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篇一:[韦恩图]在线绘制韦恩图
简介
韦恩图又称文氏图，是一种简单的图形，也是科研文章中最常见的图，可以用来表示多个数据集的大致之间的关系。当然也可以进行集合运算。绘制韦恩图的工具有很多，在此，小编总结了几种常用简单的在线绘制韦恩图的在线的工具.
1、VENNY2.1
地址:http://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/index.html
将各组数据输入到相应的list；计算各组数据的重叠，并绘制圆圈大小相同的维恩图；直接下载可用。以输入两个基因集合为例，得到47个共同的基因，可以在线对图片进行简单的编辑。
2、BioVenn
地址:http://www.biovenn.nl/index.php
其特点是图形可以随着数据集大小变化。
在线可以编辑图形颜色，更改图片颜色，背景颜色，是否显示数字等，可编辑项很多。还可以将EntrezGenesmap 到Ensembl gene ID ,点击图片上的相应数字，就可以得到相应的gene list.
3、http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/Venn/
其优点是大数据样本也可以正常显示，可以上传文件。缺点是图中各子数据显示的圆大小一样，不能随样本量改变。输入两个基因集合，得到结果如下。每部分基因也展示出来了。Save text 可以将各部分gene list 保存为文本。
4、Venn Diagram Generator
地址:http://www.pangloss.com/seidel/Protocols/venn.cgi
这个在线问恩图，可以画2~4维的韦恩图。结果如下图，C就是两个基因集合交集部分。
篇二:[韦恩图]韦恩图的绘制与个性化调整
内容提要：
1. 韦恩图不同区域的含义；
2. “关系数据” 和对应基因集的获得；
3. Ai 分割工具和隔离对象的用法；
4. 文本编辑器简单编辑svg图片。
韦恩图（Venn diagram），据说早在1880年由英国哲学家和数学家John Venn提出。在高通量测序数据分析当中，常被用于展示不同样本间共有的或特有的基因。
需要注意的是图中不同区域的表示的含义，以3组数据的两两比较为例，由内向外依次为三样本“共有”、两样本“共独有”（注意：不包含三样本“共有”部分）和单样本“独有”，如下图：
下面我们看下如何绘制韦恩图吧~
数据准备
如果数据量较少（或样本数较少）很容算出“数量关系”的话，用PPT也可以很快画出来：只需插入圆，调整下透明度；按住ctrl键再复制两个圆，调整位置，颜色后再复制更改文本，另存为PDF文件，如下图。
当然，在高通量测序数据分析中，得到“数量关系”才是韦恩图绘制的关键，如果能得到每个区域对应的基因列表对后续的分析会更有用。
为了方便大家理解，这里我自己用Excel“编”了一个“交集”非常明显、geneID 非常“粗犷”的数据列表，3 列数据表示 3 个样本的差异基因的ID，如下图，然后另存为制表符分隔的txt文件。
韦恩图绘制
绘制工具这里用OmicShare的韦恩图工具（网址：http://www.omicshare.com/tools/Home/Soft/venn），一款绘制韦恩图的神器。
方法很简单，只要点选择文件按钮，浏览本地文件，找到上文的txt文件，点确定后导入数据，然后点蓝色的提交按钮即可。
数秒后，显示任务完成，点预览结果按钮，可看到绘制结果，三个圆形的填充颜色可自定义。用鼠标光标点击图上的数字，还会展示出相应的基因ID列表，例如，点一下“10”，会显示出三数据共有的基因名称列表，如下图：
然后点下载svg格式，下载可编辑的矢量图，当然你觉得不需调整了，也可以下png格式的位图。点绿色的查看结果按钮，可把所有的geneID列表数据复制出来，然后你就可做更多个性化的事情。
个性化调整
对矢量图的编辑有多种工具，这里使用大家常用的Adobe Illustrator（Ai）。用Ai打开svg图片后，很明显，我们上文得到图由3种颜色半透明的圆形叠加而成（类似于上文用PPT的画法）。
云平台导出的图片的图形是编组好的（类似PPT的组合），用选择工具双击（一般需双击两次，需要看图形“套了几层组合”，双击空白区域退出）要编辑的对象，进入隔离对象图层（其他图形灰白显示且不可编辑，好处是不需要锁定其他图层，以免引起误操作），接下来调整描边的颜色，粗细，图形的填充颜色等，下图是常用的一些功能。
调整图形颜色时，如果你发现填充颜色要比自己选的颜色浅，可通过右键svg图片，打开方式选Notepad++、记事本等文本编辑器，更改下圆（circle）填充颜色的opacity 值（不透明度），可简单理解为“存在感”，例如这里把“存在感”由0.3改为1，点保存后再打开图片就是100%显示颜色了，方法如下图：
个性化调整中最常见的是给韦恩图的某一或某几个“区域”单独重新着色，用以强调和突出展示。这就需要用到Ai 路径查找器的一个 分割 工具，这里管它叫“大切刀”，下图的第二行第一个，只需学会它就够用了，至于第二行的其他工具装作没看见就好了，平面设计师一般也很少用。
选中图形后，点分割按钮，即可完成“大卸八块”，接下来就可以单独选中其中的一小块区域进行颜色的更改了。
