Circos图绘制
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circos
共线性分析 | Advance Circos图绘制
BioinfoDu
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最近在作图，一直迷恋上TBtools了，真是感觉上手后，都不想自己写代码来分析或画图了。TBtools确实牛X，再一次发自内心的！关于使用TBtools做Circos图，CJ也做了很多的教程，以及也有很的同学或公众号推了相关的教程。，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；出图后，我们自己需要调整很多的参数，如颜色，字体大小，距离......等等，具体可以根据自己的需求来调整。更多的参数调整，我们可以更具那些优秀的教程一步一步的操作。的文件中，并修改颜色。
{转载}circos绘图（3）
where is redhat
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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，...
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​ 本文采用circlize包自带的示例数据绘制Circos图，简要描述了circlize包的绘图思想和原理，以及几个常用参数的作用。 Circos图（圈图）功能 可展示的数据：基因密度、基因功能注释、CG含量、突变频谱、CNV分布、组蛋白修饰、甲基化密度、转座子与顺式调控元件分布等等； 组学可涉及：基因组、外显子组、甲基化组、ATAC-Seq和ChiP-Seq等组学等等； 复杂度可包括：多个样本、多个组织，多个时期的组学数据； 图的类型可涵盖：（复杂）热图、散点图、密度图、折线图、（堆积）
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Circos 是一种环状图表，最初用于基因组学中的基因关系可视化，后来逐渐发展为广泛应用于各类多维数据展示的工具，它以圆形扇区为核心，不同的类别或维度可以分配到各个扇区中，每个扇区内可以绘制多个图形轨道，从而能够在同一图表中显示多种图形类型。数据可视化是数据分析中的重要环节，尤其是在面对多维数据时，如何有效地展示各类特征及其之间的关系是一项挑战，接下来将介绍一种独特且高效的可视化工具——Circos，它以环形布局为基础，能够清晰、直观地展示不同类别、维度的复杂数据结构。Circos 可视化的基本原理。
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从零开始学Circos绘制圈图（一）
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一般基因组文章都会有下面这种酷炫图，用来描述基因组的基因密度分布，转座子的密度分布，和其他物种或者多倍体的多套染色体间的共线性关系，以及其他各种你只要测序就能加上的信息，比如说你要是测了ATAC-seq，加上全基因组开放状态，要是测了多个组织，多个时期的RNA-seq，那就加上热图展现这种变化关系。 circos绘制基因组 当然除了基因组文章，其他类型的文章也可以考虑这...
PPI互作图
03-17
<think>好的，用户想了解PPI相关的图表或可视化方法。首先，我需要回忆一下PPI网络可视化的常用工具和技术。根据提供的引用，用户提到的工具包括igraph、ggraph、maftools、Cytoscape等。引用[1]中提到了Graph2Go使用VGAE和GCN，这可能涉及图嵌入方法，但用户可能更关注具体的可视化图表类型。 然后，用户需要具体的图表类型，比如网络图、热图等。引用[2]中提到了生信热图、maftools图、棒棒糖图、Circos图、IGV浏览器、PPI网络图等。这些都应该列出来作为可能的可视化方法。同时，引用[3]展示了如何使用R中的igraph和ggraph创建网络图对象，添加节点和边，这也是一个重要的步骤，需要详细说明。 接下来，用户可能需要了解不同图表的适用场景。例如，PPI网络图适合展示整体相互作用，而热图可以显示基因表达或变异数据。棒棒糖图用于显示蛋白质结构域和变异位置，Circos图适合展示基因组水平的相互作用。需要将这些信息分门别类，让用户清楚每种方法的应用。 此外，用户可能对具体的工具和步骤感兴趣，比如如何使用Cytoscape进行可视化，或者如何用R的igraph包生成网络图。根据引用[3]中的代码示例，可以给出一个简单的R代码示例，说明如何创建网络图对象并添加节点和边，这有助于用户实际操作。 还要考虑用户可能的后续问题，比如如何优化PPI网络的可视化，或者如何处理大规模PPI数据。这些问题可以作为相关问题提出，帮助用户进一步探索。同时，引用中提到的Graph2Go和GCN方法可能涉及到更高级的分析，但用户当前的问题集中在可视化，所以可能不需要深入这些技术细节，但可以作为扩展内容提及。 最后，需要检查回答是否符合系统级指令，比如使用正确的中文，数学公式的格式是否正确，以及引用标识是否恰当添加。确保所有提到的图表和方法都有对应的引用来源，例如引用[1]、[2]、[3]在适当的位置标注。</think>### PPI网络可视化方法 在生物信息学中，蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的可视化主要通过以下图表和方法实现： 1. **PPI网络图** - **工具**：Cytoscape、Gephi、R的`igraph`和`ggraph`包 - **特点**：用节点表示蛋白质，边表示相互作用，可自定义布局（如力导向、圆形或分层布局）。例如，通过以下R代码创建基础网络图： ```R # 创建空的网络图对象 network <- make_empty_graph() # 添加5个节点 network <- add_vertices(network, n = 5) # 定义边的连接关系 edges <- c(1,2, 2,3, 3,4, 4,5, 5,1) network <- add_edges(network, edges) # 绘制网络图 plot(network, layout=layout_in_circle, vertex.color="lightblue") ``` 该方法常用于展示PPI网络的拓扑结构和关键蛋白识别[^3]。 2. **生信热图（Heatmap）** - **应用**：展示基因表达或变异数据与蛋白质相互作用的关联。例如，`maftools`生成的变异水平热图可辅助分析突变基因的相互作用模式[^2]。 3. **棒棒糖图（Lollipop Plot）** - **作用**：标记蛋白质结构域、功能位点及突变位置，帮助定位关键功能区域。例如，结合PPI数据可分析突变对相互作用的影响。 4. **基因组Circos图** - **用途**：展示基因组水平的多组学数据（如染色体交互、融合事件），适用于大规模PPI网络的整合分析。 5. **功能富集结果图** - **方法**：通过GO（Gene Ontology）或KEGG富集分析，以气泡图或条形图展示PPI相关基因的功能聚类，例如`Graph2Go`工具融合图嵌入与功能推断的结果[^1]。 --- ###
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