circos图在单细胞数据分析中的应用
以新格元数据科学，访单细胞缤纷世界，欢迎来到单细胞数据科学。
在数据科学中，我们主要目标是描述元素的对象和属性及其之间的关系。在单细胞数据科学中，上游是在描述元素，如细胞的特性或基因的表达量，下游往往是描述细胞之间或基因之间的关系，如，配受体。关系型数据，即两个或以上变量之间的关系，其可视化是一门技术与艺术的科学。之前我们介绍的网络图，桑基图，热图其实也都是关系型数据可视化的例子，今天，我们再介绍一种常用的关系型数据可视化的工具：圈图，或circos图。
在这之前，我们先来思考一个相对宏观的问题：如何选择可视化工具呢？首先需要对我们的数据进行分类，不同的数据结构可以选择不同的可视化工具，以达成自己想说明的具体问题。
当我们需要对"关系"进一步细化的时候，可以用颜色，面积，粗细等属性来映射不同的数据意义。下面来讲我们今天的圈图，请注意，这里的圈图是广义的，是包含了和弦图（Chord diagram）的，和弦图往往往往出现在圈图的中心，如下图的ABC：
图D当然是圈图，而其中没有和弦图，在这个意义上，圈图是一种用来描述复杂关系的组合图。由于圈层可以有多个，每个圈层都可以按分类安排一种简图，如柱形图，折线图，环形图等。来说说圈图中的和弦图先。
和弦图用于探索实体组之间的关系，实体之间的连接用于显示它们共享某些共同点，这使和弦图非常适合比较数据集内或不同数据组之间的相似性。下图很好地反映出，如何将一个二维表映射成一个和弦图：
细胞来源
那么，我们首先想到的应用是多样本聚类后，看每个群中不同细胞的样本来源，我们在曾经用桑基图实现过这个功能，几乎，所有的桑基图都可以绘制成和弦图：
如果这里每个亚群都注释好细胞类型，又是不同部位的PMBC的话，是不是可以反映出细胞的去向与募集情况呢？
受配图对
然后，不同细胞类型之间的特异的受体和配体对关系，如NicheNet所绘制的那样：
外在的六种颜色是六个细胞类型，不同细胞类型之间的受配体对用相同的颜色映射。
V-J基因关系
我们知道，在单细胞免疫组库的数据分析中，V基因和J基因也有着对应关系，这时候可以用和弦图来反映V-J 之间的关系：
metadata 圈图
在圈图中关键是定义每一圈层的意义，在我们熟悉的Seurat对象中，metadata里的信息每一列都是一个独立的属性，所以我们可以把metadata信息绘制在圈图之中。
#install.packages('circlize')
library(circlize)
library(Seurat)
library(ggraph,lib.loc = 'F:\\EE\\software\\R\\R-4.0.2\\library')
library(pbmc3k.SeuratData,lib.loc = 'F:\\EE\\software\\R\\R-4.0.2\\library')
.libPaths()
library(tidyverse)
library(cowplot)
library(clustree,lib.loc = 'F:\\EE\\software\\R\\R-4.0.2\\library')
unclass("Seurat")
class("Seurat")
head(pbmc3k.final@meta.data)
orig.ident nCount_RNA nFeature_RNA seurat_annotations percent.mt RNA_snn_res.0.5 seurat_clusters
AAACATACAACCAC pbmc3k 2419 779 Memory CD4 T 3.0177759 1 1
AAACATTGAGCTAC pbmc3k 4903 1352 B 3.7935958 3 3
AAACATTGATCAGC pbmc3k 3147 1129 Memory CD4 T 0.8897363 1 1
AAACCGTGCTTCCG pbmc3k 2639 960 CD14+ Mono 1.7430845 2 2
AAACCGTGTATGCG pbmc3k 980 521 NK 1.2244898 6 6
AAACGCACTGGTAC pbmc3k 2163 781 Memory CD4 T 1.6643551 1 1
绘制圈图：
pbmc3k.final@meta.data -> df
circos.par("track.height" = 0.1)
circos.initialize(df$seurat_annotations, x = df$nFeature_RNA)
circos.track(df$seurat_annotations, y = df$nCount_RNA,
panel.fun = function(x, y) {
circos.text(CELL_META$xcenter,
CELL_META$cell.ylim[1.3] + mm_y(2),
CELL_META$sector.index)
circos.axis(labels.cex = 0.6)
})
col = rep(c("#FF0000"), length(levels(Idents(pbmc3k.final))))
circos.trackPoints(df$seurat_annotations, df$nFeature_RNA, df$nCount_RNA, col=col,pch = 16, cex = 0.5)
circos.text(1200, 1600, "lab", sector.index = "NK")
bgcol = rep(c( "#CCCCCC"), length(levels(Idents(pbmc3k.final))))
circos.trackHist(df$seurat_annotations, df$nFeature_RNA, bin.size = 20, bg.col = bgcol, col = NA)
circos.track(df$seurat_annotations, x = df$nFeature_RNA, y = df$nCount_RNA,
panel.fun = function(x, y) {
ind = sample(length(x), 10)
x2 = x[ind]
y2 = y[ind]
od = order(x2)
circos.lines(x2[od], y2[od])
})
circos.track(df$seurat_annotations, x = df$nFeature_RNA, y = df$percent.mt,
panel.fun = function(x, y) {
ind = sample(length(x), 10)
x2 = x[ind]
y2 = y[ind]
od = order(x2)
circos.lines(x2[od], y2[od])
})
circos.track(ylim = c(0, 1), panel.fun = function(x, y) {
xlim = CELL_META$xlim
ylim = CELL_META$ylim
breaks = seq(xlim[1], xlim[2], by = 100)
n_breaks = length(breaks)
circos.rect(breaks[-n_breaks], rep(ylim[1], n_breaks - 1),
breaks[-1], rep(ylim[2], n_breaks - 1),
col = rand_color(n_breaks), border = NA)
})
circos.link("B", c(400, 800), "NK", c(800,1000), col = "red",
border = "blue", h = 0.2)
circos.link("CD14+ Mono", 400, "FCGR3A+ Mono", c(400,1200), col = "green", border = "black", lwd = 2, lty = 2)
##################
circos.clear()
dev.off()
通过以上的例子，我们可以感受到，圈图也好，和弦图也好，其实都是一个框架，有了这个框架我们就可以在这个上面填充信息。如果说通过数据类型来寻找绘图结构是买毛坯房，那么，给每个绘图元素映射生物学意义就是在装修这个房屋。
不知道，这篇文章有没有启发到你呢？
https://jokergoo.github.io/circlize_book/book/circos-heatmap.htmlhttps://xgaoo.github.io/ClusterMap/ClusterMap.htmlhttps://yimingyu.shinyapps.io/shinycircos/https://www.data-to-viz.com/graph/chord.htmlhttp://circos.ca/https://www.bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___SingleCellhttps://www.r-graph-gallery.com/310-custom-hierarchical-edge-bundling.htmlhttps://davemcg.github.io/post/lets-plot-scrna-dotplots/https://pxy.shatterspikeneopets.online/dotplot-seurat.htmlhttps://jokergoo.github.io/circlize_book/book/introduction.html#principle-of-designhttps://divingintogeneticsandgenomics.rbind.io/post/enhancement-of-scrnaseq-heatmap-using-complexheatmap/https://gdevailly.netlify.app/post/plotting-big-matrices-in-r/https://www.jianshu.com/p/0dbdd6733b34
-THE END-
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