By liyupeng, 22 September, 2025
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circos画图

introduction

  1. 委托任务，绘制circos图
  2. 警告，如果有选择的话，先考虑使用circlize来绘制，因为circos的上手难度较大，不要像吾辈这样当个愣头青直接冲；相较于circos，circlize的教程也更多（circos基本没有几篇），后期的调整等等也比较方面（看起来是这样的，毕竟吾辈实际也没有用过）。如果对美感没有什么要求的话，TBtools也可以考虑一下
  3. 这里附上一张吾辈的结果图；颜色果然应该调深一些，不过这里的主要原因应该是哪几种重复元件的密度太低，像嘴歪两层的gene和TIR转座子就好很多

 

 

镜像容器准备

  1. 直接使用已经配置好的circos镜像
    1. 虽说conda能够下载，但一些依赖模块收集起来太麻烦了，这里就是该发挥docker镜像包的优势了
docker pull dtempleton/circos
  1. 创建容器
docker run -it --name circos --user root -v C:\Users\koto\Desktop\docker:/home/server -w /home/ dtempleton/circos

操作流程

以我这张circos图为例，虽然圈圈看起来挺多的，实际上也就分为核型图、密度图、美化三个部分

核型图

  1. 介绍：核型图就是最外层的那一圈染色体，这个图制作起来最简单；首先就是计算染色体的长度信息，samtools就可以搞定；然后，调整格式，适合circos的输入，添加配色，lable标签（染色体在图形上的显示名称），over
  2. 获取每条染色体的长度信息
    1. Chr1 305000000（这样的）
samtools faidx KNX_hap1_hap2.genome.fa
cut -f1,2 KNX_hap1_hap2.genome.fa.fai > chr.len.txt
  1. 转换成 Circos karyotype 格式：
    1. Circos 的 karyotype 文件每行格式：
    2. chr - <ID> <LABEL> 0 <LENGTH> <COLOR>
    3. awk脚本生成
      1. 把原本的染色体长度文本信息转换成适合circos画图的输入信息，大致这样
      2. 包含了必要的染色体编号，长度信息，颜色信息

awk '
BEGIN {
    srand();
    colors[1]="red"; colors[2]="green"; colors[3]="blue";
    colors[4]="orange"; colors[5]="purple"; colors[6]="brown";
    last=0
}
{
    hap=substr($1,length($1),1)
    chrnum=substr($1,4,length($1)-4)
    chrname=$1
    print hap, chrnum, chrname, $2
}' chr.len.txt | sort -k1,1 -k2,2n | \
awk -v colors="red,green,blue,orange,purple,brown" '
BEGIN {
    split(colors,c,","); last=0
}
{
    do { idx=int(1+rand()*6) } while(idx==last)
    last=idx
    print "chr - "$3" "$3" 0 "$4" "c[idx]
}' > karyotype.txt
  1. 调整一下karyotype格式
    1. 单倍型A正序，单倍型B倒序，这样在图上观感更好
    2. 原先的顺序是01A-13A，01B-13B；按照circos的渲染规则，以顺时针进行排序旋绕，12点的左右分别是开头（01A）和结尾（13B）；所以，这里把单倍型B的顺序倒过来的话，在图形上看A和B分别以顺时针和逆时针，从十二点出发，朝向6点；文字不清楚的话，直接看上面的结果图
grep "chr[0-9]*A" karyotype.txt > karyotype_A.txt && grep "chr[0-9]*B" karyotype.txt | tac > karyotype_B_reversed.txt && cat karyotype_A.txt karyotype_B_reversed.txt > karyotype_combined.txt && rm karyotype_A.txt karyotype_B_reversed.txt
  1. 手动调整一下颜色，格式部分
  2. 颜色表：grey，red，green，blue，purple，orange，yellow（circos，或者说我的这个镜像只有这几种颜色；嘛，颜色的部分，可以使用RGB进行添加，不过这里足够用了，而且调颜色也挺麻烦的）
  3. 下面就是使用命令行： cat /opt/circos-0.69-6/etc/colors.conf，理论上，加上RGB（三个数字），然后前方是颜色名字，定义，会在circos.conf中使用（毕竟直接打三串数字表麻烦）

