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线性基因组可视化神来之笔---karyoploteR

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发表于 2019-3-2 23:04:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
生信自学课堂
线性基因组可视化神来之笔---karyoploteR
--光俊


      随着人类基因组逐渐被破译,一张生命之图将被绘制,人们的生活也将发生巨大变化。今天我们给大家介绍一个包,对于性基因组可视化来说,可谓是神来之笔。
      记得多年前,刚接触高通量测序,为了画一张覆盖度图,花了一周时间写代码。那时用的办法非常笨,不过总算能够完成操作。我们可以描述一下大概的过程:我们是从bam文件出发,先把bam文件转换为bed文件,有了bed文件以后,在对染色体划分区段,比如10kb为一段,然后计算每个区段的覆盖深度。然后在应用复杂的R代码,先把23挑染色体画出来,然后再把每个区段的深度plot上去。现在想想,听起来就觉得复杂。现在好了,这些复杂的工作,一个命令就搞定,这就是我们今天要介绍的karyoploteR包。
     我们只要准备简单的输入文件,就能完成漂亮的基因图的绘制。比如我们做GEO和TCGA数据挖掘的时候,得到了差异表达的表格,我们只需要利用差异表达里面基因名字和logFC,就能完成一张漂亮的基因组图。
     再比如,我们手头有CNV或者基因融合的结果,我们就可以利用最原始的数据,绘制基因组图。
     更神奇的是,我们可以直接输入bam文件,就能得到漂亮的圈图。是不是很神奇,以前公司做项目,需要两三千的图形,现在只要几个命令就能搞定,想学的赶紧加入我们生信自学网。
     下面我们看一段脚本,非常简单将bam直接可视化。
  1. setwd("C:\\Users\\lexb4\\Desktop\\karyoploteR\\12.kpPlotBAMDensity")
  2. library(karyoploteR)
  3. bamFile <- "input.bam"
  4. window.size <- 1e4                     #compute the density with 10kb windows
  5. pdf(file="kpPlotBAMDensity.pdf",width=10,height=7)
  6. kp <- plotKaryotype(genome="hg38")
  7. kp <- kpPlotBAMDensity(kp, data = bamFile, window.size = window.size, r0=0, r1=1, ymax=600, col="darkorchid")
  8. kpAddBaseNumbers(kp, tick.dist=10000000, minor.tick.dist=1000000)
  9. dev.off()
复制代码

接下来我们看看karyoploteR的效果图,如下:




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 楼主| 发表于 2019-3-3 17:10:11 | 显示全部楼层
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不错的R包,值得推荐
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    发表于 2019-3-21 15:02:44 | 显示全部楼层
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    如果对这部分分析感兴趣,可以学习:基因组可视化视频(genome/karyoploteR/线性基因组/生物信息学)
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