Я хотел бы изобразить среднюю глубину покрытия по всему моему геному с хромосомами, выстроенными в порядке возрастания. Я рассчитал глубину покрытия для каждой позиции для своего генома с помощью samtools. Я хотел бы создать график (в котором используются окна размером 1 КБ), как на рисунке 7: http://www.g3journal.org/content/ggg/6/8/2421/F7.large.jpg?width=800&height=600&carousel=1
Пример фрейма данных:
Chr locus depth
chr1 1 20
chr1 2 24
chr1 3 26
chr2 1 53
chr2 2 71
chr2 3 74
chr3 1 29
chr3 2 36
chr3 3 39
Нужно ли менять формат кадра данных, чтобы разрешить непрерывную нумерацию для переменной V2? Есть ли способ усреднить каждые 1000 строк и построить 1kb окон? И как бы я пошел о заговоре?
ОБНОВЛЕНИЕ РЕДАКТИРОВАТЬ: Мне удалось создать новый набор данных в виде скользящего среднего числа непересекающихся окон размером 1 КБ, используя этот пост: Охват генома как скользящее окно, и я сделал V2 непрерывным, т.е. (1: 9 вместо 1,2,3,1,2,3,1,2,3)
library(reshape) # to rename columns
library(data.table) # to make sliding window dataframe
library(zoo) # to apply rolling function for sliding window
#genome coverage as sliding window
Xdepth.average<-setDT(Xdepth)[, .(
window.start = rollapply(locus, width=1000, by=1000, FUN=min, align="left", partial=TRUE),
window.end = rollapply(locus, width=1000, by=1000, FUN=max, align="left", partial=TRUE),
coverage = rollapply(coverage, width=1000, by=1000, FUN=mean, align="left", partial=TRUE)
), .(Chr)]
И на сюжет
library(ggplot2)
Xdepth.average.plot <- ggplot(Xdepth.average, aes(x=window.end, y=coverage, colour=Chr)) +
geom_point(shape = 20, size = 1) +
scale_x_continuous(name="Genomic Position (bp)", limits=c(0, 12071326), labels = scales::scientific) +
scale_y_continuous(name="Average Coverage Depth", limits=c(0, 200))
Мне не повезло с использованием facet_grid, поэтому я добавил опорные строки, используя geom_vline(xintercept = c(). Смотрите ответ, который я разместил ниже для получения дополнительной информации / кодов, а также ссылок на графики. Теперь мне просто нужно поработать над маркировкой ...
2 ответа
Поэкспериментировав с программой, я смог создать новый набор данных в виде скользящего среднего значения для непересекающихся окон размером 1 КБ, используя этот пост: Охват генома в виде скользящего окна, который не занимал много времени или занимал много памяти.
library(reshape) # to rename columns
library(data.table) # to make sliding window dataframe
library(zoo) # to apply rolling function for sliding window
library(ggplot2)
#upload data to dataframe, rename headers, make locus continuous, create subsets
depth <- read.table("sorted.depth", sep="\t", header=F)
depth<-rename(depth,c(V1="Chr", V2="locus", V3="coverageX", V3="coverageY")
depth$locus <- 1:12157105
Xdepth<-subset(depth, select = c("Chr", "locus","coverageX"))
#genome coverage as sliding window
Xdepth.average<-setDT(Xdepth)[, .(
window.start = rollapply(locus, width=1000, by=1000, FUN=min, align="left", partial=TRUE),
window.end = rollapply(locus, width=1000, by=1000, FUN=max, align="left", partial=TRUE),
coverage = rollapply(coverage, width=1000, by=1000, FUN=mean, align="left", partial=TRUE)
), .(Chr)]
Чтобы построить новый набор данных:
#plot sliding window by end position and coverage
Xdepth.average.plot <- ggplot(Xdepth.average, aes(x=window.end, y=coverage, colour=Chr)) +
geom_point(shape = 20, size = 1) +
scale_x_continuous(name="Genomic Position (bp)", limits=c(0, 12071326), labels = scales::scientific) +
scale_y_continuous(name="Average Coverage Depth", limits=c(0, 250))
Затем я попытался добавить facet_grid(. ~ Chr) для разделения по хромосоме, но каждая панель отстоит далеко друг от друга и повторяет всю ось вместо того, чтобы быть непрерывной.
