التصوير الدائري للبيانات الجينومية المعقدة باستخدام مخططات Circos: من الأتمتة البرمجية إلى التطبيقات الطبية والزراعية في سوريا - نقابة المهندسين

د. جوزيف جورج شنكجي، دكتوراه في هندسة التقانات الحيوية – جامعة حلب
عضو في نقابة المهندسين السوريين – فرع حلب

ملخص

تُعد مخططات Circos من أبرز أدوات التصوير الدائري للبيانات الجينومية المعقدة، حيث طورها Martin Krzywinski وزملاؤه عام 2009 كنظام قائم على لغة Perl لتصوير العلاقات الموضعية في الجينوم. تتيح هذه المخططات عرض بيانات متعددة الطبقات على شكل دائري، مما يسهل اكتشاف التغيرات البنيوية، والطفرات الجينية، والعلاقات بين الكروموسومات في مخطط شامل، وبذلك يقوم بتلخيص مليارات الوحدات البيانية والمعلومات في واجهة لوحة تفاعلية واحدة. تطورت مخططات Circos من أداة سطر أوامر معقدة إلى نظام بيئي متكامل يشمل حزم R مثل circlize وRCircos، وأدوات ويب تفاعلية مثل NG-Circos وshinyCircos، وصولاً إلى أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل IntelliCircos. تُستخدم هذه المخططات على نطاق واسع في اكتشاف الأدوية، وتحليل جينومات السرطان، وتربية المحاصيل الزراعية، والتكنولوجيا الحيوية الصناعية. يوفر استخدام هذه الأداة أفقاً واسعاً لتطوير الأبحاث الجينومية بكل مجالاتها في سوريا، وعمل نقلة نوعية في الإنتاج الهندسي البيولوجي.

الكلمات المفتاحية: مخططات سيركوس (Circos Plots)، المعلوماتية الحيوية (Bioinformatics)، الجينوميات (Genomics)، التصوير الدائري (Circular Visualization)، الذكاء الاصطناعي في البيولوجيا

1. المقدمة

شهدت العقود الأخيرة ثورة هائلة في مجال علم الجينوم، حيث أصبحت تقنيات التسلسل الجيني عالية الإنتاجية متاحة على نطاق واسع، مما أدى إلى توليد كميات ضخمة من البيانات الجينومية. في هذا السياق، ظهرت مخططات Circos كأداة تصويرية متقدمة تتيح عرض البيانات الجينومية المعقدة بطريقة دائرية مدمجة، مما يسهل اكتشاف الأنماط والعلاقات التي يصعب رؤيتها في التمثيلات الخطية التقليدية [1].

تعتمد مخططات Circos على مبدأ التصوير الدائري، حيث يتم ترتيب الكروموسومات أو المناطق الجينومية على محيط دائرة، ويتم عرض البيانات المختلفة على شكل طبقات متعددة داخل هذه الدائرة. تتضمن هذه الطبقات رسوماً بيانية متنوعة مثل الهستوغرامات، والخرائط الحرارية، والخطوط المبعثرة، بالإضافة إلى الأشرطة التي تربط بين مواضع مختلفة في الجينوم لتمثيل العلاقات البنيوية مثل الانتقالات الكروموسومية (Chromosomal Translocations) والازدواجيات الجينية (Gene Duplications) [2].

تكمن أهمية مخططات Circos في قدرتها على دمج أنواع متعددة من البيانات الجينومية في تصور واحد شامل، مما يتيح للباحثين فهم العلاقات المعقدة بين المتغيرات الجينية، والتعبير الجيني، والتغيرات البنيوية، والبيانات الإبيجينومية (Epigenomics). هذه القدرة جعلت مخططات Circos أداة أساسية في مجالات متعددة تشمل تحليل جينومات السرطان، واكتشاف الأدوية، وتربية المحاصيل، والتكنولوجيا الحيوية الصناعية [3].

شهدت مخططات Circos تطوراً كبيراً منذ تطويرها الأولي عام 2009، حيث انتقلت من أداة سطر أوامر معقدة تعتمد على لغة Perl إلى نظام بيئي متكامل يشمل حزم برمجية في R وPython وJavaScript، بالإضافة إلى واجهات رسومية تفاعلية وأدوات ويب سهلة الاستخدام. كما بدأت تقنيات الذكاء الاصطناعي في دخول هذا المجال، حيث تم تطوير أنظمة مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة لمساعدة الباحثين في تصميم وإنشاء مخططات Circos بشكل آلي [4].

2. تاريخ مخططات Circos ودور Martin Krzywinski

2.1 النشأة والتطوير الأولي (2009)

تعود جذور مخططات Circos إلى عام 2009، عندما قام الباحث Martin Krzywinski وزملاؤه في مركز أبحاث السرطان في كولومبيا البريطانية بتطوير نظام تصوير دائري مبتكر لعرض العلاقات الجينومية المعقدة. نُشر العمل الأصلي في مجلة Genome Research تحت عنوان “Circos: An Information Aesthetic for Comparative Genomics”، وقد شكل هذا العمل نقطة تحول في مجال تصور البيانات الجينومية [2].

