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Bioconductorにおける区間データの表現 1

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Bioconductorにおける区間データの表現 1

Rにおける区間データの扱いについて

リファレンスゲノム上の区間(short readがアラインメントされた場所,エキソンイントロン構造など)を表すのに,Bioconductorではいくつかのデータ構造を用意しています.

以下ではIRangesGenomicRangesGenomicFeaturesというパッケージについて紹介します.

GRanges

GRangesクラスはGenomicRangesパッケージのクラスで,ゲノム上の区間を要素に持つベクトルというイメージです.
IRangesクラスをゲノム用に拡張したものです.

GRangesオブジェクトを作成する際には,データフレームのように,必要な特徴をベクトルで与えます.

GRangesオブジェクトの作成
library(GenomicRanges)
genes <- GRanges(seqnames=c("3R", "X"), 
                 ranges=IRanges(start=c(19967117, 18962306), 
                                end=c(19973212, 18962925)), 
                 strand=c("+", "-"), 
                 seqlengths=c(`3R`=27905053L, `X`=22422827L))

座標は1-basedで,strandに関わらず,座標の小さい方がstartになります.また,「閉じた」区間であるため,startendの座標が同一の場合は幅1の区間を表します.
seqliengthはオプションです.

> genes
GRanges with 2 ranges and 0 metadata columns:
      seqnames               ranges strand
         <Rle>            <IRanges>  <Rle>
  [1]       3R [19967117, 19973212]      +
  [2]        X [18962306, 18962925]      -
  ---
  seqlengths:
         3R        X
   27905053 22422827

要素へのアクセスなど

ベクトルと同じです.

> genes[2]
GRanges with 1 range and 0 metadata columns:
      seqnames               ranges strand
         <Rle>            <IRanges>  <Rle>
  [1]        X [18962306, 18962925]      -
  ---
  seqlengths:
         3R        X
   27905053 22422827

また,seqnames()start()end()width()strand()names()といった関数で,個々の値にアクセスできます.

要素の操作

ir <- IRanges(start=c(7, 12, 22:24),
             end=c(15, 12, 26, 27, 28))

個々の区間に対するもの

shift()resize()flank()narrow()reflect()restrict()

> shift(ir,5)
IRanges of length 5
    start end width
[1]    12  20     9
[2]    17  17     1
[3]    27  31     5
[4]    28  32     5
[5]    29  33     5

区間の集合に対するもの

reduce()disjoin()gaps()range()coverage()

> reduce(ir)
IRanges of length 2
    start end width
[1]     7  15     9
[2]    22  28     7
> coverage(ir)
integer-Rle of length 28 with 10 runs
  Lengths: 6 5 1 3 6 1 1 3 1 1
  Values : 0 1 2 1 0 1 2 3 2 1

複数のIRangesオブジェクトに対するもの

intersect(), setdiff(), union(), pintersect(), psetdiff(), punion(), countOverlaps(), findOverlaps()

メタデータ

  • mcols() : 各区間についての何らかの情報(データフレーム)を格納し,操作する
  • metadata() : GRangesオブジェクト自体に関する情報をリストとして格納する
mcols(genes) <- DataFrame(EntrezId=c("42865", "2768869"),
                           Symbol=c("kal-1", "CG34330"))
> genes
GRanges with 2 ranges and 2 metadata columns:
      seqnames               ranges strand |    EntrezId      Symbol
         <Rle>            <IRanges>  <Rle> | <character> <character>
  [1]       3R [19967117, 19973212]      + |       42865       kal-1
  [2]        X [18962306, 18962925]      - |     2768869     CG34330
  ---
  seqlengths:
         3R        X
   27905053 22422827
metadata(genes) <- list(CreatedBy="A. User", Date=date())

GRangesList

GRangesListGRangesオブジェクトを要素に持つリストのようなものです.
例えば,遺伝子を複数のエキソンの集合としてGRangesオブジェクトとして表現するとき,遺伝子の集合をGRangesListオブジェクトとして表現することができます.
また,シークエンサーのリードがスプリットアラインメントされていることをGRangesオブジェクトとして表現するとき,リードのアラインメント全体をGRangesListオブジェクトとして表現できます.

gr1 <- GRanges(seqnames = "chr2", ranges = IRanges(3, 6), 
        strand = "+", score = 5L, GC = 0.45)
gr2 <- GRanges(seqnames = c("chr1", "chr1"),
        ranges = IRanges(c(7,13), width = 3),
        strand = c("+", "-"), score = 3:4, GC = c(0.3, 0.5))
grl <- GRangesList("txA" = gr1, "txB" = gr2)

GRangesListオブジェクトに[i]でアクセスするとGRangesListオブジェクトが返ってくるのに対し,[[i]]でアクセスするとGRangesオブジェクトが返ってきます.

