之前介绍过如何使用circos来画染色体示意图ideograms。那么，在bioconductor中是否可以实现呢？肯定的说，是可以的，但是其生成的图像却有些差强人意。不过，总好过没有，而且，它还有很大的成长空间。
在Bioconductor中，用于画染色体示意图的有三种工具，它们分别是：quantsmooth，GenomeGraphs，以及ggbio。
首先介绍quantsmooth。我们先了解一下它是如何画单个的ideogram的。
> library(quantsmooth) > plot(c(0,4),c(0,3),type="n",xaxt="n",yaxt="n",xlab="",ylab="") > drawSimpleChrom(2,3,fill=c("p","q3"),col=c("red","blue"),orientation="v") |
如果我们想简单地直接画出人类1号染色体ideogram应该怎么办呢?
> grid.newpage() > grid.chromosome(1,units="bases",height=0.15) |
有了grid的帮助，我们就可以使用viewport()来准确地控制ideogram所放的位置，然后生成比较复杂的示意图了。
那么如果我们想一次性把所有的染色体全画出来应该怎么办呢？
> # construct genomic positions > CHR<-sample(22,40,replace=TRUE) # Chromosomes > MapInfo<-lengthChromosome(CHR,"bases")*runif(length(CHR)) # position on chromosome > chrompos<-prepareGenomePlot(data.frame(CHR,MapInfo),paintCytobands = TRUE, organism="hsa") |
那么GenomeGraphs包又有什么特点呢？
> library(GenomeGraphs) > minbase <- 180292097 > maxbase <- 180492096 > ideog <- makeIdeogram(chromosome = 1) > ideog2 <- makeIdeogram(chromosome = 2) > ideog3 <- makeIdeogram(chromosome = 3) > ideog4 <- makeIdeogram(chromosome = 4) > gdPlot(list("1"= ideog, "2" = ideog2, "3" =ideog3, "4"=ideog4 ), + minBase = minbase, maxBase = maxbase) |
很明显，其绘制的示意图无论是形状，还是方式都与前者有很大的不同。它的绘制方式，似乎也限制了它的使用，不那么随心所欲。但是它却很容易实现对齐。
最后介绍ggbio。ggbio是一个非常强大的工具，从名字就可以看出它与ggplot2有着很大的关联。它甚至可以部分实现circos的功能（但是效果比较粗陋）。
我们还是先画一段chr1。
> library(ggbio) > library(biovizBase) > data(hg19IdeogramCyto) > plotIdeogram(hg19IdeogramCyto, "chr1", aspect.ratio = 1/20, zoom.region = c(1e+07, + 5e+07)) |
我们可以通过biovizBase来调取更多物种的ideograms。
> library(biovizBase) > obj <- getIdeogram() Please specify genome 1: hg19 2: hg18 3: hg17 4: hg16 5: vicPac1 6: dasNov3 7: otoGar3 8: papHam1 9: papAnu2 10: felCat5 11: felCat4 12: felCat3 13: panTro4 14: panTro3 15: panTro2 16: panTro1 17: bosTau7 18: bosTau6 19: bosTau4 20: bosTau3 21: bosTau2 22: canFam3 23: canFam2 24: canFam1 25: turTru2 26: loxAfr3 27: nomLeu2 28: nomLeu1 29: gorGor3 30: cavPor3 31: eriEur1 32: equCab2 33: equCab1 34: dipOrd1 35: triMan1 36: calJac3 37: calJac1 38: pteVam1 39: myoLuc2 40: mm10 41: mm9 42: mm8 43: mm7 44: micMur1 45: hetGla2 46: hetGla1 47: monDom5 48: monDom4 49: monDom1 50: ponAbe2 51: ailMel1 52: susScr3 53: susScr2 54: ochPri2 55: ornAna1 56: oryCun2 57: rn5 58: rn4 59: rn3 60: rheMac3 61: rheMac2 62: proCap1 63: oviAri1 64: sorAra1 65: choHof1 66: speTri2 67: saiBol1 68: sorAra1 69: sarHar1 70: echTel1 71: tupBel1 72: macEug2 73: cerSim1 74: gadMor1 75: melUnd1 