كان الدافع الرئيسي وراء تطوير Circos هو الحاجة إلى أداة قادرة على عرض العلاقات الموضعية بين مناطق مختلفة في الجينوم بطريقة مدمجة وسهلة الفهم. في ذلك الوقت، كانت معظم أدوات التصور الجينومي تعتمد على التمثيلات الخطية التي تواجه صعوبة في إظهار العلاقات المعقدة مثل الانتقالات الكروموسومية (Translocations)، والانقلابات (Inversions)، والازدواجيات الجينية (Duplications). قدم Krzywinski حلاً مبتكراً من خلال استخدام التصميم الدائري الذي يتيح عرض جميع الكروموسومات في نظرة واحدة [2].

2.2 التطور والانتشار (2010-2015)

بعد نشر العمل الأصلي، بدأت مخططات Circos في اكتساب شعبية واسعة في المجتمع العلمي، خاصة في مجالات علم الجينوم وبيولوجيا السرطان. ظهرت العديد من الأدوات المشتقة والمكملة التي هدفت إلى تبسيط استخدام Circos أو توسيع قدراته. في عام 2010، تم تطوير Circoletto، وهي أداة متخصصة في تصور التشابه بين التسلسلات الجينية باستخدام مبادئ Circos [5].

ظهرت حزمة RCircos في عام 2013، وهي أول تطبيق رئيسي لمخططات Circos في بيئة R، مما جعل هذه التقنية أكثر سهولة للباحثين الذين يستخدمون R في تحليلاتهم الإحصائية والجينومية. قدمت RCircos واجهة برمجية عالية المستوى لرسم طبقات ثنائية الأبعاد دون الحاجة إلى التعامل مع ملفات التكوين المعقدة [6]. في عام 2014، تم إطلاق حزمة circlize بواسطة Zuguang Gu، والتي قدمت نهجاً مختلفاً يعتمد على توفير وظائف برمجية منخفضة المستوى لإنشاء تخطيطات دائرية مخصصة. أصبحت circlize واحدة من أكثر الحزم استخداماً في مجال التصور الدائري بفضل مرونتها العالية وقدرتها على التكامل مع سير العمل التحليلي في R [7].

2.3 الجيل الحديث والتفاعلية (2016-2025)

شهدت الفترة من 2016 إلى 2025 تطورات كبيرة في مجال مخططات Circos، مع التركيز على التفاعلية، وسهولة الاستخدام، والتكامل مع منصات التحليل الحديثة. في عام 2018، تم إطلاق shinyCircos، وهي أداة تعتمد على إطار عمل Shiny في R لإنشاء مخططات Circos تفاعلية من خلال واجهة رسومية سهلة الاستخدام [8]. تم تحديث هذه الأداة لاحقاً في عام 2023 مع إصدار shinyCircos-V2.0، الذي قدم ميزات محسنة وقدرات متقدمة [9].

ظهرت أدوات قائمة على JavaScript في عام 2020، مثل NG-Circos، التي قدمت 21 وحدة وظيفية لإنشاء مخططات Circos تفاعلية في المتصفح، مع دعم لأنواع متعددة من البيانات الجينومية وإمكانية التفاعل المباشر مع العناصر المرئية [10]. كما تم تطوير interacCircos في عام 2021، وهي حزمة R تعتمد على مكتبات JavaScript لإنشاء مخططات Circos تفاعلية. جاء الابتكار الأحدث في عام 2025 مع إطلاق IntelliCircos، وهو نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي يستخدم نماذج اللغة الكبيرة لمساعدة المستخدمين في تصميم وإنشاء مخططات Circos بشكل آلي. يعتمد IntelliCircos على مجموعة بيانات من المخططات المنشورة لتعلم أنماط التصميم الشائعة وتقديم توصيات تلقائية للمستخدمين [4].

3. أهمية مخططات Circos في المعلوماتية الحيوية (Bioinformatics)

يجب التنويه هنا إلى أن مخططات Circos لا تُعد أداة هندسة وراثية (Genetic Engineering) بالمفهوم المختبري التطبيقي (مثل تقنيات القص واللصق كـ CRISPR-Cas9)، بل هي أداة معلوماتية حيوية (Bioinformatics tool) مصممة لتصوير وتحليل البيانات الضخمة الناتجة عن تلك التعديلات المختبرية أو عن الطفرات الطبيعية.

3.1 التصور الشامل للبيانات الجينومية متعددة الطبقات

تكمن الأهمية الأساسية لمخططات Circos في قدرتها على دمج أنواع متعددة من البيانات الجينومية في تصور واحد متماسك. في الهندسة الوراثية الحديثة، يتعامل الباحثون مع مجموعات بيانات معقدة تشمل التسلسل الجينومي، والتعبير الجيني، والتغيرات البنيوية (Structural Variations)، والطفرات النقطية (Point Mutations)، والبيانات الإبيجينومية، وبيانات المثيلة (Methylation Data). تتيح مخططات Circos عرض كل هذه الأنواع من البيانات في طبقات متعددة على نفس المخطط، مما يسهل اكتشاف الارتباطات والأنماط التي قد تكون غير واضحة عند النظر إلى كل نوع من البيانات بشكل منفصل [2].