> grl
GRangesList of length 2:
$txA 
GRanges with 1 range and 2 metadata columns:
      seqnames    ranges strand |     score        GC
         <Rle> <IRanges>  <Rle> | <integer> <numeric>
  [1]     chr2    [3, 6]      + |         5      0.45

$txB 
GRanges with 2 ranges and 2 metadata columns:
      seqnames   ranges strand | score  GC
  [1]     chr1 [ 7,  9]      + |     3 0.3
  [2]     chr1 [13, 15]      - |     4 0.5

---
seqlengths:
 chr2 chr1
   NA   NA
> grl[1]
GRangesList of length 1:
$txA 
GRanges with 1 range and 2 metadata columns:
      seqnames    ranges strand |     score        GC
         <Rle> <IRanges>  <Rle> | <integer> <numeric>
  [1]     chr2    [3, 6]      + |         5      0.45

---
seqlengths:
 chr2 chr1
   NA   NA
> grl[[1]]
GRanges with 1 range and 2 metadata columns:
      seqnames    ranges strand |     score        GC
         <Rle> <IRanges>  <Rle> | <integer> <numeric>
  [1]     chr2    [3, 6]      + |         5      0.45
  ---
  seqlengths:
   chr2 chr1
     NA   NA   
> grl$txA
GRanges with 1 range and 2 metadata columns:
      seqnames    ranges strand |     score        GC
         <Rle> <IRanges>  <Rle> | <integer> <numeric>
  [1]     chr2    [3, 6]      + |         5      0.45
  ---
  seqlengths:
   chr2 chr1
     NA   NA
grl <- GRangesList()
# appendするとき
grl <- append(grl, GRangesList(gr1))
grl <- append(grl, GRangesList(gr2))
# GRangesオブジェクトごとに処理するとき(lapplyだけだとlistが返ってくる)
grl <- GRangesList(lapply(grl, function(x){
  resize(x, width=1, fix="center")
}))

GenomicFeatures

遺伝子などのゲノム上の情報のアノテーションを抽出,保存,検索しやすくするパッケージです.
アノテーションをsqliteデータベースとして保存し,R上ではGRangesListオブジェクトとして扱うことができます.

# source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
# biocLite("TxDb.Dmelanogaster.UCSC.dm3.ensGene")
# Fruit fly (dm3)のEnsembl GenesのTranscriptDbオブジェクトをロード
library(TxDb.Dmelanogaster.UCSC.dm3.ensGene)
# 名前が長いのでエイリアスを作成
txdb <- TxDb.Dmelanogaster.UCSC.dm3.ensGene
# TranscriptDbから,遺伝子ごとにエキソンをまとめて,GRangesListとして取得
ex0 <- exonsBy(txdb, "gene")
# 遺伝子ごとのエキソンの数(区間数)の統計
table(elementLengths(ex0))
ids <- c("FBgn0002183", "FBgn0003360", "FBgn0025111", "FBgn0036449")
# それぞれのGRangesに重なりのあるエキソンがある場合,マージする
ex <- reduce(ex0[ids])
UCSCからのTranscriptDbの作成
txdb <- makeTranscriptDbFromUCSC("dm3", "ensGene")
saveDb(txdb, "my.dm3.ensGene.txdb.sqlite")

IRanges, GRanges, GRangesListに共通の演算子・関数

Accessors

  • start(), end(), width()
  • names()
  • mcols(), metadata()
  • length() : 区間の数
  • range() : 最小のstartから最大のendまでの範囲

Ordering

  • <, <=, >, >=, ==, !=
  • sort(), order, rank()
  • unique(), duplicated()

Arithmetic

  • r+x, r-x, r*x : 区間rを数xで拡大縮小する
  • shift()resize()flank()distance()restrict()

Set operations

  • reduce(x) : 重なっている部分を併合する
  • intersect(x, y), union(x, y), setdiff(x, y)
  • pintersect(x, y), punion(x, y), psetdiff(x, y) : xyi番目の要素同士の比較をparallelに行う
  • gaps(x), pgap(x, y) : reduceした区間でカバーされていない区間を返す.pgapは各x[i]y[i]の組についてparallel.
  • disjoin(x) : startもしくはendがある度に区切られてできる区間

Overlaps

  • findOverlaps(x, y) : xの各要素についてyに重なりがあるかを調べる(indexを返す)
  • countOverlaps(x, y)
  • nearest(x, y) : xの各要素についてyで最近傍の区間を返す
  • precede(x, y), follow(x, y) : nearestに方向性の制限がついたもの
  • x %in% y : xの各要素について,yに重なりがあるかをlogicalのベクトルで返す

Coverage

  • coverage(x) : coverageをRleオブジェクトとして返す(Run-length encoding)

Extraction

  • r[i] : 区間を返す
  • r[[i]] : start[i]からend[i]までの整数列を返す
  • subsetByOverlaps(x, y) : yに重なりがあったxの要素を返す
  • head(), tail(), rev(), rep()

Split, combine

  • split() : RangesListとして返す
  • c

参考

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