 

  1. 增加空白染色体，创造切口；00A和00B的值不同，主要是希望00A+01A的长度等于00B+01B，这样切口不会偏；因为是从12点开始绘图的，所以1条辅助用的空白染色体是不行的。
  2. 作用：两条染色体分别占据周围位置，也就是12点旁边，设置的值足够小，刚好能够创造出一个缺口，用于塞入文本（编号）
  3. 来说一下这么说的理由吧：circos图，如果没有添加这两条空白染色体的话，就是一个封闭的圆，这样对后期想要标注每一个轨道是什么内容有些不利；虽说可以对svg矢量图进行操作，但成本太麻烦了，是真的麻烦，不然吾辈也不会被逼到相处这种方法。
chr - chr00A 00A 0 10000000 white

chr - chr01A 01A 0 42307625 orange
chr - chr02A 02A 0 48269694 green
chr - chr03A 03A 0 36713326 blue
chr - chr04A 04A 0 42079940 grey
chr - chr05A 05A 0 40778064 yellow
chr - chr06A 06A 0 38719974 red
chr - chr07A 07A 0 36753842 purple
chr - chr08A 08A 0 37031579 green
chr - chr09A 09A 0 38052585 grey
chr - chr10A 10A 0 37556265 blue
chr - chr11A 11A 0 35641978 orange
chr - chr12A 12A 0 31521390 yellow
chr - chr13A 13A 0 35518074 red
chr - chr13B 13B 0 32959892 purple
chr - chr12B 12B 0 31427665 green
chr - chr11B 11B 0 40081545 blue
chr - chr10B 10B 0 35472358 grey
chr - chr09B 09B 0 34044113 orange
chr - chr08B 08B 0 37940770 red
chr - chr07B 07B 0 36467240 yellow
chr - chr06B 06B 0 37315294 green
chr - chr05B 05B 0 37191466 purple
chr - chr04B 04B 0 38080824 blue
chr - chr03B 03B 0 37449219 red
chr - chr02B 02B 0 44370656 orange
chr - chr01B 01B 0 46071036 grey

chr - chr00B 00B 0 6236589 white
  1. 创建circos.conf文件
    1. 需要准备好的基础配置文件：ideogram.conf，image.conf，/colors_fonts_patterns.conf，housekeeping.conf
    2. 这部分的文件配置，可以参考其他人的文档，博主都有基本的模版，然后塞给GPT写个大概也行，或者办照circos的样本配置文件，不过那个需要修修改改很多
      1. karyotype.txt：染色体的label，长度、颜色信息
      2. ideogram.txt：核型图用到的染色体厚度，间隔，lablel字体大小距离等等信息
      3. image.conf：输出图像的一些信息，比如保存为png图，svg图，绘制图形时的起始位置，颜色等等，还有名字
      4. colors_fonts_patterns.conf：忘了，应该是颜色相关的基础配置，毕竟没怎么改过，照搬套进去的
      5. housekeeping.conf：基础配置文件，和上面一样，照搬套用进去就可以了
karyotype = karyotype.txt

chromosomes_display_default = yes

<<include ideogram.conf>>


<image>
<<include image.conf>>
</image>

<<include /opt/circos-0.69-6/etc/colors_fonts_patterns.conf>>
<<include /opt/circos-0.69-6/etc/housekeeping.conf>>
  1. 运行circos命令行
circos -conf circos.conf