على سبيل المثال، في دراسات جينوم السرطان، يمكن لمخطط Circos واحد أن يعرض في وقت واحد: الكروموسومات على المحيط الخارجي، وطبقة تُظهر كثافة الطفرات، وطبقة أخرى تُظهر تغيرات عدد النسخ (Copy Number Variations – CNVs)، وطبقة ثالثة تُظهر مستويات التعبير الجيني، بالإضافة إلى أشرطة تربط بين المواضع المختلفة لتمثيل الانتقالات الكروموسومية والاندماجات الجينية. يمكّن هذا التكامل البصري الباحثين من فهم العلاقات المعقدة بين هذه الظواهر الجينومية المختلفة ويظهر تمثيل له في الشكل (1) [8].

3.2 اكتشاف التغيرات البنيوية والانتقالات الكروموسومية

تُعد التغيرات البنيوية من أهم الظواهر الجينومية التي تهم المهندسين الوراثيين، حيث تلعب دوراً حاسماً في تطور الأمراض، وخاصة السرطان، وفي التنوع الجيني بين الأفراد والأنواع. تشمل التغيرات البنيوية الانتقالات الكروموسومية، والحذف (Deletions)، والإدراج (Insertions)، والانقلابات، والازدواجيات [2].

تتفوق مخططات Circos في تصور هذه التغيرات البنيوية من خلال استخدام الأشرطة التي تربط بين مواضع مختلفة في الجينوم. يمكن تخصيص هذه الأشرطة لتمثيل اتجاه التغير، وحجمه، ونوعه من خلال اللون والسمك والشفافية. عندما تكون هناك تغيرات بنيوية معقدة تشمل عدة كروموسومات، يصبح التصور الدائري ضرورياً لفهم الصورة الكاملة، حيث يصعب على التمثيلات الخطية إظهار هذه العلاقات المتشابكة بوضوح [11].

3.3 تحليل الجينوم المقارن والتطور

في دراسات الجينوم المقارن، يهتم الباحثون بفهم أوجه التشابه والاختلاف بين جينومات الأنواع المختلفة أو السلالات المختلفة من نفس النوع. تُستخدم مخططات Circos على نطاق واسع لتصور التماثل بين الجينومات، حيث يمكن عرض عدة جينومات على نفس المخطط مع أشرطة تربط بين المناطق المتماثلة [5].

لهذا النوع من التحليل أهمية كبيرة في الهندسة الوراثية الزراعية، حيث يساعد في تحديد الجينات المحفوظة التي تلعب أدواراً مهمة في صفات معينة، وفي فهم كيفية تطور الجينومات عبر الزمن. كما يُستخدم في تطوير المحاصيل المحسنة من خلال نقل الجينات المفيدة من أنواع قريبة [12], [13].

4. طرق رسم المخططات والبرمجة

4.1 نظرة عامة على خيارات البرمجة

تتوفر عدة خيارات برمجية لإنشاء مخططات Circos، تتراوح من الأداة الأصلية القائمة على Perl إلى حزم R وPython وJavaScript الحديثة. يعتمد اختيار الأداة المناسبة على عدة عوامل تشمل مستوى الخبرة البرمجية، ومتطلبات التخصيص، والحاجة إلى التفاعلية، والتكامل مع سير العمل الموجود [10].

الأداة الأصلية (Circos Perl): تُعد الأداة الأصلية الأكثر مرونة وقوة، حيث توفر تحكماً كاملاً في كل جانب من جوانب المخطط. ومع ذلك، فهي تتطلب فهماً عميقاً لنظام التكوين الهرمي وصيغ البيانات المحددة، مما يجعلها أقل سهولة للمبتدئين [2].
حزم R: توفر حزم مثل circlize وRCircos وshinyCircos واجهات برمجية أكثر سهولة ضمن بيئة R، مما يتيح التكامل السلس مع التحليلات الإحصائية والجينومية. تُعد circlize الخيار الأكثر شعبية بفضل مرونتها وقوتها [7].
أدوات JavaScript: توفر أدوات مثل NG-Circos وinteracCircos مخططات تفاعلية يمكن دمجها في تطبيقات الويب، مما يجعلها مثالية لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية وأدوات استكشاف البيانات [10].

4.2 حزمة circlize: المبادئ الأساسية

تُعد حزمة circlize، التي طورها Zuguang Gu ونُشرت في مجلة Bioinformatics عام 2014، واحدة من أكثر الأدوات استخداماً لإنشاء مخططات دائرية في R. تتميز circlize بنهجها الفريد الذي يوفر وظائف برمجية منخفضة المستوى تتيح للمستخدمين بناء مخططات مخصصة بدرجة عالية من المرونة [7].

تعتمد circlize على مبدأ توفير “لبنات بناء” أساسية يمكن تجميعها لإنشاء تصورات معقدة، فبدلاً من توفير وظائف عالية المستوى لأنواع محددة من المخططات، تقدم circlize وظائف عامة لرسم النقاط، والخطوط، والمستطيلات، والنصوص في نظام إحداثيات دائري، وتحول circlize الإحداثيات الخطية (مثل المواضع الجينومية) إلى إحداثيات زاوية ونصف قطرية. يتم تقسيم الدائرة إلى قطاعات تمثل الكروموسومات أو المناطق الجينومية، ويتم تقسيم كل قطاع إلى طبقات تمثل أنواعاً مختلفة من البيانات [7].

