R语言实战应用精讲50篇（三十三）-R-circlize包应用案例详解（附R语言代码）

文宇肃然

于 2022-01-30 06:00:00 发布

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分类专栏：可视化工具数据分析实战应用文章标签： r语言开发语言数据分析数据挖掘

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本文介绍了如何利用R语言的circlize包进行富集分析结果的可视化，包括加载R包、数据处理、自定义颜色及绘制弦图。此外，还展示了使用和弦图来可视化交通负荷，详细解释了计算和弦图布局参数的方法，并提供了美化图表的技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

富集分析结果可视化

加载R包

library(tidyverse)
library(stringr)
library(circlize)
library(ComplexHeatmap)

导入数据

load("data.RData")

获取连续型颜色代码

col_fun = colorRamp2(c(-5,0,5), c("blue","white","red"))
col_fun(seq(-5,5, by=2.5))

数据清洗

在这里只展示了自己感兴趣的基因，由于要根据FC值对基因进行颜色填充，因此通过上方的代码生成对应的16进制颜色，经过case_when将颜色与数据整合

df <- dd %>% as.data.frame() %>% 
  separate_rows(.,geneID,convert=TRUE,sep="/") %>%
  left_join(.,geneList %>% as.data.frame() %>% dplyr::rename(FC=".") %>%
              rownames_to_column(var="geneID"),by="geneID")

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