基因组由无数的碱基位点组成，每个位点都可以生成不同类型的注释信息包括测序深度，GC含量等等。这里了解一下IRanges包对基因组深度的计算与存储方式。
rung-length(rle）对象
长序列非常吃内存，基因组上每个位点都使用数字来表示深度的话，光1号染色体所有位点的深度信息就需要高达1.9G字节的内存。IRanges采用了一种更聪明的叫做run-length编码表示方式：将每组重复值压缩为1 run。原理很简单，例如下面这串数字：
4 4 4 3 3 2 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 4 4 4 4 4 4 4
可以表示为：3个4，2个3，1个2，5个1，7个0，3个1，7个4。
在R里面采用Rle函数来生成run-length(Rle)对象：
> x <- as.integer(c(4, 4, 4, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4))
> xrln <- Rle(x)
> xrln
integer-Rle of length 28 with 7 runs
Lengths: 3 2 1 5 7 3 7
Values : 4 3 2 1 0 1 4
Rle对象也可以转回为正常的向量：
> as.vector(xrln)
[1] 4 4 4 3 3 2 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 4 4 4 4 4 4 4
Rle对象支持大多基本的向量操作，例如四则运算，逻辑运算，取子集，总结与函数运算：
> xrln + 4L
integer-Rle of length 28 with 7 runs
Lengths: 3 2 1 5 7 3 7
Values : 8 7 6 5 4 5 8
> xrln / 2
numeric-Rle of length 28 with 7 runs
Lengths: 3 2 1 5 7 3 7
Values : 2 1.5 1 0.5 0 0.5 2
> xrln > 3
logical-Rle of length 28 with 3 runs
Lengths: 3 18 7
Values : TRUE FALSE TRUE
> xrln[xrln > 3]
integer-Rle of length 10 with 1 run
Lengths: 10
Values : 4
> sum(xrln)
[1] 56
> summary(xrln)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.00 0.75 1.00 2.00 4.00 4.00
> round(cos(xrln), 2)
numeric-Rle of length 28 with 7 runs
Lengths: 3 2 1 5 7 3 7
Values : -0.65 -0.99 -0.42 0.54 1 0.54 -0.65
使用runLength与runValue函数可以分别提取Rlen的length与value值：
> runLength(xrln)
[1] 3 2 1 5 7 3 7
> runValue(xrln)
[1] 4 3 2 1 0 1 4
深度
Rle对象只有在表示大规模的数据才能够带来可观的内存收益，常用于表示基因组测序深度。通过模拟测序数据来了解一下深度概念，假设在60多个位点上进行20条read测序（第4条命名为“A”）：
> set.seed(0)
> rngs <- IRanges(start = sample(seq_len(60), 20), width = 7)
> names(rngs)[4] <- "A"
使用coverage函数计算得所有位点的深度（示意图见图1）：
> rngs_cov <- coverage(rngs)
> rngs_cov
integer-Rle of length 66 with 31 runs
Lengths: 3 3 1 1 1 1 4 1 1 1 4 1 2 3 2 3 1 5 1 1 1 1 5 2 3 2 1 1 3 4 3
Values : 1 2 3 2 3 4 3 4 3 2 3 2 3 2 1 0 1 2 3 2 1 2 3 4 3 2 1 0 1 2 1
图1
返回值为Rle对象，观察一下深度大于3区域：
> rngs_cov > 3
logical-Rle of length 66 with 7 runs
Lengths: 9 1 4 1 32 2 17
Values : FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
整合深度大于3的区域的数目：
> rngs_cov[as.vector(rngs_cov) > 3]
integer-Rle of length 4 with 1 run
Lengths: 4
Values : 4
同样可以观察某一个区域的深度信息：
> rngs_cov[rngs["A"]]
integer-Rle of length 7 with 5 runs
Lengths: 1 1 1 1 3
Values : 3 2 1 2 3
我们通常更关心一个区域的平均深度：
> mean(rngs_cov[rngs["A"]])
[1] 2.428571
非常多的分析会涉及到基因组序列的分析，抽象为序列与范围的概念后我们可以通过IRanges提供的方法方便地解决这些问题。
