上文介绍的GenomicFeatures包在统一方便的同时，也牺牲掉了灵活性。这里介绍另外一个R包rtracklayer，提供GTF/GFF，BED，BED Graph文件的读取，处理与导出。
本节数据下载地址： https://github.com/vsbuffalo/bds-files/tree/master/chapter-09-working-with-range-data
数据读取
读取采用import函数，可将上述文件类型读取为GenomicRanges对象，而且自动地分配meta-colmns列：
> library(rtracklayer)
> mm_gtf <- import("Mus_musculus.GRCm38.75_chr1.gtf.gz")
> names(mcols(mm_gtf))
[1] "source" "type" "score"
[4] "phase" "gene_id" "gene_name"
[7] "gene_source" "gene_biotype" "transcript_id"
[10] "transcript_name" "transcript_source" "tag"
[13] "exon_number" "exon_id" "ccds_id"
[16] "protein_id"
数据导出
采用export函数导出，同样可以导出为上述的文件类型。例如提取5个pseudogene并导出为gtf文件，可以：
> set.seed(0)
> pseudogene_i <- which(mm_gtf$gene_biotype == "pseudogene")
> sample_i <- sample(pseudogene_i, 5)
> pseudo_gene_sample <- mm_gtf[sample_i, ]
> export(pseudo_gene_sample, con = "pseudo_gene_sample.gtf", format = "GTF")
假如我们并不关心meta-column列的数据，可以将它们删除，保存为BED格式（BED文件仅包含染色体编号，起始与结束位点三列数据）：
> pseudo_gene_bed <- pseudo_gene_sample
> mcols(pseudo_gene_bed) <- NULL
> pseudo_gene_bed
GRanges object with 5 ranges and 0 metadata columns:
seqnames ranges strand
<Rle> <IRanges> <Rle>
[1] 1 88153788-88154571 +
[2] 1 55443733-55445064 -
[3] 1 121969217-121970524 -
[4] 1 85332716-85342086 -
[5] 1 119787769-119788086 +
-------
seqinfo: 1 sequence from an unspecified genome; no seqlengths
> export(pseudo_gene_bed, con = "pseudo_gene_bed.bed", format="BED")
最后补充一下，rtracklayer提供和UCSC浏览器的交互，可以将GenomicRanges对象生成为UCSC的track并上传到UCSC网页，需要的话可以阅读一下官方文档了解一下。
