论文

Chromosome-level assemblies of multiple Arabidopsis genomes reveal hotspots of rearrangements with altered evolutionary dynamics

https://www.nature.com/articles/s41467-020-14779-y

拟南芥NC_panGenome.pdf

分析代码的github主页

https://github.com/schneebergerlab/AMPRIL-genomes

论文中组装了7个拟南芥的基因组，做了一些泛基因组相关的分析，数据和大部分代码都公开了，我们试着复现一下其中的图和一些分析过程，今天的推文复现一下论文中的figure2d 下侧的小图，泛基因组分析的论文里通常都有这个图

image.png

这个展示的也是基因家族，先用orthorfinder做聚类，然后利用orthorfinder的结果进行统计，作图数据整理成了如下格式，数据有两个，一个是泛基因组的基因家族数量，一个是核心基因家族的数量，如何根据orthorfinder结果统计得到这个表格，论文对应的github主页也提供了相应的脚本，今天主要介绍画图

论文中提供的代码是用R语言的基础绘图函数做的，这里我们用ggplot2来作图

首先是核心基因家族

可以用连续的点或者我也看到有用箱线图做的

这里我用箱线图，看起来可能会好看一点

library(tidyverse)
library(ggplot2)

dat01<-read.table("data/20230318/Source_Data.Figure2/Fig2d/pan-genome.gene.clustering.core-genome.txt",
                  header = FALSE)

ggplot()+
  geom_boxplot(data=dat01,aes(x=factor(V1),y=V2),fill="#3ba889")

image.png

拟合模型并添加拟合曲线

xvalue_core<-dat01 %>% pull(V1)
yvalue_core<-dat01 %>% pull(V2)

model_core<-nls(yvalue_core~A*exp(B*xvalue_core)+C,
                start = list(A=800,B=-0.3,C=800))
summary(model_core)

dat_core<-data.frame(x=seq(1,8,by=0.1),
                     y=predict(model_core,newdata = data.frame(xvalue_core=seq(1,8,by=0.1))))

ggplot()+
  geom_boxplot(data=dat01,aes(x=factor(V1),y=V2),fill="#3ba889")+
  geom_line(data=dat_core,aes(x=x,y=y),
            lty="dashed")

image.png

泛基因组

dat02<-read.table("data/20230318/Source_Data.Figure2/Fig2d/pan-genome.gene.clustering.pan-genome.txt",
                  header = FALSE)

xvalue_pan<-dat02 %>% pull(V1)
yvalue_pan<-dat02 %>% pull(V2)

model_pan<-nls(yvalue_pan~A*exp(B*xvalue_pan)+C,
             start = list(A=800,B=-0.3,C=800))
model_pan
summary(model_pan)
dat_pan<-data.frame(x=seq(1,8,by=0.1),
                    y=predict(model_pan,newdata = data.frame(xvalue_pan=seq(1,8,by=0.1))))

合起来作图和美化

ggplot()+
  geom_boxplot(data=dat01,aes(x=factor(V1),y=V2),fill="#3ba889")+
  geom_line(data=dat_core,aes(x=x,y=y),
            lty="dashed")+
  geom_boxplot(data=dat02,aes(x=factor(V1),y=V2),fill="#4593c3")+
  geom_line(data=dat_pan,aes(x=x,y=y),
            lty="dashed")+
  theme_bw()+
  theme(panel.grid = element_blank())+
  labs(x="Number of genomes",y="Pan-enome size\n(gene number)") -> p1

ggplot()+
  geom_boxplot(data=dat01,aes(x=factor(V1),y=V2),fill="#f18e0c")+
  geom_line(data=dat_core,aes(x=x,y=y),
            lty="dashed")+
  geom_boxplot(data=dat02,aes(x=factor(V1),y=V2),fill="#af2934")+
  geom_line(data=dat_pan,aes(x=x,y=y),
            lty="dashed")+
  theme_bw()+
  theme(panel.grid = element_blank())+
  labs(x="Number of genomes",y="Pan-enome size\n(gene number)") -> p2

p2

library(patchwork)
p1+p2

image.png

这里有个问题是nls()函数拟合的时候会有一个start参数，这个参数里的值怎么确定，暂时没有想明白

示例数据和代码可以给推文点赞，然后点击在看，最后留言获取

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