基因密度图

  1. 提取基因内容信息，3列内容
    1. 染色体编号，起始位置，终止位置
awk '$3=="gene" {print $1"\t"$4"\t"$5}' KNX_hap1_hap2_unanchor.gff3 > genes.txt
  1. 转换成bin格式
    1. 直接用 awk 脚本，把基因坐标分配到固定大小的 bin 里（比如 100 kb 一个 bin），并统计每个 bin 里有多少个基因：
    2. 为了绘制 Circos 的基因密度图，需要将基因位置信息转换为固定区间（bin）内的基因数统计。这里我们将基因组按 100kb 的窗口切分，每个 bin 内统计落入该区间的基因数。输出文件 genes.binned_density.txt 包含四列：染色体、bin 起始、bin 终止和基因数，格式正好符合 Circos heatmap track 的输入要求，可以直接用于基因密度的可视化。
    3. 参考文献中的砀山梨的基因组设置的bin区间为200kb
    4. 这里考虑到heatmap图的显示效果，改为100kb
    5. 区间的划分影响结果图的效果；区间切的越大，这个区间内的密度越高，颜色显示上会越深（不过这个可以选择调整）；但是，反过来，如果原本密度就比较小，区间还企鹅的比较大的话，以heatmap图为例，看起来就会比较分散，转换成line或者histogram图的话就更是没法看了，慎重划分就是了
BIN=100000   # 设置 bin 大小，这里是 100 kb
awk -v BIN=$BIN '
{
    chrom=$1
    gene_start=$2
    gene_end=$3

    # 计算基因跨越的第一个和最后一个 bin
    first_bin=int((gene_start-1)/BIN)
    last_bin=int((gene_end-1)/BIN)

    # 把这个基因计入所有覆盖到的 bin
    for(i=first_bin;i<=last_bin;i++){
        start=i*BIN + 1
        end=(i+1)*BIN
        count[chrom":"start"-"end]++
    }
}
END{
    # 输出每个 bin 的统计结果
    for(i in count){
        split(i,a,":")
        split(a[2],b,"-")
        print a[1], b[1], b[2], count[i]
    }
}
' genes.txt | sort -k1,1 -k2,2n > genes.binned_density.txt
  1. 计算基因密度最大值和最小值
    1. 1-30
    2. 统计所有区间中的密度，得到最大值和最小值，用于设置heatmap中的max和min
    3. 这两者需要对应上，因为max和min，在颜色对应上分别是最深色和最浅色；如果max设置数值过小，那么超出这个数值的所有区间就会变成最深色，不利于circos渲染；反过来的话，就是密度都很低的情况了。
awk '{if(min=="" || $4<min) min=$4; if(max=="" || $4>max) max=$4} END{print "min="min, "max="max}' genes.binned_density.txt
  1. 跑图
circos -conf circos.conf

TE密度图（tir & helitron）

  1. 提取tir和helitron转座子信息，和gene一样，染色体编号、起始和终止坐标
    1. 分成两个文件保存
# 提取 TIR 类型
awk '$3 ~ /TIR_transposon/ {print $1"\t"$4"\t"$5}' KNX.genome.final.fa.mod.EDTA.intact.gff3 > tir.txt

# 提取 Helitron 类型（注意大小写）
awk 'tolower($3) ~ /helitron/ {print $1"\t"$4"\t"$5}' KNX.genome.final.fa.mod.EDTA.intact.gff3 > helitron.txt
  1. 转换成bin格式
BIN=100000; awk -v BIN=$BIN '{chrom=$1; s=$2; e=$3; fb=int((s-1)/BIN); lb=int((e-1)/BIN); for(i=fb;i<=lb;i++){st=i*BIN+1; en=(i+1)*BIN; c[chrom":"st"-"en]++}} END{for(k in c){split(k,a,":"); split(a[2],b,"-"); print a[1], b[1], b[2], c[k]}}' tir.txt | sort -k1,1 -k2,2n > tir.binned_density.txt

BIN=100000; awk -v BIN=$BIN '{chrom=$1; s=$2; e=$3; fb=int((s-1)/BIN); lb=int((e-1)/BIN); for(i=fb;i<=lb;i++){st=i*BIN+1; en=(i+1)*BIN; c[chrom":"st"-"en]++}} END{for(k in c){split(k,a,":"); split(a[2],b,"-"); print a[1], b[1], b[2], c[k]}}' helitron.txt | sort -k1,1 -k2,2n > helitron.binned_density.txt
  1. 计算最大值和最小值
    1. tir：1-12
    2. helitron：1-2
    3. 写入circos.conf配置文件
awk '{if(min=="" || $4<min) min=$4; if(max=="" || $4>max) max=$4} END{print "min="min, "max="max}' tir.binned_density.txt
awk '{if(min=="" || $4<min) min=$4; if(max=="" || $4>max) max=$4} END{print "min="min, "max="max}' helitron.binned_density.txt
  1. 跑图
circos -conf circos.conf