4.3 سير العمل الأساسي في circlize

يتبع إنشاء مخطط Circos باستخدام circlize سير عمل منظم يتضمن عدة خطوات رئيسية:

تحضير البيانات: يجب تنظيم البيانات الجينومية في إطارات بيانات تحتوي على معلومات الموضع (الكروموسوم، الموضع البدائي، الموضع النهائي) والقيم المراد تصويرها.
تهيئة التخطيط الدائري: يتم تهيئة التخطيط الدائري باستخدام الدالة circos.initialize، التي تحدد القطاعات (الكروموسومات) ونطاقات البيانات لكل قطاع.
إنشاء الطبقات: يتم إضافة الطبقات واحدة تلو الأخرى باستخدام دوال مثل circos.track داخل كل طبقة، يمكن استخدام دوال الرسم منخفضة المستوى مثل circos.points وcircos.lines وcircos.rect لإضافة العناصر المرئية.
إضافة الروابط والأشرطة: لتمثيل العلاقات بين مواضع مختلفة، يتم استخدام الدالة circos.link أو circos.genomicLink لرسم أشرطة تربط بين القطاعات أو داخل نفس القطاع.
إضافة التسميات والتعليقات: يتم إضافة تسميات الكروموسومات، والمحاور، والعناوين، والأساطير لجعل المخطط قابلاً للفهم.
التصدير والحفظ: يمكن حفظ المخطط النهائي بصيغ متعددة مثل PDF أو PNG أو SVG باستخدام دوال الرسومات القياسية في R.

4.4 مقارنة بين الحزم البرمجية لتصميم مخططات Circos

يوضح الجدول الآتي مقارنة مرجعية بين أبرز الأدوات المستخدمة لبناء المخططات الدائرية:

الجدول 1: مقارنة لأبرز الأدوات المستخدمة لبناء مخططات دائرية

الأداة	اللغات المدعومة	التفاعلية (Interactivity)	مستوى الصعوبة	التطبيق الرئيسي
Circos (Original)	Perl	منخفضة (صور ثابتة)	متقدم (صعب)	التصور فائق الدقة، المطبوعات العلمية المعقدة
circlize	R	متوسطة	متوسط	التحليل الإحصائي الجينومي المدمج في بيئة R
NG-Circos	JavaScript, HTML	عالية جداً (يعمل عبر المتصفح)	متوسط إلى سهل	تطبيقات الويب، لوحات التحكم الجينومية التفاعلية
IntelliCircos	نماذج الذكاء الاصطناعي تولد (R/Python)	عالية	سهل جداً (أوامر لغوية)	الأتمتة، مساعدة الباحثين غير المبرمجين

5. الأهمية الصناعية والهندسية والتطبيقات العملية

5.1 اكتشاف الأدوية وجينومات السرطان

تُعد صناعة الأدوية وأبحاث السرطان من أكبر المستفيدين من تقنية مخططات Circos. في هذا المجال، تُستخدم المخططات لتصور التغيرات الجينومية المعقدة في الأورام، مما يساعد في تحديد الأهداف العلاجية المحتملة وفهم آليات تطور السرطان ومقاومة الأدوية [8]. على الصعيد الصيدلاني، تُستخدم هذه المخططات لتحديد الأهداف الجينية المسؤولة عن مقاومة المضادات الحيوية، وتصميم أدوية موجهة (Targeted Therapies) بناءً على التعبير الجيني الخاص بكل مريض، مما يعزز مفاهيم الطب الشخصي.

تُستخدم مخططات Circos في مشاريع مثل The Cancer Genome Atlas (TCGA)، لعرض الطفرات الجسدية، وتغيرات عدد النسخ، والانتقالات الكروموسومية، والاندماجات الجينية في عينات الأورام. يتيح هذا التصور الشامل للباحثين تحديد الأنماط المتكررة التي قد تشير إلى جينات سرطانية أو جينات كابتة للأورام [1].

5.2 الزراعة وتربية المحاصيل

يُعد قطاع الزراعة والتكنولوجيا الحيوية الزراعية مجالاً مهماً آخر لتطبيق مخططات Circos. تُستخدم هذه المخططات في برامج تربية المحاصيل لتصور البيانات الجينومية المعقدة وتحسين عمليات الانتقاء والتهجين. حيث يهتم الباحثون في برامج تربية المحاصيل بتحديد مواضع الصفات الكمية المرتبطة بصفات مهمة مثل الإنتاجية، ومقاومة الأمراض، وتحمل الإجهاد البيئي. تُستخدم مخططات Circos لعرض توزيع هذه المواضع على الجينوم، مما يساعد في تحديد المناطق الجينومية الأكثر أهمية للانتقاء [13]، ومن الأمثلة العملية على ذلك: استنباط سلالات قمح مقاومة للجفاف من خلال تتبع انتقال الجينات المسؤولة عن تحمل العطش من سلالات برية إلى السلالات التجارية عبر الأجيال المتهجنة.

