R 中的长矢量图/覆盖图

Question

我真的需要你的 R 技能。已经研究这个情节好几天了。我是 R 新手，所以这可以解释它。

我有染色体的序列覆盖数据（基本上是每个染色体长度上每个位置的值，使向量的长度达到数百万）。我想为我的阅读内容制作一个很好的覆盖图。这是我到目前为止得到的：

看起来不错，但我缺少 y 标签，这样我就可以知道它是哪条染色体，而且我在修改 x 轴时也遇到了麻烦，所以它在覆盖范围结束的地方结束。此外，我自己的数据要大得多，使得这个图特别需要很长时间。这就是我尝试这个 HilbertVisplotLongVector 的原因。它有效，但我不知道如何修改它、x 轴、标签、如何记录 y 轴，以及矢量在绘图上都获得相同的长度，即使它们的长度不相等。

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("HilbertVis")
library(HilbertVis)
chr1 <- abs(makeRandomTestData(len=1.3e+07)) 
chr2 <- abs(makeRandomTestData(len=1e+07)) 

par(mfcol=c(8, 1), mar=c(1, 1, 1, 1), ylog=T)

# 1st way of trying with some code I found on stackoverflow
# Chr1
plotCoverage <- function(chr1, start, end) { # Defines coverage plotting function.
  plot.new()
  plot.window(c(start, length(chr1)), c(0, 10))
  axis(1, labels=F) 
  axis(4)
  lines(start:end, log(chr1[start:end]), type="l")
}
plotCoverage(chr1, start=1, end=length(chr1)) # Plots coverage result.

# Chr2
plotCoverage <- function(chr2, start, end) { # Defines coverage plotting function.
  plot.new()
  plot.window(c(start, length(chr1)), c(0, 10))
  axis(1, labels=F) 
  axis(4)
  lines(start:end, log(chr2[start:end]), type="l")
}
plotCoverage(chr2, start=1, end=length(chr2)) # Plots coverage result.


# 2nd way of trying with plotLongVector
plotLongVector(chr1, bty="n", ylab="Chr1") # ylab doesn't work
plotLongVector(chr2, bty="n")

然后我有另一个特别感兴趣的载体，称为基因。它们与染色体向量的长度大致相同，但在我的数据中，它们包含的零多于值。

genes_chr1 <- abs(makeRandomTestData(len=1.3e+07)) 
genes_chr2 <- abs(makeRandomTestData(len=1e+07)) 

我想将这些基因载体绘制为染色体下方的红点！基本上，如果向量有一个值 (>0)，它会在长向量图下显示为点（或线）。这个我不知道如何添加！但这似乎相当简单。

请帮我！太感谢了。

Answer 1

免责声明：请不要简单地复制并粘贴此代码来运行染色体的整个位置。请对位置进行采样（例如，如@Gx1sptDTDa所示）并绘制它们。否则，如果您的计算机在排水中幸存下来，您可能会在许多小时后得到一个巨大的黑色填充矩形。

使用ggplot2，这确实很容易实现geom_area。在这里，我生成了 3 个染色体 300 个位置的一些随机数据，只是为了展示一个例子。我希望你能以此为基础。

# construct a test data with 3 chromosomes and 100 positions
# and random coverage between 0 and 500
set.seed(45)
chr <- rep(paste0("chr", 1:3), each=100)
pos <- rep(1:100, 3)
cov <- sample(0:500, 300)
df  <- data.frame(chr, pos, cov)

require(ggplot2)
p <- ggplot(data = df, aes(x=pos, y=cov)) + geom_area(aes(fill=chr))
p + facet_wrap(~ chr, ncol=1)