Обновление: я пробовал различные настройки с scales = "free_x" и space = "free_x". Наиболее близким было удаление пределов из scale_x_continuous() и использование обоих scales = "free_x" и space = "free_x" с facet_grid, но ширина панели по-прежнему не пропорциональна размеру хромосомы и оси X очень шаткий Для сравнения я вручную добавил контрольные линии, используя geom_vline(xintercept = c() между хромосомами (ожидаемый результат).
Идеальное разделение и ось X без использования меток панели
Xdepth.average.plot +
geom_vline(xintercept = c(230218, 1043402, 1360022, 2891955, 3468829, 3738990, 4829930, 5392573, 5832461, 6578212, 7245028, 8323205, 9247636, 10031969, 11123260, 12071326, 12157105))
Снятие лимита с scale_x_continuous() и использование facet_grid
Xdepth.average.plot5 <- ggplot(Xdepth.average, aes(x=window.end, y=coverage, colour=Chr)) +
geom_point(shape = 20, size = 1) +
scale_x_continuous(name="Genomic Position (bp)", labels = scales::scientific, breaks =
c(0, 2000000, 4000000, 6000000, 8000000, 10000000, 12000000)) +
scale_y_continuous(name="Average Coverage Depth", limits=c(0, 200), breaks = c(0, 50, 100, 150, 200, 300, 400, 500)) +
theme_bw() +
theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank()) +
theme(legend.position="none")
X.p5 <- Xdepth.average.plot5 + facet_grid(. ~ Chr, labeller=chr_labeller, space="free_x", scales = "free_x")+
theme(panel.spacing.x = grid::unit(0, "cm"))
X.p5
График с гранями и без ограничений по оси X
Чтобы ответить на часть вопроса о графике, вы пытались добавить + facet_grid(~ Chr) к своему графику? (или + facet_grid(~ V2) в зависимости от имен ваших переменных)
Я не вижу вашего сообщения об ошибке, если я использую данные вашего примера. Сообщение часто появляется, когда вы пытаетесь использовать log(0), поэтому вы можете добавить псевдосчет log(x + 1), выполнить преобразование sqrt или asinh (последнее, если вы используйте отрицательные значения). Что касается примера данных, то рекомендуется размещать примеры данных в формате, который могут быть скопированы другими пользователями для проверки вашей проблемы, например:
depth <- data.frame(
Chr = paste0("chr", c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3)),
locus = c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3),
depth = c(20, 24, 26, 53, 71, 74, 29, 36, 39)
)
Чтобы обратиться к части биоинформатики, вы, вероятно, захотите взглянуть на пакет GenomicRanges биокондуктора: он имеет функцию tileGenome() для создания бинов, и вы можете использовать findOverlaps() со своими данными и бункера . Если у вас есть эти перекрытия, вы можете split() свои данные, основываясь на том, на какой ячейке они перекрываются, и рассчитать среднее покрытие для каждого разделения.
Имейте в виду, что вам может потребоваться некоторое время, чтобы ознакомиться со структурой объектов GRanges и получить данные в этом (или GPos) формате. Объекты GRanges напоминают файлы кроватей с геномными интервалами, а объекты GPos - точные единичные нуклеотидные координаты.
Тем не менее, вы уверены, что не хотите, чтобы количество считываний на бин вместо среднего покрытия? Хорошо иметь в виду, что освещение немного смещено против длинных чтений.
В качестве решения, не относящегося к R, вы также можете использовать bamCoverage в наборе deeptools с минимальным размером, скажем, 1000 п.н.
РЕДАКТИРОВАТЬ: воспроизводимый пример для построения
library(ggplot2, verbose = F, quietly = T)
suppressPackageStartupMessages(library(GenomicRanges))
# Setting up some dummy data
seqinfo <- rtracklayer::SeqinfoForUCSCGenome("hg19")
seqinfo <- keepStandardChromosomes(seqinfo)
granges <- tileGenome(seqinfo, tilewidth = 1e6, cut.last.tile.in.chrom = T)
granges$y <- rnorm(length(granges))
# Convert to dataframe
df <- as.data.frame(granges)
# The plotting
ggplot(df, aes(x = (start + end)/2, y = y)) +
geom_point() +
facet_grid(~ seqnames, scales = "free_x", space = "free_x") +
scale_x_continuous(expand = c(0,0)) +
theme(aspect.ratio = NULL,
panel.spacing = unit(0, "mm"))
Создано в 2019-04-22 с помощью пакета представительских программ (версия 0.2.1)
En Español