5.3 التكنولوجيا الحيوية الصناعية ومعالجة النفايات

تُستخدم مخططات Circos في مجموعة واسعة من تطبيقات التكنولوجيا الحيوية الصناعية، بما في ذلك تطوير الكائنات الدقيقة المعدلة وراثياً، وإنتاج البروتينات العلاجية، والهندسة الأيضية، حيث تُستخدم أدوات مثل CircosVCF وCGDV في خطوط أنابيب التسلسل الجيني الصناعية، لتصور المتغيرات المخزنة في ملفات VCF. هذا يساعد في مراقبة الجودة وتحديد المتغيرات غير المرغوب فيها في السلالات الصناعية [15]. إضافة إلى ذلك، تُطبق هذه المخططات في مجال معالجة النفايات الحيوية (Bioremediation) عبر تحليل الجينوم المقارن لبكتيريا معدلة وراثياً قادرة على إفراز إنزيمات تفكك البوليمرات البلاستيكية أو تبتلع المعادن الثقيلة والنفايات السامة، لتتبع كفاءة التعديل الجيني المجرى عليها.

6. إمكانية اعتماد مخططات Circos في تحسين الأبحاث والخدمات في سوريا

6.1 الوضع الحالي للبحث الجينومي في سوريا

يشهد المجال الجينومي في سوريا تطوراً تدريجياً، مع وجود عدة مراكز بحثية وجامعات تعمل في مجالات الهندسة الوراثية والتكنولوجيا الحيوية. ومع ذلك، لا تزال هناك فجوة كبيرة في استخدام أدوات التصور المتقدمة مثل مخططات Circos، والتي يمكن أن تحسن بشكل كبير من جودة البحث العلمي والخدمات التقنية المقدمة.

6.2 الفوائد المحتملة لاعتماد مخططات Circos

يمكن لاعتماد مخططات Circos في سوريا تحقيق عدة فوائد، من أبرزها ما يلي:

تحسين جودة الأبحاث المنشورة: يمكن لاستخدام مخططات Circos أن يرفع من مستوى التصور في الأبحاث السورية، مما يزيد من فرص نشرها في مجلات علمية عالمية مرموقة. التصور الجيد للبيانات المعقدة يُعد عاملاً مهماً في قبول الأوراق البحثية [2].
تسهيل التعاون الدولي: استخدام أدوات قياسية ومعترف بها عالمياً مثل Circos يسهل التعاون مع مراكز بحثية دولية ويجعل نتائج الأبحاث السورية أكثر قابلية للفهم والمقارنة [3].
تطوير القدرات في التشخيص الجزيئي: يمكن لمخططات Circos أن تلعب دوراً مهماً في تطوير خدمات التشخيص الجزيئي في المستشفيات السورية، خاصة في مجالات تشخيص السرطان والأمراض الوراثية [8].

6.3 متطلبات التطبيق في سوريا

لا يعد تطبيق مخططات Circos صعب التطبيق في سوريا، ويحتاج فقط إلى توفير ما يلي:

البنية التحتية الحاسوبية: لا تتطلب مخططات Circos بنية تحتية حاسوبية معقدة. يمكن تشغيل معظم الأدوات على أجهزة كمبيوتر شخصية عادية وطلب البرمجة سحابياً ومن خلال الاستعانة بأدوات الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها متاحة للمؤسسات البحثية ذات الموارد المحدودة [6].
التدريب والتطوير المهني: يتطلب الاستخدام الفعال لمخططات Circos تدريباً على البرمجة في R أو Python، بالإضافة إلى فهم أساسي لعلم الجينوم. يمكن تنظيم ورش عمل ودورات تدريبية لبناء هذه القدرات [7].

7. البرمجة وراء مخططات Circos: المنطق البرمجي والخوارزميات

7.1 البنية الهيكلية العامة

تعتمد مخططات Circos على بنية هيكلية متعددة الطبقات تفصل بين معالجة البيانات، وحسابات التخطيط، والرسم النهائي. هذا الفصل الهيكلي في التصميم يتيح المرونة والقابلية للتوسع، ويسمح بتطوير تطبيقات متنوعة تستخدم نفس المبادئ الأساسية، وتشمل هذه الطبقات البرمجية الهيكلية الأقسام الآتية [15]:

طبقة البيانات: تتعامل هذه الطبقة مع قراءة وتحليل البيانات الجينومية من صيغ مختلفة مثل BED وGFF وVCF وMAF. تتضمن هذه الطبقة أيضاً عمليات المعالجة المسبقة مثل التصفية، والتطبيع، والتجميع.
طبقة التخطيط: تحسب هذه الطبقة الإحداثيات الزاوية والنصف قطرية لكل عنصر في المخطط. تتضمن الخوارزميات الأساسية لتحويل الإحداثيات الخطية إلى إحداثيات دائرية، وتوزيع المساحة بين القطاعات والطبقات.
طبقة الرسم: تنفذ هذه الطبقة الرسم الفعلي للعناصر المرئية باستخدام مكتبات رسومات منخفضة المستوى. في Perl الأصلي، يتم استخدام مكتبة GD؛ في R، يتم استخدام نظام الرسومات الأساسي؛ وفي JavaScript، يتم استخدام SVG وCanvas.