LTR密度图（copia & gypsy）

  1. 提取这两类重复序列的染色体编号，起始和终止位置信息
# 提取 Copia
awk '$3=="Copia_LTR_retrotransposon"{print $1"\t"$4"\t"$5}' KNX.genome.final.fa.LTR.gff3 > copia.txt

# 提取 Gypsy
awk '$3=="Gypsy_LTR_retrotransposon"{print $1"\t"$4"\t"$5}' KNX.genome.final.fa.LTR.gff3 > gypsy.txt
  1. 上面的提取命令的原理
    1. 根据第三列的内容，是否是Copia_LTR_retrotransposon或者Copia_LTR_retrotransposon提取指定行内容三项
    2. 具体的提取命令行还是需要根据文件进行设置，简单的方法就是截取一段足够多的注释信息（这里为例），丢给GPT让它帮忙写，稍微带点指示性的语言辅助

  1. 转换成bin格式
BIN=100000; awk -v BIN=$BIN '{ chrom=$1; start=$2; end=$3; first_bin=int((start-1)/BIN); last_bin=int((end-1)/BIN); for(i=first_bin;i<=last_bin;i++){ bin_start=i*BIN + 1; bin_end=(i+1)*BIN; count[chrom":"bin_start"-"bin_end]++ } } END{ for(i in count){ split(i,a,":"); split(a[2],b,"-"); print a[1], b[1], b[2], count[i] } }' copia.txt | sort -k1,1 -k2,2n > copia.binned_density.txt

BIN=100000; awk -v BIN=$BIN '{ chrom=$1; start=$2; end=$3; first_bin=int((start-1)/BIN); last_bin=int((end-1)/BIN); for(i=first_bin;i<=last_bin;i++){ bin_start=i*BIN + 1; bin_end=(i+1)*BIN; count[chrom":"bin_start"-"bin_end]++ } } END{ for(i in count){ split(i,a,":"); split(a[2],b,"-"); print a[1], b[1], b[2], count[i] } }' gypsy.txt | sort -k1,1 -k2,2n > gypsy.binned_density.txt
  1. 计算最大值和最小值
    1. copia：1-59
    2. gypsy：1-120
awk '{if(min=="" || $4<min) min=$4; if(max=="" || $4>max) max=$4} END{print "min="min, "max="max}' copia.binned_density.txt
awk '{if(min=="" || $4<min) min=$4; if(max=="" || $4>max) max=$4} END{print "min="min, "max="max}' gypsy.binned_density.txt

GC含量密度图

  1. samtools生成基因组索引文件
samtools faidx KNX_hap1_hap2.genome.fa
  1. 用 bedtools 把基因组切分成固定窗口，100 kb：
bedtools makewindows -g  KNX_hap1_hap2.genome.fa.fai -w 100000 > windows.bed
  1. 用 bedtools nuc 计算每个窗口的 GC 百分比：
bedtools nuc -fi KNX_hap1_hap2.genome.fa -bed windows.bed > gc_raw.txt
  1. 提取并整理成circos的输入格式，只保留 chr、start、end、GC% 四列：
awk 'NR>1 {printf "%s\t%s\t%s\t%.2f\n", $1, $2, $3, $5}' gc_raw.txt > gc_content.txt
  1. 计算gc含量的最大值和最小值
    1. min=0.34和max=0.52
    2. GC含量值的设定和上面的不同，上面的几种密度图在circos图里面的min全是0，对应的最浅色也是white，但是GC含量的最小值是0.34，这是仿照文献参考来设置的
awk '{if(min=="" || $4<min) min=$4; if(max=="" || $4>max) max=$4} END{print "min="min, "max="max}' gc_content.txt