76: galGal4 77: galGal3 78: galGal2 79: latCha1 80: fr3 81: fr2 82: fr1 83: petMar2 84: petMar1 85: anoCar2 86: anoCar1 87: oryLat2 88: geoFor1 89: oreNil2 90: chrPic1 91: gasAcu1 92: tetNig2 93: tetNig1 94: melGal1 95: xenTro3 96: xenTro2 97: xenTro1 98: taeGut1 99: danRer7 100: danRer6 101: danRer5 102: danRer4 103: danRer3 104: ci2 105: ci1 106: braFlo1 107: strPur2 108: strPur1 109: apiMel2 110: apiMel1 111: anoGam1 112: droAna2 113: droAna1 114: droEre1 115: droGri1 116: dm3 117: dm2 118: dm1 119: droMoj2 120: droMoj1 121: droPer1 122: dp3 123: dp2 124: droSec1 125: droSim1 126: droVir2 127: droVir1 128: droYak2 129: droYak1 130: caePb2 131: caePb1 132: cb3 133: cb1 134: ce10 135: ce6 136: ce4 137: ce2 138: caeJap1 139: caeRem3 140: caeRem2 141: priPac1 142: aplCal1 143: sacCer3 144: sacCer2 145: sacCer1 Selection: 40 Loading... Done > head(obj) GRanges with 6 ranges and 2 metadata columns: seqnames ranges strand | name gieStain <Rle> <IRanges> <Rle> | <factor> <factor> [1] chr1 [ 0, 8840440] * | qA1 gpos100 [2] chr1 [ 8840440, 12278390] * | qA2 gneg [3] chr1 [12278390, 20136559] * | qA3 gpos33 [4] chr1 [20136559, 22101102] * | qA4 gneg [5] chr1 [22101102, 30941543] * | qA5 gpos100 [6] chr1 [30941543, 43219933] * | qB gneg --- seqlengths: chr1 chr10 chr11 chr12 chr13 chr14 chr15 chr16 chr17 chr18 chr19 chr2 chr3 chr4 chr5 chr6 chr7 chr8 chr9 chrX chrY NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA > p <- lapply(1:19, function(.ele) plotIdeogram(obj, paste("chr",.ele,sep=""))) > alignPlots(p) |
还可以绘制类似circos的图像。
在这里，我只是简单介绍了可以实现ideograms的包，并没有对每个函数进行深入的讲解。但我相信，有一这些，加上对原代码的仔细研读，一定会绘制出你想要的ideograms的。
非常不错，有空研究研究！
博主，我对于quantsmooth包的prepareGenomePlot函数有一些问题，我想画小鼠的染色体图，前面数据已改为小鼠的chrompos，但是当我改organism=”mmu”后，就无法画出paintCytobands = TRUE的效果了，求解答。
我的目的是把一套差异基因MAP到全基因组位置上，用染色体图呈现，不想要circos，圆圈不直观，博主有不有什么更好的建议？
看了原代码，只能画人的。
博主，我还有个问题，quantsmooth包按上面的代码进行后，我发现通过prepareGenomePlot获得的chrompos[1:10,]与data.frame(CHR,MapInfo)[1:10,]的CHR发生了改变，但是位置信息没有变化，也就是说他完全把位置信息弄错了，这算BUG吗？
很有可能是。你试试使用Gviz包吧，更主流些。
您好,請問ggbio及quantsmooth是否可以畫whole genome並加上cytoband呢?
若可以的話不知道有沒有sample呢?
謝謝您~
我想，你可以再仔细读一遍我的博文，你就会自己找到答案和代码。
您好，我想把我预测出来的某个位点在染色体上标出来，有什么好的方法吗？
你可以试试ggbio的plotIdeogram
您好，请问我现在有组转录组分析结果，是同一材料对不同胁迫相应。 我想把这两组画在20条染色体上，基因组已经测序，基因的物理位置也知道。我想上调画在染色体上面，下调基因在下面，不同情况用不同的颜色，请问以你的经验，用什么包或者如何才能实现？多谢了。
try IdeoViz.
博主，这个画出来的染色体的宽度都是一样的，可以调节么？我用的Gviz也是，在同一张大小的画布上，每一条染色体的宽度都是一样的～求助，谢谢！
要不你试试trackViewer? 注意，develop version才新加的功能。其它的package 可以试试IdeoViz，也挺不错的。不过我没试过。