基于分类变量聚类环形热图绘制报错咨询

常见错误原因及排查步骤 #

• 样本/扇区名称不匹配：circos.link要求sector.index1和sector.index2必须与环形布局初始化时定义的扇区名称完全一致（包括大小写、特殊字符、空格）。

  • 验证样本名一致性：

    # 确认clin.info的样本列与meth、exp列名完全对齐
    all(colnames(meth) == clin.info$sample_id)
    all(colnames(exp) == clin.info$sample_id)
    

  • 若存在不匹配，先统一样本名（比如去除特殊字符、统一大小写）。

• 位置范围无效：start/end参数必须落在对应扇区的坐标范围内（比如热图每行对应一个基因，范围就是1到基因总数）。

  • 查看当前扇区的坐标范围：

    circos.info()$sectors
    

• 轨道索引错误：如果指定track.index，必须是已创建的轨道编号（从1开始计数），不能超出已存在的轨道数量。

结合亚型聚类的修正代码示例 #

假设你的数据结构为：meth（甲基化矩阵，行=基因、列=样本）、exp（表达矩阵，行=基因、列=样本）、clin.info（含sample_id和subtype列），以下是核心修正代码：

library(circlize)
library(ComplexHeatmap)

# 1. 按subtype排序样本，统一数据顺序
subtype_sort_idx <- order(clin.info$subtype)
meth_sorted <- meth[, subtype_sort_idx]
exp_sorted <- exp[, subtype_sort_idx]
clin_sorted <- clin.info[subtype_sort_idx, ]

# 2. 初始化环形布局，扇区为样本名
circos.initialize(sectors = colnames(meth_sorted), xlim = c(1, nrow(meth_sorted)))

# 3. 绘制甲基化热图轨道
circos.trackPlotRegion(ylim = c(0, 1), track.height = 0.1, bg.border = NA,
    panel.fun = function(x, y) {
        curr_sample <- get.cell.meta.data("sector.index")
        meth_vals <- meth_sorted[, curr_sample]
        circos.rect(1:nrow(meth_sorted)-0.5, 0, 1:nrow(meth_sorted)+0.5, 1,
            col = colorRamp2(c(min(meth), 0, max(meth)), c("blue", "white", "red"))(meth_vals),
            border = NA)
    })

# 4. 绘制表达热图轨道
circos.trackPlotRegion(ylim = c(0, 1), track.height = 0.1, bg.border = NA,
    panel.fun = function(x, y) {
        curr_sample <- get.cell.meta.data("sector.index")
        exp_vals <- exp_sorted[, curr_sample]
        circos.rect(1:nrow(exp_sorted)-0.5, 0, 1:nrow(exp_sorted)+0.5, 1,
            col = colorRamp2(c(min(exp), 0, max(exp)), c("green", "white", "orange"))(exp_vals),
            border = NA)
    })

# 5. 绘制亚型分组连接（正确调用circos.link）
subtype_groups <- split(seq_along(clin_sorted$subtype), clin_sorted$subtype)
for (group in subtype_groups) {
    # 连接同亚型的首尾样本（可根据需求调整连接逻辑）
    circos.link(sector.index1 = colnames(meth_sorted)[group[1]], 
                start1 = 1, end1 = nrow(meth_sorted),
                sector.index2 = colnames(meth_sorted)[group[length(group)]],
                start2 = 1, end2 = nrow(meth_sorted),
                col = adjustcolor(unique(clin_sorted$subtype[group]), alpha.f = 0.3))
}

circos.clear()

额外注意事项 #

• 若热图按基因聚类而非样本，需调整circos.initialize的扇区定义（比如扇区设为基因名）和坐标范围。
• 确保circos.link的扇区名称与circos.initialize中定义的完全一致，不能传入未定义的字符串。
• 若使用ComplexHeatmap的circos.heatmap函数，需注意其扇区命名规则，避免与基础circlize函数参数混淆。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anon