环形图生成器（Circos Plot Generator）

Circos Plot Generator 生成Circos圆形可视化图的配置文件，实现基因组数据可视化，包括基因组变异、染色体图谱、细胞间通信网络和自定义轨道注释。简化了没有Perl专业知识的研究人员的复杂Circos配置过程。 关键能力： 基因组变异可视化：创建SNPs、CNVs、结构变异（易位、逆位）的图 细胞间通信网络：可视化细胞间相互作用和信号通路 染色体图谱：显示带有带和注释的染色体结构 多种轨道类型：支持直方图、散点图、链接、热图和文本轨道 出版级输出：生成高质量的PNG/SVG图的配置 何时使用 使用此技能时： 可视化染色体上的基因组变异（SNPs、CNVs、SVs）用于出版 创建同时显示多种数据类型的圆形基因组图 从单细胞RNA-seq数据绘制细胞间通信网络 显示基因组之间的同源性或染色体重排 为资助提案、演讲或论文创建Circos图 生成基因组特征的自定义轨道可视化 比较多个样本或条件下的结构变异 何时不使用 需要交互式基因组浏览器（例如IGV、UCSC）→ 使用基因组浏览器工具 创建线性基因组图→ 使用cnv-caller-plotter或gene-structure-mapper 分析时间序列或轨迹数据→ 使用轨迹分析工具 处理蛋白质结构→ 使用PyMOL或ChimeraX 需要实时数据可视化→ 使用基于Web的仪表板 创建简单的条形图或线图→ 使用matplotlib、ggplot2或Excel 相关技能： 上游（Upstream）：cnv-caller-plotter、crispr-screen-analyzer、bio-ontology-mapper 下游（Downstream）：dpi-upscaler-checker、journal-cover-prompter、figure-legend-gen 与其他技能的集成 上游技能： cnv-caller-plotter：生成用于Circos可视化的CNV调用 crispr-screen-analyzer：准备基因组上下文可视化的命中数据 bio-ontology-mapper：将特征映射到基因组坐标以显示轨道 下游技能： dpi-upscaler-checker：验证输出分辨率是否满足出版要求 journal-cover-prompter：使用Circos图生成期刊封面的AI提示 figure-legend-gen：为复杂的Circos可视化创建图例 完整工作流程： WGS数据→cnv-caller-plotter→circos-plot-generator→dpi-upscaler-checker→出版图 核心能力

• 基因组变异轨道生成

创建可视化基因组变异（包括SNPs、CNVs和结构变异）的轨道 from scripts.main import CircosConfig # 配置基因组变异图 config = { "type": "variation", "title": "样本基因组变异", "data": "variations.csv", "width": 1200, "height": 1200, "color_scheme": "nature", "output": "./circos_output" } # 生成配置 generator = CircosConfig(config) config_path = generator.generate() print(f"配置生成：{config_path}") print(f"包含的轨道：") print(" - 直方图轨道用于SNPs/CNVs") print(" - 链接轨道用于结构变异") print(" - 染色体图谱") 输入数据格式： 列描述示例 chrom 染色体名称 chr1, chrX start 开始位置 1000000 end 结束位置 2000000 type 变异类型 SNP, CNV, TRANSLOCATION value 得分或幅度 0.5, -0.8 target_chrom 对于SVs：目标染色体 chr5 target_start 对于SVs：目标开始 5000000 支持的变异类型： 类型 可视化 颜色编码 SNP 直方图点 蓝色/红色（增益/损失） CNV 直方图条 绿色/橙色（扩增/删除） TRANSLOCATION 链接之间的染色体 紫色丝带 INVERSION 内染色体链接 黄色 DELETION 直方图条 红色 DUPLICATION 直方图条 蓝色 最佳实践： ✅ 将值归一化到-1到+1范围内以实现一致的缩放 ✅ 使用适当的bin大小（1-10 Mb）进行基因组范围的视图 ✅ 根据类型进行颜色编码以便于解释 ✅ 包括图谱以提供染色体上下文 常见问题和解决方案： 问题：太多数据点导致混乱 症状：图看起来拥挤，元素重叠 解决方案：增加bin大小；过滤显著变异；使用透明度 问题：染色体命名不匹配 症状：数据未出现在正确的染色体上 解决方案：使用一致的命名（chr1, chr2, ... chrX, chrY）；检查“1”与“chr1”

• 细胞间通信可视化

创建显示组织或肿瘤中细胞类型之间相互作用的圆形图。 from scripts.main import CircosConfig # 配置细胞间通信 config = { "type": "cell-comm", "title": "肿瘤微环境相互作用", "data": "cell_communication.csv", "width": 1000, "height": 1000, "color_scheme": "cell", "output": "./circos_output" }