Диаграмма Венна из списка кластеров и сопутствующих факторов

Ответ 1

Я представил два решения, используя два разных пакета с возможностями диаграммы Venn. Как вы и ожидали, оба включают начальный шаг, используя функцию aggregate().

Я предпочитаю результаты из пакета venneuler. По умолчанию эти метки не идеальны, но вы можете отрегулировать их, посмотрев на соответствующий метод plot (возможно, используя locator() для выбора координат).

Решение 1:

Одна из возможностей заключается в использовании venneuler() в пакете venneuler для рисования диаграммы Венна.

library(venneuler)

## Modify the "factor" column, by renaming it and converting
## it to a character vector.
levels(data$factor) <- c("a", "b", "c")
data$factor <- as.character(data$factor)

## FUN is an anonymous function that determines which letters are present
## 2 or more times in the cluster and then pastes them together into 
## strings of a form that venneuler() expects.
##
inter <- aggregate(factor ~ cluster, data=data,
                   FUN = function(X) {
                       tab <- table(X)
                       names <- names(tab[tab>=2])
                       paste(sort(names), collapse="&")
                   })            
## Count how many clusters contain each combination of letters
counts <- table(inter$factor)
counts <- counts[names(counts)!=""]  # To remove groups with <2 of any letter
#  a   a&b a&b&c   a&c     b   b&c     c 
# 19    13    12    14    13     9    12 

## Convert to proportions for venneuler()
ps <- counts/sum(counts)

## Calculate the Venn diagram
vd <- venneuler(c(a=ps[["a"]], b = ps[["b"]], c = ps[["c"]],
                  "a&b" = ps[["a&b"]],
                  "a&c" = ps[["a&c"]],
                  "b&c" = ps[["b&c"]],
                  "a&b&c" = ps[["a&b&c"]]))
## Plot it!
plot(vd)

Несколько заметок о вариантах, которые я сделал при написании этого кода:

• Я изменил имена факторов от "factor-a" до "a". Вы можете, очевидно, изменить это.

• Мне нужно, чтобы каждый фактор присутствовал >= 2 раза (вместо > 10), чтобы подсчитываться в каждом кластере. (Это должно было продемонстрировать код с этим небольшим подмножеством ваших данных.)

• Если вы посмотрите на промежуточный объект counts, вы увидите, что он содержит исходный неназванный элемент. Этот элемент представляет собой число кластеров, содержащих менее 2 букв. Вы можете решить, лучше ли я, хотите ли вы включить их в вычисление последующего объекта ps ( "пропорции" ).

Решение второго:

Другая возможность заключается в использовании vennCounts() и vennDiagram() в пакете Bioconductor limma. Чтобы загрузить пакет, следуйте инструкциям здесь. В отличие от вышеприведенного решения venneuler, перекрытие в полученной диаграмме не пропорционально фактической степени пересечения. Вместо этого он аннотирует диаграмму с фактическими частотами. (Обратите внимание, что это решение не содержит никаких изменений в столбце data$factor.)

library(limma)

out <- aggregate(factor ~ cluster, data=data, FUN=table)
out <- cbind(out[1], data.frame(out[2][[1]]))

counts <- vennCounts(out[, -1] >= 2)
vennDiagram(counts, names = c("Factor A", "Factor B", "Factor C"),
            cex = 1, counts.col = "red")