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韦恩图Venny

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发表于 2017-9-19 10:44:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
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limma包画韦恩图
  1. #安装limma包
  2. #source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")
  3. #biocLite("limma")
  4. Y <- matrix(rnorm(100*6),100,6)
  5. Y[1:10,3:4] <- Y[1:10,3:4]+3
  6. Y[1:20,5:6] <- Y[1:20,5:6]+3
  7. design <- cbind(1,c(0,0,1,1,0,0),c(0,0,0,0,1,1))
  8. fit <- eBayes(lmFit(Y,design))
  9. results <- decideTests(fit)
  10. a <- vennCounts(results)
  11. vennDiagram(a)
  12. vennDiagram(results,
  13.     include=c("up", "down"),
  14.     counts.col=c("red", "blue"),
  15.     circle.col = c("red", "blue", "green3"))
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 楼主| 发表于 2017-9-19 10:45:21 | 显示全部楼层
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gplots包画韦恩图
  1. library(gplots)
  2. oneName <- function()paste(sample(LETTERS,5,replace=TRUE),collapse="")
  3. geneNames <- replicate(1000, oneName())
  4. GroupA <- sample(geneNames, 400, replace=FALSE)
  5. GroupB <- sample(geneNames, 750, replace=FALSE)
  6. GroupC <- sample(geneNames, 250, replace=FALSE)
  7. GroupD <- sample(geneNames, 300, replace=FALSE)
  8. input  <-list(GroupA,GroupB,GroupC,GroupD)
  9. venn(input,showSetLogicLabel = F)
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 楼主| 发表于 2017-9-19 10:46:15 | 显示全部楼层
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venneuler包画韦恩图
  1. library(venneuler)
  2. m <-as.matrix(data.frame(
  3. A=c(1.5, 0.2, 0.4, 0, 0),
  4. B=c(0  , 0.2, 0  , 1, 0),
  5. C=c(0  , 0  , 0.3, 0, 1)))
  6. plot(venneuler(m))
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 楼主| 发表于 2017-9-19 10:48:02 | 显示全部楼层
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VennDiagram画韦恩图
  1. <font color="#000000">library(VennDiagram)
  2. venn.plot <- draw.quad.venn(
  3.   area1  = 111,
  4.   area2  = 82,
  5.   area3  = 96,
  6.   area4  = 121,
  7.   n12 = 30,
  8.   n13 = 37,
  9.   n14 = 52,
  10.   n23 = 27,
  11.   n24 = 36,
  12.   n34 = 45,
  13.   n123 = 13,
  14.   n124 = 17,
  15.   n134 = 25,
  16.   n234 =19,
  17.   n1234 = 9,
  18.   category = c("a", "b", "c", "d"), fontface="plain",fontfamily = "serif",
  19.   fill = c("orange", "red", "green", "blue"),
  20.   cat.col = c("orange", "red", "green", "blue"),col=NA,margin=0.1,
  21.   lty =1,cex =1,cat.cex =1,alpha = 0.5)</font>
复制代码

提供需要绘制韦恩图的数据集,假设有四个,就命名为area1、areas2、areas3、area4。然后四个数据集两两共有的,三个共有的,四个共有的都需要给出。
category:数据集的字符串名字
lwd:韦恩图中圆形图的线宽、
lty:线条类型
col:颜色
fill:每个数据集的填充色
cat.col:数据集字符串颜色
fontface:字体类型(粗体、斜体等)
fontfamily:字体族
……

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