7.2 خوارزميات تحويل الإحداثيات

تُعد خوارزميات تحويل الإحداثيات جوهر مخططات Circos. تحول هذه الخوارزميات الإحداثيات الجينومية الخطية (الكروموسوم، الموضع) إلى إحداثيات دائرية من خلال تحويل الموضع إلى زاوية، حيث يتم تقسيم الدائرة الكاملة (360 درجة أو 2π راديان) بين الكروموسومات بناءً على أطوالها النسبية، ويتم تخصيص قطاع زاوي يتناسب مع طول كل كروموسوم، وداخل كل قطاع، يتم تحويل الموضع الجينومي إلى زاوية من خلال التداخل الخطي. يتم أيضاً تحويل القيمة إلى نصف القطر، وتقسيم المساحة النصف قطرية إلى طبقات، ولكل طبقة نطاق نصف قطري محدد [7].

يتم التعبير عن هذا التحويل رياضياً وفق المعادلة الآتية:

حيث تمثل:

θ :الزاوية الناتجة التي سيتم رسم النقطة عندها.
_start θ_end& θ : زاويتا البداية والنهاية للقطاع المخصص للكروموسوم على محيط الدائرة.
: χ الموضع الخطي الجينومي الحالي (Genomic Position).
: χ_end & χ_startالمواضع الخطية لبداية ونهاية الكروموسوم أو المنطقة المدروسة.

8. دور الذكاء الاصطناعي في مخططات Circos

8.1 التطور نحو الأتمتة الذكية

شهدت السنوات الأخيرة تحولاً كبيراً في كيفية إنشاء واستخدام مخططات Circos، مع دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى هذا المجال. يمثل هذا التطور نقلة نوعية من الأدوات التي تتطلب خبرة برمجية وتصميمية كبيرة إلى أنظمة ذكية يمكنها مساعدة المستخدمين في اتخاذ قرارات التصميم وأتمتة عملية الإنشاء.

8.2 نظام IntelliCircos المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يعد IntelliCircos، الذي تم تطويره بواسطة Zuguang Gu وزملائه ونُشر في عام 2025، أول نظام شامل يستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين في إنشاء مخططات Circos. يمثل هذا النظام تطوراً كبيراً في جعل هذه التقنية المعقدة أكثر سهولة وفعالية [4].

يعتمد IntelliCircos على نموذج لغة كبير تم تدريبه على مجموعة بيانات واسعة من مخططات Circos المنشورة في الأدبيات العلمية. يتضمن النظام عدة مكونات رئيسية:

مجموعة بيانات مُصنفة: تم جمع وتصنيف مئات من مخططات Circos المنشورة، مع استخراج معلومات حول أنواع الطبقات المستخدمة، وأنماط الألوان، وتخطيطات البيانات، والسياقات العلمية.
محرك توصيات: يستخدم نموذج اللغة الكبير لتحليل وصف المستخدم لبياناته وأهدافه، ثم يقترح تكوينات مناسبة للمخطط بناءً على الأنماط المتعلمة من المخططات المنشورة.
واجهة تفاعلية: توفر واجهة مستخدم تفاعلية تتيح للمستخدمين وصف بياناتهم بلغة طبيعية، واستعراض التوصيات، وتعديل التكوينات، ومعاينة النتائج في الوقت الفعلي.
محرك توليد الأكواد: يقوم تلقائياً بتوليد أكواد R أو Python اللازمة لإنشاء المخطط المطلوب، مما يوفر الوقت ويقلل من الأخطاء.

9. مثال تطبيقي وكيفية قراءة مخططات Circos

يمكن قراءة المخطط الموضح بالشكل 3 لسرطان الرئة ذو الخلايا غير الصغيرة من خلال معرفة رموز الطبقات الآتية:

أولاً: الحلقة الخارجية

تعبر عن الكروموسومات وتُعرض الكروموسومات البشرية من 1-22 والكروموسومات الجنسية X-Y بألوان مختلفة على المحيط، مع مقياس بالميغا أساس آزوتي (MB) لتحديد المواضع الجينومية بدقة، حيث يتم ترتيبها باتجاه عقارب الساعة.

ثانياً: الطبقة الأولى

تظهر تغييرات عدد النسخ CNV – Copy Number Variation. حيث تشير الأعمدة الحمراء الخارجية إلى الزيادات (amplifications) ، مثل زيادة EGFR على الكروموسوم 7 (مشار إليها بسهم)، وهي طفرة شائعة في سرطان الرئة تُعزى إلى تفعيل الأورام، بينما تمثل الأعمدة الزرقاء الداخلية الحذف (deletions)، كحذف CDKN2A على الكروموسوم 9 (مشار إليه بسهمين)، مما يفقد مثبط الخلية ويُسرع التكاثر السرطاني.

ثالثاً: الطبقة الثانية

تعبر عن كثافة الطفرات النقطية (SNPs)، وتظهر كخريطة حرارية تتدرج من الأصفر (كثافة منخفضة) إلى الأحمر الداكن (عالية)، مع مناطق ساخنة على الكروموسوم 17 تعبر عن طفرة في جين TP53، الذي يدعى حارس الجينوم، وهو يتعرض للطفرات في معظم حالات سرطان الرئة، وعلى الكروموسوم 12 نتيجة طفرة في جين KRAS، المتعارف عليه في السرطانات بشكل عام.

