2025.04.24【3D】3D绘图入门指南

Nifty graph

A contribution by Matt Asher.

3D animation

A 3D animated scatterplot made with R and rgl.

2025.04.24【3D】| 3D绘图入门指南

在生物信息学领域，数据可视化是理解复杂数据集的关键。3D图表，尽管在某些情况下被认为是不良实践，但在特定情境下仍能提供独特的视角和洞察。R语言通过rgl包允许我们构建三维图表，这对于展示多层次数据结构尤其有用。本摘要旨在概述R中3D图表的构建方法，以及如何在生物信息学中应用这些技术来更好地解释和呈现数据。通过一系列实例，我们将探讨如何利用R的rgl包来创建和定制3D图表，以及如何将这些图表应用于生物信息学数据分析，从而帮助我们更深入地理解基因表达、蛋白质结构和复杂生物网络。

什么是3D绘图？

3D绘图是一种数据可视化技术，它通过在三维空间中展示数据点来提供更丰富的视觉信息。这种技术可以帮助我们理解数据的深度和层次结构，尤其是在处理复杂的生物信息学数据时。

为什么使用3D绘图？

尽管3D绘图有时被认为是不良实践，因为它可能会增加认知负荷并导致误解，但在特定情况下，它能够提供独特的视角和洞察。例如，在展示蛋白质结构或基因表达数据的空间分布时，3D图表可以提供更直观的理解。

如何在R中进行3D绘图？

R语言提供了强大的工具来创建3D图表，其中最著名的是rgl包。以下是如何在R中使用rgl包进行3D绘图的基本步骤。

安装和加载rgl包

首先，我们需要安装并加载rgl包。如果你还没有安装这个包，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("rgl")

然后，加载这个包：

library(rgl)

创建基本的3D散点图

让我们从一个简单的3D散点图开始。这个例子将展示如何在三维空间中绘制一组随机生成的数据点。

# 生成随机数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
z <- rnorm(100)# 创建3D散点图
plot3d(x, y, z, col = "blue", pch = 19)

在这个例子中，plot3d函数用于创建3D散点图。col参数用于设置点的颜色，pch参数用于设置点的形状。

添加轴和标签

为了使图表更易于理解，我们可以添加轴和标签。

# 添加轴和标签
axes3d(col = "red")

axes3d函数用于添加轴和标签。col参数用于设置轴的颜色。

自定义视图

我们可以通过调整视图参数来自定义图表的视角。

# 自定义视图
view3d(theta = -40, phi = 30, fov = 60, zoom = 0.7)

在这个例子中，view3d函数用于调整视图参数。theta和phi参数用于设置视角的角度，fov参数用于设置视场角，zoom参数用于设置缩放级别。

3D绘图在生物信息学中的应用

现在我们已经了解了如何在R中创建基本的3D图表，让我们看看这些技术如何在生物信息学中应用。

基因表达数据的可视化

基因表达数据通常包含大量的变量和样本。3D图表可以帮助我们理解基因表达模式的空间分布。

# 假设我们有一个基因表达矩阵
gene_expression <- matrix(rnorm(1000), nrow = 10, ncol = 100)# 创建3D散点图
plot3d(1:100, rep(1, 100), gene_expression[,1], col = "blue", pch = 19)# 添加轴和标签
axes3d(col = "red")# 自定义视图
view3d(theta = -40, phi = 30, fov = 60, zoom = 0.7)

在这个例子中，我们使用了一个假设的基因表达矩阵来创建一个3D散点图。每个点代表一个基因在特定条件下的表达水平。

蛋白质结构的可视化

蛋白质结构数据可以通过3D图表直观地展示。这种类型的图表可以帮助我们理解蛋白质的三维结构和功能。

# 假设我们有一个蛋白质结构数据集
protein_structure <- data.frame(x = rnorm(100),y = rnorm(100),z = rnorm(100),type = sample(c("alpha", "beta"), 100, replace = TRUE)
)# 创建3D散点图
plot3d(protein_structure$x, protein_structure$y, protein_structure$z, col = protein_structure$type, pch = 19)# 添加轴和标签
axes3d(col = "red")# 自定义视图
view3d(theta = -40, phi = 30, fov = 60, zoom = 0.7)

在这个例子中，我们使用了一个假设的蛋白质结构数据集来创建一个3D散点图。每个点代表一个氨基酸残基的位置，颜色表示残基的类型。

复杂生物网络的可视化

生物网络通常包含大量的节点和边。3D图表可以帮助我们理解网络的结构和动态。

# 假设我们有一个生物网络数据集
bio_network <- data.frame(x = rnorm(50),y = rnorm(50),z = rnorm(50),node_id = 1:50
)# 创建3D网络图
plot3d(bio_network$x, bio_network$y, bio_network$z, col = "green", pch = 16)# 添加边
for (i in 1:(nrow(bio_network) - 1)) {lines3d(bio_network[i,], bio_network[i + 1,], col = "grey")
}# 添加轴和标签
axes3d(col = "red")# 自定义视图
view3d(theta = -40, phi = 30, fov = 60, zoom = 0.7)

在这个例子中，我们使用了一个假设的生物网络数据集来创建一个3D网络图。每个点代表一个节点，线表示节点之间的连接。

结论

通过这篇文章，我们学习了如何在R中使用rgl包创建基本的3D图表，并探讨了这些技术在生物信息学中的应用。虽然3D图表在某些情况下可能不是最佳选择，但在特定情境下，它们可以提供独特的视角和洞察。希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用3D绘图技术。

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