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前段时间，在一篇Nature文章看到一个好看的弦图，如下图d，那么，如果你是生信初学者，如何轻松对文献中的图表进行解读，并使用自己的数据绘制这样的弦图？
下面，就以具体的数据看下如何使用 DeepSeek 进行文献图表的解读和绘制吧！
将DeepSeek切换到识图模式，把文章中的图表截图上传到附件，并输入提示词。注意，为了便于模型精准识图，可将相应图表的原始图例文本加入到提示词中。
附件中图表对应的图例为：Fig. 4: Defining cellular niches in renal disease from 3D fluorescence imaging. c, The cellular composition of the neighbourhoods identified in b. d, Pairwise analysis of cells within 1.2million neighbourhoods (15 individuals); colours are as indicated in c.；你是一名生物学研究生，对附件图表d进行解读
经过 5 秒的思考，DeepSeek给出了文章中图表的详细解读，如下图。
DeepSeek给出图d（弦图/Chord diagram）的详细解读如下：
在 DeepSeek 中继续点击“曲别针”图标将自己准备的数据文件上传到附件。然后，根据自己的需求，尝试输入绘图指令。
根据附件文件使用 circlize包 绘制弦图，节点上无需刻度，连结的样式可设为big.arrow，配色使用默认即可，要求代码简洁明了避免函数嵌套
而绘图数据的格式很简单，如下图，表格共 3 列，前两列为节点名称，第 3 列对应边的宽度，数据格式和常规网络图的一致。注意，将表格另存为逗号分隔的文本文件（CSV），这样就无需安装额外读取Excel文件的R包！
经过13秒的深度思考，DeepSeek很快给出了绘图代码，如下图，绘图代码仅仅4行，看起来非常简单，同时DeepSeek也给出了详细的参数说明！
点击给出代码块右上角的“复制”按钮，将 DeepSeek 生成的R代码复制粘贴到Rstudio 的脚本编辑器中运行，得到的初始绘图效果如下。注意，在读入数据前，将示例数据文件所在文件夹设置为“工作目录”。
当然，如果对初始的配色不满意，我们也可以多次运行最后一行绘图代码，尝试查看其他随机配色。
library(circlize)data <- read.csv("test_data2.csv")circos.clear()chordDiagram(data, annotationTrack = c("grid", "name"), link.arr.type = "big.arrow")
好了，本次的 DeepSeek 图表解读和图表绘制教程就分享到这里啦！
Lake B B, Menon R, Winfree S, et al. An atlas of healthy and injured cell states and niches in the human kidney[J]. Nature, 2023, 619(7970): 585-594.
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