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掌握数据可视化利器：Upset图（集合图）绘制方法详解

看不见的线
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2024-05-06 09:47:46
原创

在数据分析和可视化中，经常需要对某几组样本中共有或特有的基因，OTU或微生物进行可视化，通常可以选择维恩图进行可视化。但当分组信息过多，维恩图的展示能力及可读性则有所下降，因此推荐使用维恩图的升级版本—集合图(Upset plot)。

集合图主要由三部分组成

最上面的y轴以柱状图形式展示，用于表示交集大小，

下面左侧的x轴以条形图形式展示，表示每一个集合的大小，

下面右侧的矩阵点表明集合之间的交集情况，例如，若两个样本间有相同的元素，则使用连线将两个样本相连；同样地，若多个样本间存在连线，那这部分即为这几个样本内的共有元素。

下面让我们一起学习如何使用R语言绘制集合图。

示例数据（data1.csv）

数据为丰度/表达量矩阵，表格需要带表头和列名，每一列为样本名，每一行为各种指标数据名，如OTU，基因ID，代谢物名称等。

集合图绘制示例

#读取本地数据并查看

dat <- read.csv("data1.csv", header = TRUE,row.names = 1,check.names = F)

head(dat)

#加载R包

# install.packages("UpSetR")

library(UpSetR)

#将丰度矩阵中的非0值转换为1

dat[dat > 0] <- 1

#集合图绘制

#基础绘图

upset(dat)

#集合图美化

upset(dat,

nsets = 20, #可视化数据集数量

nintersects= 60, #显示前多少个交集

main.bar.color = 'blue', #柱状图颜色

matrix.color="black", #集合点的颜色

sets.bar.color= "red", #条形图条形的颜色

set_size.show = F, #是否在条形图上显示集合大小

mb.ratio = c(0.5, 0.5) #矩阵图与主柱图之比

)

#将条形图颜色设置为不同的颜色

# install.packages("RColorBrewer")

library(RColorBrewer)

upset(dat,

nsets = 20, #可视化数据集数量

nintersects= 60, #显示前多少个交集

main.bar.color = 'blue', #柱状图颜色

matrix.color="black", #集合点的颜色

sets.bar.color= c(brewer.pal(10,"Set3"),brewer.pal(10,"Paired")), #条形图条形的颜色

set_size.show = F, #是否在条形图上显示集合大小

mb.ratio = c(0.5, 0.5) #矩阵图与主柱图之比

)

#高亮显示特定交集

# queries参数用于指定要显示的特定组的交集，每个元素都包含一个query（查询类型）和params（查询参数）字段。在这个例子中，有两个查询：第一个查询指定"S1"和"S8"集合的交集，将其显示为红色；第二个查询指定"S15"集合，将其显示为绿色。color字段用于设置交集的颜色，active字段用于指定是否激活该查询

upset(dat, nsets = 20,mb.ratio = c(0.5, 0.5),

#设置自己想要展示的特定组的交集

queries=list(list(query=intersects, params=list("S1","S8"),

color="red",active=T),

list(query=intersects, params=list("S15"),

color="green",active=T))

)