R语言画棒棒糖图展示snp在基因上的位置是怎样的

发布时间：2021-11-22 14:48:20 阅读：336 作者：柒染栏目：大数据

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这篇文章将为大家详细讲解有关R语言画棒棒糖图展示snp在基因上的位置是怎样的，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

今天在一个微信群里看见有人问下面两幅图用R语言如何实现

第一幅就是散点图

两列数据x,y用来控制散点的位置，一列变量用来映射颜色，Frequency用来映射大小。这个实现起来相对比较容易。还有一列用来添加文字标签

下面我们构造一份数据集用来画图

df<-data.frame(pvalue=sample(seq(0,1,by=0.001),20,replace=F),               Effect_size=sample(seq(-2,2,by=0.05),20,replace = F),               frequency=sample(seq(0,1,by=0.01),20,replace=F),               color=sample(c("A","B"),20,replace = T),               text=LETTERS[1:20])df               library(ggplot2)library(ggrepel)ggplot(df,aes(x=Effect_size,y=pvalue,size=frequency))+  geom_point(aes(color=color),alpha=0.5)+  theme_bw()+  scale_size_continuous(range = c(5,10))+  geom_text_repel(aes(label=text),size=5)

第二幅图如何实现我自己还真没有思路。

印象里好像是看见过有公众号推文介绍这个图。我翻了翻之前转发过的朋友圈还真找到了。有一个专门的包 trackViewer

这个包对应的论文是

trackViewer: a Bioconductor package for interactive and integrative visualization of multi-omics data. Nature Methods https://www.nature.com/articles/s41592-019-0430-y

github主页 https://github.com/jianhong/trackViewer

一份很详细的帮助文档 https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/trackViewer/inst/doc/trackViewer.html

文档中实现的图片有

等等。

今天就不重复文档中的每个例子了。知道有这个包可以实现这个功能就可以了。重复一个最基本的例子

library(trackViewer)SNP <- c(10, 12, 1400, 1402)sample.gr <- GRanges("chr1", IRanges(SNP, width=1, names=paste0("snp", SNP)))features <- GRanges("chr1", IRanges(c(1, 501, 1001),                                     width=c(120, 400, 405),                                    names=paste0("block", 1:3)))features$fill <- c("#FF8833", "#51C6E6", "#DFA32D")sample.gr$color <- sample.int(6, length(SNP), replace=TRUE)sample.gr$border <- sample(c("gray80", "gray30"), length(SNP), replace=TRUE)lolliplot(sample.gr, features)