伪数据制作背景图（gypsy & GC）

  1. 上面也用到过，就在核型图那一部分内容，首尾各插入两个多余的染色体，颜色为white，和背景色相同，所以等于没有；因此，这一部分就会出现一个缺口，用于后续添加label
  2. 这里也一样，这里的两份伪数据是为了增加gypsy和gc的背景图，因为这两个在circos图里面是histogram和line，两圈线条，为了提升一些美感，用伪数据在它们的下方增加一个heatmap图，颜色紫色，最浅色；渲染顺序是先背景图后真实数据，在circos.conf文件中的顺序是从上到下，不然真实数据图会被覆盖

 

awk '{ $4=1; print }' gypsy.binned_density.txt > gypsy.binned_density.bg.txt

awk '{ $NF=1; print }' gc_content.txt > gc_content.bg.txt

运行程序

circos -conf circos.conf

配置文件

circos.conf（终版）

可以参考一下，内容挺多的，但是除了基础配置以外，其余的plot部分基本是相同的规则批量复制出来的，也就是内环外环、颜色、min和max以及图样式稍微修改了一点

karyotype = karyotype.txt
chromosomes_units = 1000000
chromosomes_display_default = yes

<<include ideogram.conf>>
<<include ticks.conf>>

<plots>

  # 基因密度 heatmap
  <plot>
    type  = heatmap
    file  = genes.binned_density.txt
    r0    = 0.9r
    r1    = 0.95r
    min   = 0
    max   = 30
    color = white,lblue,blue
  </plot>

  # TIR 转座子 heatmap
  <plot>
    type  = heatmap
    file  = tir.binned_density.txt
    r0    = 0.8r
    r1    = 0.85r
    min   = 0
    max   = 12
    color = white,green,vvdpgreen
  </plot>

  # Helitron 转座子 heatmap
  <plot>
    type  = heatmap
    file  = helitron.binned_density.txt
    r0    = 0.7r
    r1    = 0.75r
    min   = 0
    max   = 2
    color = white,purple,vvdppurple
  </plot>

  # 新增 Copia 转座子柱状图
  <plot>
    type       = heatmap
    file       = copia.binned_density.txt
    r0         = 0.6r
    r1         = 0.65r
    min        = 0
    max        = 59
    color      = white,orange,vvdporange
  </plot>

  # 新增 Gypsy 背景图
  <plot>
    type       = heatmap
    file       = gypsy.binned_density.bg.txt
    r0         = 0.5r
    r1         = 0.55r
    min        = 0
    max        = 1
    color      = white,vvlpurple
  </plot>

  # 新增 Gypsy 转座子柱状图
  <plot>
    type       = histogram
    file       = gypsy.binned_density.txt
    r0         = 0.5r
    r1         = 0.55r
    min        = 0
    max        = 120
    color      = grey
    fill_under = yes
  </plot>


  # 新增 GC 含量 背景图
  <plot>
    type  = heatmap
    file  = gc_content.bg.txt
    r0    = 0.4r
    r1    = 0.45r
    min   = 0
    max   = 1
    color = white,vvlpurple
  </plot>

  # 新增 GC 含量 line
  <plot>
    type  = line
    file  = gc_content.txt
    r0    = 0.4r
    r1    = 0.45r
    min   = 0.34
    max   = 0.52
    color = red
  </plot>


</plots>

<image>
  <<include /opt/circos-0.69-6/etc/image.conf>>
</image>

<<include /opt/circos-0.69-6/etc/colors_fonts_patterns.conf>>
<<include /opt/circos-0.69-6/etc/housekeeping.conf>>

circos.conf（圈缩小版）

karyotype = karyotype.txt
chromosomes_units = 1000000
chromosomes_display_default = yes

<<include ideogram.conf>>
<<include ticks.conf>>

<plots>

  # 基因密度 heatmap
  <plot>
    type  = heatmap
    file  = genes.binned_density.txt
    r0    = 0.94r
    r1    = 0.98r
    min   = 0
    max   = 30
    color = white,lblue,blue
  </plot>