如果找不到路径查找器窗口，可到“窗口”菜单查找，也可用 ctrl+shift+F9 快捷键调出。
下面是OmicShare用户用云平台的Venn图工具做的图，OmicShare的韦恩图工具最多可支持5列数据的绘制。
（Scientific Reports, 2017）
（Plant Science，2017）
今天是《微生物研究宝典》免费领取活动的最后一天，还没申请的抓紧啦!~~
今天的内容就到这里啦~
参考资料：
https://en.wikipedia.org/wiki/Venn_diagram
Fang C,Zhang P, Jian X, et al. Overexpression of Lsi1 in cold-sensitive rice mediatestranscriptional regulatory networks and enhances resistance to chillingstress[J]. Plant Science, 2017.
Nan F,Feng J, Lv J, et al. Origin and evolutionary history of freshwater Rhodophyta:further insights based on phylogenomic evidence[J]. Scientific Reports, 2017,7.
篇三:[韦恩图]R中简单绘制韦恩图
R中简单绘制韦恩图 2016-09-14 砍柴问樵夫 砍柴问樵夫微信号功能介绍 不积跬步，无以至千里； 不积小流，无以成江海。 R语言学习与交流，期待你的参与！！！
韦恩图，也称为文氏图，用于显示元素集合重叠区域的图示。下面我们简单介绍几种绘制韦恩图的方法，至于其中参数释义，这里不再做解释。limma包#安装limma包#source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R") #biocLite("limma")Y ->Y[1:10,3:4] ->Y[1:20,5:6] ->design ->fit ->results ->a ->vennDiagram(a)vennDiagram(results, include=c("up", "down"), counts.col=c("red", "blue"), circle.col = c("red", "blue", "green3"))gplots包library(gplots)
oneName ->
geneNames ->
GroupA ->
GroupB ->
GroupC ->
GroupD ->
input
venn(input,showSetLogicLabel = F)
vennerler包library(venneuler)
m
A=c(1.5, 0.2, 0.4, 0, 0),
B=c(0 , 0.2, 0 , 1, 0),
C=c(0 , 0 , 0.3, 0, 1)))
plot(venneuler(m))
VennDiagram包library(VennDiagram)
venn.plot ->
area1 = 111,
area2 = 82,
area3 = 96,
area4 = 121,
n12 = 30,
n13 = 37,
n14 = 52,
n23 = 27,
n24 = 36,
n34 = 45,
n123 = 13,
n124 = 17,
n134 = 25,
n234 =19,
n1234 = 9,
category = c("a", "b", "c", "d"), fontface="plain",fontfamily = "serif",
fill = c("orange", "red", "green", "blue"),
cat.col = c("orange", "red", "green", "blue"),col=NA,margin=0.1,
lty =1,cex =1,cat.cex =1,alpha = 0.5)
最后一副图形最有意思，针对其中参数我们简单描述一下吧。
首先你要提供需要绘制韦恩图的数据集（废话），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
……
如何获取venn diagram中的基因列表呢？
我们简单展示一下
主要操作流程symbols ->
symbols.all ->
symbols.mat ->
for(i in 1:length(symbols)) symbols.mat[symbols[[i]], i] ->
head(symbols.mat)
library(UpSetR)
upset(as.data.frame(symbols.mat))
symbols.venn ->
names(symbols.venn)
names(symbols.venn) ->
symbols.venn
结果文件
> symbols.venn
$C
[1] "b" "e" "l"
$B
[1] "g" "n" "p" "z"
$A
[1] "c" "d" "u" "x"
$A__C
[1] "f" "i" "q" "s" "y"
$A__B
[1] "r"
小编在这里预祝大家中秋节快乐！
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