رابعاً: الطبقة الثالثة

تدل على مستويات التعبير الجيني، وتتمثل بأعمدة خضراء للتعبير الجيني المرتفع (upregulation)، ورمادية اللون عند مستوى التعبير الطبيعي؛ ويلاحظ الارتباط الواضح بين زيادة عدد النسخ في جين EGFR والتعبير العالي، مما يدعم دورها في التقدم السرطاني.

خامساً: الطبقة الرابعة

تعبر عن بيانات المثيلة، وتتدرج من البنفسجي الذي يبرز في المناطق الداكنة ويدل ذلك على المثيلة العالية في المعززات الجينية، وغالباً ما تتزامن هذه المثيلة مع كثافة طفرات عالية في جين TP53.

سادساً: الأشرطة المركزية

تمثل الانتقالات والاندماجات الجينية، حيث يظهر الشريط البرتقالي الكبير اندماج EML4-ALK، وهو تغيير جيني شائع في سرطان الرئة غير الصغير الخلايا (NSCLC)، يحدث بنسبة 3-5% من الحالات. يحدث عندما يحدث انقلاب داخل الذراع القصير للكروموسوم 2 (p21-p23)، مما يؤدي إلى اندماج جين EML4 مع جين ALK، ليُنتج جيناً هجيناً يُشفّر بروتيناً ذا نشاط مستمر بشكل غير منضبط ويحدث السرطان.

تشير الأشرطة الأخرى الأقل سمكاً إلى إعادة ترتيبات (rearrangements) متكررة، ما يدل على وجود عدم استقرار جينومي.

يمكن تلخيص دليل قراءة مخطط Circos Plot بشكل عام كما يلي:

ابدأ بالكروموسومات الخارجية لتحديد المواضع.
راقب تغيرات أعداد النسخ الجينية في الطبقة الأولى للكشف عن الزيادات/الحذف.
تحقق كثافة الطفرات في الخريطة الحرارية.
قارن مع التعبير والمثيلة والارتباطات فيما بينها.
تتبع الأشرطة المركزية للانتقالات، وابحث عن أنماط مثل تكرار EGFR/TP53.

هذا التفسير يساعد في تحديد الأهداف العلاجية مثل مثبطات EGFR أو ALK في هذه الحالة.

الشكل 3: مخطط Circos لتحليل جينوم سرطان الرئة، يُظهر البيانات الجينومية المتعددة الأبعاد لعينة من سرطان الرئة غير الصغير الخلايا (NSCLC)، مع التركيز على تغييرات عدد النسخ (CNVs)، كثافة الطفرات، التعبير الجيني، مستويات المثيلة، والانتقالات الكروموسومية.

10. قيود وتحديات استخدام أدوات (Circos Limitations)

على الرغم من القوة الهائلة لمخططات Circos، إلا أنها لا تخلو من بعض القيود والعيوب التي يجب على الباحث أخذها بعين الاعتبار:

الفوضى البصرية :(Visual Clutter) عند محاولة إدراج كميات ضخمة جداً من الروابط والأشرطة (الطبقات المتداخلة) في مخطط واحد، قد يصبح المخطط فوضوياً وصعب القراءة، مما يناقض الهدف الأساسي من التبسيط.
منحنى التعلم الحاد :(Steep Learning Curve) بالنسبة للنسخة الأصلية (Perl) وبعض حزم (R)، يتطلب إتقان الأداة معرفة برمجية متقدمة وفهماً عميقاً لهيكلة البيانات، مما قد يشكل عائقاً أمام الباحثين البيولوجيين غير المتمرسين في البرمجة.
البيانات الديناميكية: كانت المخططات التقليدية تنتج صوراً ثابتة لا يمكن التفاعل معها، ورغم ظهور حلول تفاعلية حديثة مثل (NG-Circos)، إلا أنها قد تواجه ثقلاً في الأداء عند معالجة جينومات كاملة بأحجام غيغابايت داخل المتصفح.
حساسية تنسيق البيانات: تتطلب الأداة تحضيراً مسبقاً وتنسيقاً دقيقاً وصارماً لملفات البيانات (مثل BED و VCF)، وأي خطأ بسيط في الإحداثيات قد يؤدي إلى فشل الرسم.

الخاتمة

تمثل مخططات Circos إنجازاً كبيراً في مجال تصور البيانات الجينومية، حيث نجحت في تحويل البيانات المعقدة متعددة الأبعاد إلى تمثيلات بصرية مدمجة وسهلة الفهم. منذ تطويرها الأولي عام 2009، تطورت هذه التقنية بشكل كبير، من أداة سطر أوامر متخصصة إلى نظام بيئي متكامل يشمل حزماً برمجية متعددة، وواجهات رسومية تفاعلية، وأنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

أثبتت مخططات Circos قيمتها في مجموعة واسعة من التطبيقات الصناعية والهندسية، بما في ذلك اكتشاف الأدوية، وتحليل جينومات السرطان، وتربية المحاصيل الزراعية، والتكنولوجيا الحيوية الصناعية، والطب الدقيق. في كل من هذه المجالات، ساعدت المخططات الباحثين والمهندسين على فهم البيانات الجينومية المعقدة، واكتشاف الأنماط المهمة، واتخاذ قرارات مستنيرة.

