Venn-Diagramme mit R?

Question

Sind neben dem limma-Paket noch weitere Pakete zum Ausführen von Venn-Diagrammen in R verfügbar?

Hat jemand Tipps?

Hier sind einige notes on doing Venn diagrams mit den Limma-Paketen.

Answer 1

Duncan Murdoch has a venn package, die nicht auf CRAN ist. (hat tip to Gabor Grothendieck)

Sie können auch darüber lesen in the "Journal of Statistical Software".

Answer 2

Die venn-Funktion im Paket gplots ist auch nützlich, wenn Sie ein Venn-Diagramm mit 4/5 Sätzen erstellen müssen.

Answer 3

Ich benutze zwei benutzerdefinierte Funktionen, um den Trick. Meine Implementierung von Venendia stellt das Venn-Diagramm dar und gibt Listen von Überlappungen zwischen A und B (und C) zurück. Siehe den folgenden Code.

Mit diesen können Sie

vd <- venndia(A=LETTERS[1:15], B=LETTERS[5:20], getdata=TRUE) 

die beiden Plot werden und die Daten zurück. Sie können die Daten zurück, indem Sie

seit getdata ist standardmäßig FALSE. /Daniel

circle <- function(x, y, r, ...) { 
    ang <- seq(0, 2*pi, length = 100) 
    xx <- x + r * cos(ang) 
    yy <- y + r * sin(ang) 
    polygon(xx, yy, ...) 
} 

venndia <- function(A, B, C, getdata=FALSE, ...){ 
    cMissing <- missing(C) 
    if(cMissing){ C <- c() } 

    unionAB <- union(A, B) 
    unionAC <- union(A, C) 
    unionBC <- union(B, C) 
    uniqueA <- setdiff(A, unionBC) 
    uniqueB <- setdiff(B, unionAC) 
    uniqueC <- setdiff(C, unionAB) 
    intersAB <- setdiff(intersect(A, B), C) 
    intersAC <- setdiff(intersect(A, C), B) 
    intersBC <- setdiff(intersect(B, C), A) 
    intersABC <- intersect(intersect(A, B), intersect(B, C)) 

    nA <- length(uniqueA) 
    nB <- length(uniqueB) 
    nC <- length(uniqueC) 

    nAB <- length(intersAB) 
    nAC <- length(intersAC) 
    nBC <- length(intersBC) 

    nABC <- length(intersABC) 

    par(mar=c(2, 2, 0, 0)) 
    plot(-10, -10, ylim=c(0, 9), xlim=c(0, 9), axes=FALSE, ...) 
    circle(x=3, y=6, r=3, col=rgb(1,0,0,.5), border=NA) 
    circle(x=6, y=6, r=3, col=rgb(0,.5,.1,.5), border=NA) 
    circle(x=4.5, y=3, r=3, col=rgb(0,0,1,.5), border=NA) 

    text(x=c(1.2, 7.7, 4.5), y=c(7.8, 7.8, 0.8), c("A", "B", "C"), cex=3, col="gray90") 

    text(
     x=c(2, 7, 4.5, 4.5, 3, 6, 4.5), 
     y=c(7, 7, 2 , 7 , 4, 4, 5), 
     c(nA, nB, nC, nAB, nAC, nBC, nABC), 
     cex=2 
    ) 

    if(getdata){ 
     list(A=uniqueA, B=uniqueB, C=uniqueC, 
      AB=intersAB , AC=intersAC , BC=intersBC , 
      ABC=intersABC 
     ) 
    } 
} 

Answer 4

Es gibt Vennerable package on R-forge.

source("http://bioconductor.org/biocLite.R") 
biocLite(c("graph", "RBGL", "gtools", "xtable")) 
install.packages("Vennerable", repos="http://R-Forge.R-project.org") 

Answer 5

Dieses sehr spät kommt, aber es könnte für andere nützlich Suche nach einer Antwort: VennDiagram, auf here CRAN.

Es erlaubt mehrere Sätze (vier Sätze für Venn, 3 Sätze für Euler Diagramme), anpassbare Farben und Schriftarten, einfache Syntax und und vor allem die Größe der Kreise ist proportional zur Größe der Datensätze (mindestens beim Vergleich von 2 Datensätzen). So installieren Sie:

install.packages("VennDiagram") 
library(VennDiagram) 

Für diejenigen Bioconductor Pakete mit und arbeiten mit genomischer Koordinaten, die vor kurzem war Mengendiagramm implemented im Paket ChIPpeakAnno (Version 2.5.12) und ermöglicht es ziemlich Kreuzungen von Genomic Koordinaten zum Beispiel Chip-Seq Spitzen. Für Erstanwender müssen Sie möglicherweise die development package installieren.

peaks1 = RangedData(IRanges(start = c(967654, 2010897, 2496704), 
    end = c(967754, 2010997, 2496804), names = c("Site1", "Site2", "Site3")), 
    space = c("1", "2", "3"), strand=as.integer(1),feature=c("a","b","f")) 

peaks2 = RangedData(IRanges(start = c(967659, 2010898,2496700,3075866,3123260), 
    end = c(967869, 2011108, 2496920, 3076166, 3123470), 
    names = c("t1", "t2", "t3", "t4", "t5")), 
    space = c("1", "2", "3", "1", "2"), strand = c(1, 1, -1,-1,1), feature=c("a","b","c","d","a")) 

makeVennDiagram(RangedDataList(peaks1,peaks2, peaks1, peaks2), NameOfPeaks=c("TF1", "TF2","TF3", "TF4"), 
    totalTest=100,useFeature=TRUE, main="Venn Diagram", 
    col = "transparent",fill = c("cornflowerblue", "green", "yellow", "darkorchid1"), 
    alpha = 0.50,label.col = c("orange", "white", "darkorchid4", "white", "white", "white", "white", "white", "darkblue", "white", "white", "white", "white", "darkgreen", "white"), cat.col = c("darkblue", "darkgreen", "orange", "darkorchid4")) 

Answer 6

Hier Verweis auf eine andere Version für 3-variable Daten: http://elliotnoma.wordpress.com/2011/02/09/venn-diagram/

Der Code im Paket colorfulVennPlot auch verfügbar: http://cran.r-project.org/web/packages/colorfulVennPlot/index.html

Answer 7

Liste der Venn-Diagramm Pakete:

• bvenn

• colorfulVennPlot

• eVenn
• VennDiagram
• Venneuler
• Vennerable: R-Forge, GitHub
• eulerr

Answer 8

ich das Paket Mengendiagramm empfehlen würde: http://cran.r-project.org/web/packages/VennDiagram/VennDiagram.pdf

Auf Pake 19 finden Sie 10 Pake mit sehr guten Beispielen (sowohl fortgeschrittene als auch vereinfachte). Bis jetzt habe ich nichts gefunden, was ich nicht tun kann.