  # TIR 转座子 heatmap
  <plot>
    type  = heatmap
    file  = tir.binned_density.txt
    r0    = 0.87r
    r1    = 0.91r
    min   = 0
    max   = 12
    color = white,green,vvdpgreen
  </plot>

  # Helitron 转座子 heatmap
  <plot>
    type  = heatmap
    file  = helitron.binned_density.txt
    r0    = 0.80r
    r1    = 0.84r
    min   = 0
    max   = 2
    color = white,purple,vvdppurple
  </plot>

  # 新增 Copia 转座子柱状图
  <plot>
    type       = heatmap
    file       = copia.binned_density.txt
    r0         = 0.73r
    r1         = 0.77r
    min        = 0
    max        = 59
    color      = white,orange,vvdporange
  </plot>

  # 新增 Gypsy 背景图
  <plot>
    type       = heatmap
    file       = gypsy.binned_density.bg.txt
    r0         = 0.66r
    r1         = 0.70r
    min        = 0
    max        = 1
    color      = white,vvlpurple
  </plot>

  # 新增 Gypsy 转座子柱状图
  <plot>
    type       = histogram
    file       = gypsy.binned_density.txt
    r0         = 0.66r
    r1         = 0.70r
    min        = 0
    max        = 120
    color      = grey
    fill_under = yes
  </plot>


  # 新增 GC 含量 背景图
  <plot>
    type  = heatmap
    file  = gc_content.bg.txt
    r0    = 0.59r
    r1    = 0.63r
    min   = 0
    max   = 1
    color = white,vvlpurple
  </plot>

  # 新增 GC 含量 line
  <plot>
    type  = line
    file  = gc_content.txt
    r0    = 0.59r
    r1    = 0.63r
    min   = 0.34
    max   = 0.52
    color = red
  </plot>


</plots>

<image>
  <<include /opt/circos-0.69-6/etc/image.conf>>
</image>

<<include /opt/circos-0.69-6/etc/colors_fonts_patterns.conf>>
<<include /opt/circos-0.69-6/etc/housekeeping.conf>>

image.conf

我在circos.conf中用到的是/opt/circos-0.69-6/etc/image.conf，实际上，这个image.conf内容就两行，引用了其他的文档，而这里的image.conf就是把三个文档合并到一起

这里说一下circos.conf的写法好了：这个circos.conf能够一次性把所有内容都写进去，但也可以引用其他已经写好的文档，比如这个：include /opt/circos-0.69-6/etc/image.conf；相较于一次性往一个文档中塞一堆内容，后者的方式更灵活，也能够借鉴参考（复制使用）

background = white

dir   = .
#dir  = conf(configdir)
file  = circos.png
png   = yes
svg   = yes

# radius of inscribed circle in image
radius         = 1500p

# by default angle=0 is at 3 o'clock position
angle_offset      = -90

#angle_orientation = counterclockwise

auto_alpha_colors = yes
auto_alpha_steps  = 5

ideogram.conf

基础配置文件，不可获取，主要是核型图相关配置


<ideogram>
    show = yes

    <spacing>
        default = 0.005r   # 染色体间的空隙
    </spacing>

    thickness      = 25p    # ideograms 的厚度
    fill           = yes     # 填充颜色，由 karyotype 最后一列决定
    radius         = 0.8r    # ideograms 位置
    show_label     = yes     # 是否显示 label
    label_font     = default # label 字体
    label_radius   = dims(ideogram,radius_outer) + 80p  # label 位置
    label_size     = 40p     # label 字体大小
    label_parallel = yes     # label 方向
</ideogram>

ticks.conf

这个是和刻度相关的，感觉丢掉也没关系，至少在我这张图里面没有用到

如果要用的话也可以加上，但是circos图的官方example刻度图有点复杂，这里的是调整后的

how_ticks       = yes  # 是否显示 ticks
show_tick_labels = yes  # 是否显示 ticks 的 labels

