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安装与学习路线
首页安装与环境准备选择合适的学习模块模块一『弦图』部分
1.1 输入表与字段含义1.2 生成与导入比对数据1.3 从骨架逐层添加1.4 方向、曲率与避障1.5 筛选与整理连接1.6 原始文件完整流程1.7 弦图综合展示模块二『共线性图』部分
2.1 复用弦图的数据2.2 只替换坐标系,再逐层添加2.3 跨行连接、避障与比例尺2.4 比较基因邻域2.5 局部、锚定与分段2.6 共线性综合展示模块三『质粒图』部分
3.1 DNA、注释与13个参考序列3.2 从圆圈到多层注释3.3 识别特征、引物与酶切3.4 13个质粒参考案例3.5 质粒综合实战按需查阅:数据与图层
数据与坐标导入和转换数据导入核酸和蛋白比对将蛋白区间转换为基因组坐标绘制注释与处理重叠放置和调整标签添加数据轨道设置配色、图例和主题按序列和链设置参数调整图形预览和保存图形学习地图与函数查阅
使用教程函数文档示例图集常见问题迁移到候选 API术语说明更新日志设置配色、图例和主题
让颜色表达明确含义:先决定类别或连续数值,再选择映射、标度和图例。网站强调色不决定数据配色。
本页准备
在新的 R 会话中先运行下方代码,再按页面顺序继续。配色和排版是可选的显示设置,输入只选择需要的列。
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代码
library(ggchord)
library(dplyr)
data(seq_data_example)
data(ribbon_data_example)
data(gene_data_example)
seqs <- seq_data_example |>
select(accver, length)
links <- ribbon_data_example |>
select(qaccver, saccver, qstart, qend, sstart, send)
# The fixture preserves biological strands separately from its old display strands.
genes <- gene_data_example |>
transmute(accver, start, end, strand = source_strand)
# Optional appearance choices; none of these columns or scales is required input.
library(ggchord)
seq_palette <- setNames(
c("#E64B35", "#233E4A", "#269B82", "#D59B17"),
c("MT108731.1", "MT118296.1", "OQ646790.1", "OR222515.1")
)
gene_palette <- c("+" = "#CE1536", "-" = "#346B9D", "." = "#8291A6")
library(ggchord)
doc_background <- "#FFFCF5"
identity_palette <- c("#303B71", "#36537D", "#269B82", "#A5D52C", "#ECEB31")
identity_values <- c(0, 0.5, 0.8, 0.9, 1)
identity_breaks <- c(0, 50, 80, 90, 100)
doc_legend_theme <- theme(
legend.title = element_text(size = 13, face = "bold"),
legend.text = element_text(size = 11),
legend.key.width = unit(9, "mm"), legend.key.height = unit(5, "mm"),
legend.spacing.x = unit(9, "mm"), legend.spacing.y = unit(7, "mm"),
legend.margin = margin(l = 4, r = 4, unit = "mm")
)
sequence_guide <- guide_ggchord_legend(nrow = 1, theme = doc_legend_theme)
strand_guide <- guide_ggchord_legend(
nrow = 1, override.aes = list(strand = c("+", "-")), theme = doc_legend_theme
)
identity_guide <- guide_ggchord_colourbar(
position = "left", direction = "vertical",
theme = theme(
legend.key.height = unit(75, "mm"), legend.key.width = unit(5, "mm"),
legend.title = element_text(size = 13, face = "bold"),
legend.text = element_text(size = 11), legend.margin = margin(r = 7, unit = "mm")
)
)
doc_theme <- theme_ggchord_publication(
axis.text = element_text(size = 11),
axis.text.check.overlap = TRUE
) +
theme(
legend.position = "bottom",
legend.title = element_text(size = 13, face = "bold"),
legend.text = element_text(size = 11),
legend.key.width = unit(9, "mm"), legend.key.height = unit(5, "mm"),
legend.spacing.x = unit(9, "mm"), legend.spacing.y = unit(7, "mm"),
legend.box.spacing = unit(6, "mm"),
plot.background = element_rect(fill = doc_background, colour = NA),
panel.background = element_blank(),
plot.title = element_text(face = "bold", size = 18),
plot.subtitle = element_text(size = 10, colour = "#5C625A"),
plot.margin = margin(14, 18, 14, 18)
)
doc_axis <- function(coordinates = "relative") {
scale_seq_position_continuous(
coordinates = coordinates, n.breaks = 3, minor_breaks = NULL,
labels = function(x) format(x, scientific = FALSE, big.mark = ",", trim = TRUE)
)
}从数据角色构建样式
例子明确声明类别:区间连接填色映射 query ID,序列颜色映射序列 ID,基因填色映射链。手动标度的名称与实际取值匹配。
代码
p_styled <- ggchord(seq_data = seqs, ribbon_data = links, gene_data = genes) +
geom_seq() +
geom_link_ribbon(aes(ribbon_fill = qaccver), alpha = .5) +
geom_gene() +
geom_seq_label(size = 4) +
coord_collinear() +
doc_axis() +
scale_seq_colour_manual(values = seq_palette) +
scale_gene_fill_manual(values = gene_palette) +
scale_ribbon_fill_manual(values = seq_palette) +
guides(gene_fill = guide_ggchord_legend(nrow = 1, theme = doc_legend_theme)) +
doc_theme
theme_variants <- list(minimal = theme_ggchord_minimal(), dark = theme_ggchord_dark(), plasmid = theme_ggchord_plasmid())
p_styled
| 角色 | 映射数据 | 常用标度家族 |
|---|---|---|
seq_colour, seq_ring
|
序列/类别 | 序列颜色或 ring 手动标度 |
ribbon_fill, ribbon_alpha, ribbon_colour, ribbon_linetype
|
比对元数据或统计 | 手动、渐变/分段/identity 和透明度标度 |
feature_fill, feature_shape, gene_fill, region_fill
|
注释类别或链 | 相应角色的手动/预设标度 |
link_colour, link_alpha, link_linewidth, link_linetype
|
点连接元数据 | 连续或手动 link标度 |
track_value, track_fill, track_colour
|
命名轨道的数值/类别 | 命名数值域与颜色/填色标度 |
固定样式和用户标度优先
常量样式写在 aes() 外,变化样式写在映射中并配合合适的标度。 显式几何层固定值优先,省略该固定参数才保持映射。用户标度优先于自动默认。 同类多层独立保留数据、映射和参数。按 accver 命名的几何向量,不表示标度 也接受逐序列列表。
组织可读图例
guide_ggchord_legend() 控制离散角色图例,guide_ggchord_colourbar() 控制连续颜色 图例。colour/color 拼写别名保留,本文优先用 colour。图层 show.legend 决定显示,guides() 选择图例,theme(legend.position = ...) 决定位置。 过宽图例可分行或增加导出宽度,不需要删减生物学数据来迁就。
为场景选择主题
例子在 theme_variants 中保存 minimal、dark 和 plasmid 备选,按场景添加到相应图中。 上图使用 theme_ggchord_publication(),plasmid 预设用于圆图流程。 主题控制非数据外观,不选择坐标系,也不替代数据驱动的填色标度。 文字外观用 theme(text = element_text(...));已删除的 base_size 式快捷参数见 迁移指南。
完成后检查
同一 query 的连接颜色一致;连续相似度应使用连续标度。固定颜色放在 aes() 外,图例必须能说明映射。