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

#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。

# 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

ggplot()+geom_logo(seqs_dna$MA0001.1)+theme_logo()

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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

ggseqlogo(pfms_dna$MA0018.2)

image

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)

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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")

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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)

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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")

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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

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)

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连续配色

cs2 <- make_col_scheme(chars = c("A", "T", "C", "G"), values = 1:4)
ggseqlogo(seqs_dna$MA0001.1, col_scheme=cs2)

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同时绘制多个序列标志

ggseqlogo(seqs_dna, ncol = 4)

image

上述命令实际上等同于

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

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")

image

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))

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注释

注释的话跟ggplot2是一样的

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()

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图形组合

将ggseqlogo生成的图形与ggplot2生成的图形组合在一起。

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")

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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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