简介
在生物信息分析中，经常会做序列分析图（sequence logo），这里的序列指的是核苷酸(DNA/RNA链中)或氨基酸(在蛋白质序列中)。sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性，据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征，如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。
实现以上可视化过程的工具有很多，本文介绍一个使用起来非常简单，不拖泥带水的R包ggseqlogo，只要你根据此包要求的数据格式上传一堆DNA序列或者氨基酸序列，再根据现成的命令流程就能画出logo图。
安装到作图的代码如下：
安装
安装方式有两种
代码语言：javascript复制#直接从CRAN中安装
install.packages("ggseqlogo")
#从GitHub中安装
devtools::install.github("omarwagih/ggseqlogo")数据加载
ggseqlogo提供了测试数据ggseqlogo_sample。
#加载包
library(ggplot2)
library(ggseqlogo)
#加载数据
data(ggseqlogo_sample)ggseqlogo_sample数据集是一个列表，里面包含了三个数据集：
- seqs_dna:12种转录因子的结合位点序列
- pfms_dna:四种转录因子的位置频率矩阵
- seqs_aa:一组激动酶底物磷酸化位点序列
#seqs_dna
head(seqs_dna)[1]## $MA0001.1
## [1] "CCATATATAG" "CCATATATAG" "CCATAAATAG" "CCATAAATAG" "CCATAAATAG"
## [6] "CCATAAATAG" "CCATAAATAG" "CCATATATGG" "CCATATATGG" "CCAAATATAG"#pfms_dna
head(pfms_dna)[1]## $MA0018.2
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
## A 0 0 11 0 1 0 2 8
## C 1 1 0 9 0 3 7 0
## G 1 10 0 2 10 0 1 1
## T 9 0 0 0 0 8 1 2#seqs_aa
head(seqs_aa)[1]## $AKT1
## [1] "VVGARRSSWRVVSSI" "GPRSRSRSRDRRRKE" "LLCLRRSSLKAYGNG"
## [4] "TERPRPNTFIIRCLQ" "LSRERVFSEDRARFY" "PSTSRRFSPPSSSLQ"外部数据读入
也可以用自己的数据集，支持两种格式，序列和矩阵。
代码语言：javascript复制# 长度为7的motif。每一行为一条序列，长度相同，每一列的碱基组成代表对应位置的碱基偏好性。
fasta = "ACGTATG
ATGTATG
ACGTATG
ACATATG
ACGTACG"
fasta_input <- read.table(fasta, header=F, row.names=NULL)
fasta_input <- as.vector(fasta_input$V1)
# 长度为5的motif矩阵示例，每一列代表一个位置，及碱基在该位置的出现次数。共4行，每一行代表一种碱基
matrix <- "Base 1 2 3 4 5
A 10 2 0 8 1
C 1 12 1 2 3
G 4 0 9 1 1
T 0 0 0 1 9
"
matrix_input <- read.table(matrix, header=T, row.names=1)
matrix_input <- as.matrix(matrix_input)可视化
代码语言：javascript复制ggplot() geom_logo(seqs_dna$MA0001.1) theme_logo()
ggseqlogo提供了一个直接绘图的函数ggseqlogo(),这是一个包装函数。下面命令结果同上面的。
ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1)输入格式
ggseqlogo支持以下几种类型数据输入：
- 序列
- 矩阵
下面是使用数据中的位置频率矩阵生成的seqlogo
代码语言：javascript复制ggseqlogo(pfms_dna$MA0018.2)
方法
ggseqlogo通过method选项支持两种序列标志生成方法：bits和probability。
p1 <- ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1, method="bits")
p2 <- ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1, method="prob")
gridExtra::grid.arrange(p1,p2)
序列类型
ggseqlogo支持氨基酸、DNA和RNA序列类型，默认情况下ggseqlogo会自动识别数据提供的序列类型，也可以通过seq_type选项直接指定序列类型。
ggseqlogo(seqs_aa$AKT1, seq_type="aa")
自定义字母
通过namespace选项来定义自己想要的字母类型
#用数字来代替碱基
seqs_numeric <- chartr("ATGC", "1234", seqs_dna$MA0001.1)
ggseqlogo(seqs_numeric, method="prob", namespace=1:4)
配色
ggseqlogo可以使用col_scheme参数来设置配色方案，具体可参考?list_col_schemes
ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1, col_scheme="base_pairing")
自定义配色
ggseqlogo提供函数make_col_scheme来自定义离散或者连续配色方案
离散配色
代码语言：javascript复制csl <- make_col_scheme(chars = c("A","T", "C", "G"), groups = c("gr1","gr1", "gr2","gr2"), cols = c("purple","purple","blue","blue"))
ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1,col_scheme=csl)
连续配色
代码语言：javascript复制cs2 <- make_col_scheme(chars = c("A", "T", "C", "G"), values = 1:4)
ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1, col_scheme=cs2)
同时绘制多个序列标志
代码语言：javascript复制ggseqlogo(seqs_dna, ncol = 4)
上述命令实际上等同于
代码语言：javascript复制ggplot() geom_logo(seqs_dna) theme_logo()
facet_wrap(~seq_group,ncol = 4,scales = "free_x")自定义高度
通过创建矩阵可以生成每个标志的高度，还可以有负值高度
代码语言：javascript复制set.seed(1234)
custom_mat <- matrix(rnorm(20), nrow = 4, dimnames = list(c("A","T","C", "G")))
ggseqlogo(custom_mat,method="custom",seq_type="dna")
ylab("my custom height")
字体
可以通过font参数来设置字体，具体可参考?list_fonts
fonts <- list_fonts(F)
p_list <- lapply(fonts, function(f){
ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1,font=f) ggtitle(f)
})
do.call(gridExtra::grid.arrange,c(p_list, ncol=4))
注释
注释的话跟ggplot2是一样的
代码语言：javascript复制ggplot()
annotate("rect", xmin = 0.5, xmax = 3.5, ymin = -0.05, ymax = 1.9, alpha=0.1, col="black", fill="yellow")
geom_logo(seqs_dna$MA0001.1, stack_width = 0.9)
annotate("segment", x=4, xend = 8, y=1.2, yend = 1.2, size=2)
annotate("text", x=6, y=1.3, label="Text annotation")
theme_logo()
图形组合
将ggseqlogo生成的图形与ggplot2生成的图形组合在一起。
代码语言：javascript复制p1 <- ggseqlogo(seqs_dna$MA0008.1) theme(axis.text.x = element_blank())
aln <- data.frame(
letter=strsplit("AGATAAGATGATAAAAAGATAAGA", "")[[1]],
species=rep(c("a","b","c"), each=8),
x=rep(1:8,3)
)
aln$mut <- "no"
aln$mut[c(2,15,20,23)]="yes"
p2 <- ggplot(aln, aes(x, species))
geom_text(aes(label=letter, color=mut, size=mut))
scale_x_continuous(breaks=1:10, expand = c(0.105, 0)) xlab('')
scale_color_manual(values=c('black', 'red'))
scale_size_manual(values=c(5, 6))
theme_logo()
theme(legend.position = 'none', axis.text.x = element_blank())
bp_data <- data.frame(
x=1:8,
conservation=sample(1:100, 8)
)
p3 <- ggplot(bp_data, aes(x, conservation))
geom_bar(stat = "identity", fill="grey")
theme_logo()
scale_x_continuous(breaks = 1:10, expand = c(0.105, 0))
xlab("")
suppressMessages(require(cowplot))
plot_grid(p1,p2,p3,ncol = 1, align = "v")
严涛：浙江大学，作物遗传育种在读博士。爱鼓捣各种可视化软件，爱折腾。点击阅读原文跳转其博客。
更多数据可视化可参考在线工具：http://www.ehbio.com/ImageGP/
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