一 R包的下载
下载地址：/packages/release/bioc/html/GenVisR.html
学习过程中参考的两篇文章（感谢）：
/p/726310b02a56
http://www.jintiankansha.me/t/PyrlMUw0di
我下载的是R3.5.3-64，只要R3.3.0以上即可。然后打开R，运行下面两步：
都是在windows上面操作的，linux画图还得弄交互器，不然展示不方便。
source("/biocLite.R")
biocLite("GenVisR") ####需要很长时间，耐心等待。
然后他可能会提示：Update all/some/none? [a/s/n]: 输入a即可（全部更新）
然后调用一下，安装成功！
library(GenVisR)
二 瀑布图的绘制
输入的文件是一个表格，包含了总共23个样品的突变信息，MGI格式，如下：
其中必须用到的只有三列，即，样品名称，基因名，aa突变位点类别。
读取文件（指定1,2,8,12,13这几列）：
第一列，样品名；第二列，染色体名；第八列，基因名；12列，突变区域；13列，aa突变情况。
mutation_data=read.table(file="E:/liufei/R/total_sample_plot", header=TRUE, sep="\t")
mutation=mutation_data[,c(1,2,8,12,13)]
设定列名：
colnames(mutation)[c(1,2,3,4,5)]=c("sample","chr","gene_name","trv_type","amino.acid.change")
画图：
这里必须要加fileType="MGI"，否则R会认为输入是一个MAF格式（默认），导致无法绘图。
铛当当当~画出来啦~
waterfall(mutation, fileType="MGI")
我们再来把图形充实一下：
列出X轴（mainXlabel=TRUE，默认是FALSE）：
waterfall(mutation, fileType="MGI", mainXlabel=TRUE)
方格中显示氨基酸替换，并设置字体大小为1.8。
waterfall(mutation, fileType="MGI", mainXlabel=TRUE, mainLabelCol="amino.acid.change", mainLabelSize=1.8)
还可以设置方格中为染色体名称：
waterfall(mutation, fileType="MGI", mainXlabel=TRUE, mainLabelCol="chr", mainLabelSize=1.8)
指定基因和样品作图：
waterfall(mutation, fileType="MGI", mainXlabel=TRUE, mainLabelCol="amino.acid.change", mainLabelSize=1.8,plotSamples=c("1801167_N_T","1801169_N_T","1801942_N_T","1801943_N_T","1801944_N_T"),plotGenes=c("MACF1","NBPF10","LINC00842","CLCNKA","SRGAP2B","OR2T10","C2orf71","HEATR5B","ANKRD36C","PCDP1"))
指定基因和样品并按照设定的基因顺序和样品顺序作图：
waterfall(mutation, fileType="MGI", mainXlabel=TRUE, mainLabelCol="amino.acid.change", mainLabelSize=1.8,plotSamples=c("1801167_N_T","1801169_N_T","1801942_N_T","1801943_N_T","1801944_N_T"),plotGenes=c("MACF1","NBPF10","LINC00842","CLCNKA","SRGAP2B","OR2T10","C2orf71","HEATR5B","ANKRD36C","PCDP1"),sampOrder=c("1801167_N_T","1801169_N_T","1801942_N_T","1801943_N_T","1801944_N_T"),geneOrder=c("MACF1","NBPF10","LINC00842","CLCNKA","SRGAP2B","OR2T10","C2orf71","HEATR5B","ANKRD36C","PCDP1"))
设置该突变在样品中出现频率的阈值，低于此频率的将被过滤掉。
waterfall(mutation, fileType="MGI", mainXlabel=TRUE, mainLabelCol="amino.acid.change", mainLabelSize=1.8,mainRecurCutoff = 0.5)
基本上主要能用到的示例都列举了，如果还需要其他情况示例，查看帮助文档。
下面介绍一下GenVisR主要常用的参数。
三 GenVisR参数解析
1.fileType
fileType的格式可以有三种：MAF（默认） ；MGI； Custom
◾若读入格式为MAF，则必须包含以下几列信息："Tumor_Sample_Barcode", "Hugo_Symbol", "Variant_Classification"；
◾若读入格式为MGI，则必须包含以下几列信息："sample","gene_name","trv_type"
◾若读入格式为自定义格式（Custom），则必须包含以下几列信息："sample", "gene", "variant_class"
详细请看：下载后R包中自带的介绍（GenVisR_intro.html）。
2.mainXlabel
mainXlabel：布尔型，是否显示X轴的sample name；默认为FALSE
mainXlabel=TRUE 表示列出X轴的样品名。
3.mainLabelCol
mainLabelCol设置方格中显示内容，可以是氨基酸变化情况（mainLabelCol="amino.acid.change"），也可以是染色体情况（mainLabelCol="chr"）。需要注意的是，这里mainLabelCol=后面跟的是列名。
4.mainLabelSize
mainLabelSize设置方格中字体的大小，如果样品数目较多，可以设置小一些。
5.plotSamples
plotSamples是指定绘制的样品名（中将图形），如果不指定，会将全部样品都绘制。如果指定，图形中只出现指定样品名的突变情况。
6.sampOrder
sampOrder指定样品名（X轴）排列顺序，从左到右。
7.plotGenes
plotGenes是指定绘制的基因名称（左侧图形）
8.geneOrder
geneOrder是指定基因的排序，从上到下。
9.clinData
clinData包含临床信息的data frame，默认为NULL；若进行自定义，列名必须为"sample","variable","value";此外，clinData 必须以”long” format的形式存在。
其他的参数可以参见一篇博客，介绍的很详细：
http://www.jintiankansha.me/t/PyrlMUw0di
下面主要介绍一下这个图形各个部分的含义.