<ticks>
    tick_label_font = light
    radius          = dims(ideogram,radius_outer) + 10p  # ticks 位置
    label_offset    = 5p    # ticks label 离 ticks 的距离
    label_size      = 20p   # ticks label 字体大小
    multiplier      = 0.001 # ticks label 值的计算
    color           = black # ticks 颜色
    thickness       = 1p    # ticks 厚度

    <tick>
        spacing    = 50u  # 每个刻度代表的长度
        size       = 12p  # tick 长度
        show_label = yes  # 是否显示 tick label
    </tick>

    <tick>
        label_separation = 1p
        spacing          = 5u
        size             = 7p
        show_label       = no
    </tick>
</ticks>

颜色表

已经写好的7中颜色，直接使用英文名就可以引用；理论上，自己把RGB的数字复制过来，也可以定义颜色进去；7中颜色选择有点少了

 cat /opt/circos-0.69-6/etc/colors.conf

报错信息及应对方案

  1. circos的默认配置有数据点数量的限制。默认是25000，因为这边有75260个基因坐标，超出默认的设置，所以需要修改housekeeping.conf这个文件中的max_points_per_track = 25000，把它设置为较大一些的数量。这里设置为10万。还有，这个好像是为了避免绘图过于拥挤或占用过多内存而设置的，如果是在服务器上应该没有问题。

  1. 这个应该不算是报错信息，在看到参考文献里面的circos图，TE密度这一块的时候，发现图里面存在明显的红色条带，然后问了GPT，影响因素有这几个
    1. heatmap中的max和min的设置，拿浅黄色、浅橙色和红色作为参考，min对应的是浅黄色、max对应的是红色；如果下降max的值，那么一个bin区间内需要达到max（红色）的要求就会降低，也会形成红色的条带
    2. bin的设置大小，这里是100kb，如果增大的话，条带状也会更加明显，不过这个影响应该不大
    3. 这里就是绘图时的参数设置了，max和min根据实际情况来设置，bin的区间大小的话，100kb也好200kb也好，多试两次就可以了；或者直接借鉴其他人的文献
  2.  
  3. 利用微数据制作背景图的注意点
    1. 颜色要尽可能的浅，比如紫色（purple），就选择vvlpurple；
    2. 数据准备，要制作哪一个轨道的背景图，直接把那个轨道的数据复制一份，最后一列的数据全部改为单一值，比如1
    3. circos.conf设置，circos的渲染是从上到下，所以要把背景图的伪数据放在真实数据上面；比如我要制作TE的背景图，那就放在TE的真实数据上面就可以了

附件

排序前后的基因密度对比图

因为GPT说：circos对输入的karyotype和gene密度文件，好像不会自动校正；简单来说就是，如果karyotype的开头是单倍型B，gene文档的开头是单倍型A，那么单倍型A的基因密度图就会划到单倍型B上，所以画了两张图，排序前后的，确认后没有区别，所以这个不成立

一开始还是挺担心这个问题的，毕竟，如果排序不正确的话，图算是报废了；后面发现，这部分内容优化，circos图做的还是比较好的

  1. 首先，核型图排序后，后续的密度数据文件不用排序，只需要染色体编号对应好就可以了，也就是karyotype中的第三列内容（第四列是label，控制核型图字样显示）；然后，circos渲染的时候自动校准
  2. 这个特点起始可以从结果图上看的出来，有两点。一点，这次是会用的基因注释文件中，除了26个染色体以外，还有unchor的注释，但这部分没有出现；第二，在设置空白染色体创造切口后，后续的密度图绘制也没有这两个染色体的分，因为没有数据；反过来，如果和最开始担心的那样，渲染是按照顺序进行的话，那么上面两点应该不成立。

用的命令行

while read chr; do
  grep -w "^$chr" genes.binned_density.txt
done < chr_id.txt > genes_binned_sorted.txt
  1. 排序前

 

 

  1. 排序后

 

排序对比图2

正好这里有一个染色体重新排位后的，也可以比较参考一下，这个比较明显，可以看到gene等其他密度是随着染色体进行附着变化，多余的unchor部分也没有加进去

参考文档

  1. Circos入门教程 - 华大基因学院 - 博客园