بالنسبة لسوريا، يمثل اعتماد مخططات Circos فرصة كبيرة لتحسين جودة البحث العلمي والخدمات التقنية في مجالات الهندسة الوراثية والتكنولوجيا الحيوية. إذ لا تتطلب هذه التقنية بنية تحتية حاسوبية معقدة أو تكاليف مالية كبيرة، مما يجعلها متاحة للمؤسسات البحثية ذات الموارد المحدودة. من خلال الاستثمار في التدريب وبناء القدرات، يمكن للباحثين والمهندسين السوريين الاستفادة من هذه الأداة القوية لتحسين أبحاثهم وتطبيقاتهم.

في الختام، تُعد مخططات Circos أداة أساسية في ترسانة المهندس الوراثي الحديث. قدرتها على دمج أنواع متعددة من البيانات في تصور واحد متماسك، وسهولة استخدامها المتزايدة، ودعمها المتنامي من الذكاء الاصطناعي، تجعلها خياراً مثالياً لأي شخص يعمل مع البيانات الجينومية المعقدة.

المراجع

[1] Silva, T. C., Colaprico, A., Olsen, C., D’Angelo, F., Bontempi, G., Ceccarelli, M., & Noushmehr, H. (2016). TCGA Workflow: Analyze cancer genomics and epigenomics data using Bioconductor packages. F1000Research, 5, 1542. https://doi.org/10.12688/F1000RESEARCH.8923.1

[2] Krzywinski, M., Schein, J., Birol, I., Connors, J., Gascoyne, R., Horsman, D., Jones, S. J., & Marra, M. A. (2009). Circos: an information aesthetic for comparative genomics. Genome Research, 19(9), 1639-1645. https://doi.org/10.1101/gr.092759.109

[3] Rasche, H., Hiltemann, S., Heikema, A., & Grüning, B. (2020). Galactic Circos: User-friendly Circos plots within the Galaxy platform. GigaScience, 9(6), giaa065. https://doi.org/10.1093/GIGASCIENCE/GIAA065

[4] Gu, M., Schlesner, M., & Eils, R. (2025). IntelliCircos: A Data‐driven and AI‐powered Authoring Tool for Circos Plots. Computer Graphics Forum, 44(1), e70118. https://doi.org/10.1111/cgf.70118

[5] Darzentas, N. (2010). Circoletto: visualizing sequence similarity with Circos. Bioinformatics, 26(20), 2620-2621. https://doi.org/10.1093/BIOINFORMATICS/BTQ484

[6] Zhang, H., Meltzer, P., & Davis, S. (2013). RCircos: an R package for Circos 2D track plots. BMC Bioinformatics, 14, 244. https://doi.org/10.1186/1471-2105-14-244

[7] Gu, Z., Gu, L., Eils, R., Schlesner, M., & Brors, B. (2014). circlize Implements and enhances circular visualization in R. Bioinformatics, 30(19), 2811-2812. https://doi.org/10.1093/BIOINFORMATICS/BTU393

[8] Yu, Y., Ouyang, Y., & Yao, W. (2018). shinyCircos: an R/Shiny application for interactive creation of Circos plot. Bioinformatics, 34(7), 1229-1231. https://doi.org/10.1093/BIOINFORMATICS/BTX763

[9] Wang, X., Xu, Y., Jiang, Q., Huang, Y., Wang, Y., Yu, G., & Chen, C. (2023). shinyCircos‐V2.0: Leveraging the creation of Circos plot with enhanced usability and advanced features. iMeta, 2(2), e109. https://doi.org/10.1002/imt2.109

[10] Cui, Y., Cui, Z., Xu, J., Hao, D., Shi, J., Wang, D., Xiao, H., Duan, X., Chen, R., & Li, W. (2020). NG-Circos: next-generation Circos for data visualization and interpretation. NAR Genomics and Bioinformatics, 2(4), lqaa069. https://doi.org/10.1093/nargab/lqaa069

[11] Naquin, D., d’Aubenton-Carafa, Y., Thermes, C., & Silvain, M. (2014). CIRCUS: a package for Circos display of structural genome variations from paired-end and mate-pair sequencing data. BMC Bioinformatics, 15, 198. https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-198

[12] Tomura, K., Goto, S., Ohmori, Y., Iwata, H., & Hayashi, T. (2025). Circos Plots for Genome Level Interpretation of Genomic Prediction Models. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2025.05.25.656055

[13] Chen, C., Wu, Y., Li, J., Wang, X., Zeng, Z., Xu, J., Liu, Y., Feng, J., Chen, H., & He, Y. (2022). A painless way to customize Circos plot: From data preparation to visualization using TBtools. iMeta, 1(3), e35. https://doi.org/10.1002/imt2.35

[14] Drori, E., Levy, D., Smirin-Yosef, P., Rahimi, O., & Salmon-Divon, M. (2017). CircosVCF: circos visualization of whole-genome sequence variations stored in VCF files. Bioinformatics, 33(9), 1392-1394. https://doi.org/10.1093/BIOINFORMATICS/BTW834

[15] Jha, A., Mehra, S., Shankar, R., & Tandon, R. (2017). CGDV: a webtool for circular visualization of genomics and transcriptomics data. BMC Genomics, 18(1), 823. https://doi.org/10.1186/S12864-017-4169-5

Categoryالعدد الثالث زاوية الهندسة الحيوية

Tagsالعدد الثالث