四 图形解析
图形主要分为上/左/中三个部分：
上：
每个样品对应的总体基因的突变密度。
红色是同义突变。
蓝色是非同义突变。
该图最上面的panel表示mutations in sample/coverage space∗1,000,000，也被称为Mutation Burden，这个coverage space可以自定义（默认是44100000），这里规定每个样本的coverage space是相同的，如果需要的话可以自定义每个样本的coverage space进行计算，不想显示这部分的话设置plotMutBurden = FALSE。
左：
特定基因（这里是mainRecurCutoff大于0.5的基因，自己可以设定mainRecurCutoff）在所有样本中的突变频率。
左侧panel表示每个突变位点在样本中出现的频率，该值为0.5表示有一般样本携带此突变。
中：
特定基因（这里是mainRecurCutoff大于0.5的基因，自己可以设定mainRecurCutoff）在对应特定样本的突变类型。
中间panel表示每个样本每个基因携带的突变信息，颜色表示该样本指定基因的突变类型（总共18种）。
五 增加临床信息
在收集样本的时候，往往也会记录样本的情况，比如样本的年龄和得的癌症的类型等等。
这里我们来生成一个临床数据，我们以乳腺癌的4种分子分型LumA，LumB，HER2和Basal加上normal（正常，对照）作为我们样本的疾病情况，并把病人年龄分为20-30、31-50、51-60、和61+四个阶段。
读入临床数据：
clinical=read.table(file="E:/liufei/R/clin", header=TRUE, sep="\t")
这一步是官方给定的，是为了生成随机的clinical（样品名和突变文件mutation一致）。
但是我刚刚给定了clinical，所以这几步可以忽略。
subtype <- c("lumA", "lumB", "her2", "basal", "normal")
subtype <- sample(subtype, 23, replace = TRUE)
age <- c("20-30", "31-50", "51-60", "61+")
age <- sample(age, 23, replace = TRUE)
sample <- as.character(unique(mutation$sample))
clinical <- as.data.frame(cbind(sample, age,subtype))
clinical 是wide格式
wide格式转化成long格式：
用clinical的melt即可。
library(reshape2)
clinical <- melt(clinical, id.vars = c("sample"))
这时候，clinical变成了long格式。
画图：
waterfall(mutation, fileType="MGI",clinDat = clinical, clinVarCol = c(lumA = "blue4", lumB = "deepskyblue", her2 = "hotpink2", basal = "firebrick2", normal = "green4", `20-30` = "#ddd1e7", `31-50` = "#bba3d0", `51-60` = "#9975b9", `61+` = "#7647a2"), mainRecurCutoff = 0.05, maxGenes = 25, clinLegCol = 2, clinVarOrder = c("lumA", "lumB", "her2", "basal", "normal", "20-30", "31-50", "51-60", "61+"),mainXlabel=TRUE,mainLabelCol="amino.acid.change", mainLabelSize=2)
这样，图形下方就展示出临床信息啦。
再来看一下这里面几个参数：
clinLegCol：临床信息legend分为多少列。只有当clinData存在时才有效；
clinVarOrder：按指定顺序plot临床信息；
clinVarCol：根据clinData中的”variable”指定颜色；
如果参数改成：
waterfall(mutation, fileType="MGI",clinDat = clinical,clinVarOrder = c("lumA", "lumB", "her2", "basal", "normal", "20-30", "31-50", "51-60", "61+"),clinLegCol = 2)
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