如何使用R语言包circlize可视化展示blast双序列比对结果

引言

在生物信息学中，序列比对是一项基础且重要的任务。BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种广泛使用的工具，用于在数据库中搜索与查询序列相似的序列。BLAST的结果通常以文本形式呈现，包含比对得分、E值、比对区域等信息。然而，对于复杂的比对结果，尤其是涉及多个序列或长序列时，文本形式的输出可能难以直观理解。因此，可视化工具在序列比对分析中显得尤为重要。

R语言是一种强大的统计计算和图形绘制工具，拥有丰富的包生态系统。其中，circlize包是一个专门用于绘制圆形图的工具，特别适合展示复杂的关系网络和序列比对结果。本文将详细介绍如何使用circlize包来可视化BLAST双序列比对结果。

1. 准备工作

1.1 安装R和RStudio

首先，确保你已经安装了R和RStudio。RStudio是一个集成开发环境（IDE），可以更方便地编写和运行R代码。

1.2 安装circlize包

在R中，使用以下命令安装circlize包：

install.packages("circlize")

安装完成后，加载circlize包：

library(circlize)

1.3 准备BLAST比对结果

假设你已经使用BLAST工具进行了双序列比对，并得到了比对结果。BLAST的输出通常是一个表格文件，包含比对得分、E值、比对区域等信息。为了简化示例，我们将使用一个模拟的BLAST比对结果。

2. 数据预处理

2.1 读取BLAST结果

首先，将BLAST结果读取到R中。假设BLAST结果保存在一个CSV文件中：

blast_results <- read.csv("blast_results.csv", header = TRUE)

2.2 数据格式转换

circlize包需要特定的数据格式来绘制圆形图。通常，我们需要将BLAST比对结果转换为一个包含比对区域的数据框。假设BLAST结果包含以下列：

• query_id: 查询序列ID
• subject_id: 目标序列ID
• query_start: 查询序列比对起始位置
• query_end: 查询序列比对结束位置
• subject_start: 目标序列比对起始位置
• subject_end: 目标序列比对结束位置

我们可以将这些信息提取出来，并转换为circlize所需的格式：

library(dplyr)

# 提取比对区域
alignment_data <- blast_results %>%
  select(query_id, subject_id, query_start, query_end, subject_start, subject_end)

# 添加一个唯一的比对ID
alignment_data$alignment_id <- seq_len(nrow(alignment_data))

2.3 创建基因组轨道

circlize包使用“轨道”来展示不同的序列。我们需要为查询序列和目标序列创建两个轨道。首先，确定每个序列的长度：

query_length <- max(alignment_data$query_end)
subject_length <- max(alignment_data$subject_end)

然后，使用circos.initialize函数初始化圆形图：

circos.initialize(factors = c("query", "subject"), 
                  xlim = matrix(c(0, query_length, 0, subject_length), nrow = 2))

3. 绘制比对结果

3.1 绘制查询序列和目标序列

使用circos.track函数绘制查询序列和目标序列的轨道：

circos.track(ylim = c(0, 1), 
             panel.fun = function(x, y) {
               sector.index = get.cell.meta.data("sector.index")
               if (sector.index == "query") {
                 circos.text(mean(xlim), 0.5, "Query Sequence", facing = "inside", niceFacing = TRUE)
               } else {
                 circos.text(mean(xlim), 0.5, "Subject Sequence", facing = "inside", niceFacing = TRUE)
               }
             })

3.2 绘制比对区域

使用circos.link函数绘制比对区域。circos.link函数需要指定两个轨道的比对区域：

for (i in seq_len(nrow(alignment_data))) {
  circos.link(sector.index1 = "query", 
              point1 = c(alignment_data$query_start[i], alignment_data$query_end[i]),
              sector.index2 = "subject", 
              point2 = c(alignment_data$subject_start[i], alignment_data$subject_end[i]),
              col = rand_color(1))
}

3.3 添加图例

为了更好地区分不同的比对区域，可以添加一个图例：

legend("bottomright", legend = unique(alignment_data$alignment_id), 
       fill = rand_color(length(unique(alignment_data$alignment_id))), 
       title = "Alignment ID")

4. 完整代码示例

以下是完整的R代码示例：

# 加载必要的包
library(circlize)
library(dplyr)

# 读取BLAST结果
blast_results <- read.csv("blast_results.csv", header = TRUE)

# 提取比对区域
alignment_data <- blast_results %>%
  select(query_id, subject_id, query_start, query_end, subject_start, subject_end)

# 添加一个唯一的比对ID
alignment_data$alignment_id <- seq_len(nrow(alignment_data))

# 确定序列长度
query_length <- max(alignment_data$query_end)
subject_length <- max(alignment_data$subject_end)

# 初始化圆形图
circos.initialize(factors = c("query", "subject"), 
                  xlim = matrix(c(0, query_length, 0, subject_length), nrow = 2))

# 绘制查询序列和目标序列
circos.track(ylim = c(0, 1), 
             panel.fun = function(x, y) {
               sector.index = get.cell.meta.data("sector.index")
               if (sector.index == "query") {
                 circos.text(mean(xlim), 0.5, "Query Sequence", facing = "inside", niceFacing = TRUE)
               } else {
                 circos.text(mean(xlim), 0.5, "Subject Sequence", facing = "inside", niceFacing = TRUE)
               }
             })

# 绘制比对区域
for (i in seq_len(nrow(alignment_data))) {
  circos.link(sector.index1 = "query", 
              point1 = c(alignment_data$query_start[i], alignment_data$query_end[i]),
              sector.index2 = "subject", 
              point2 = c(alignment_data$subject_start[i], alignment_data$subject_end[i]),
              col = rand_color(1))
}

# 添加图例
legend("bottomright", legend = unique(alignment_data$alignment_id), 
       fill = rand_color(length(unique(alignment_data$alignment_id))), 
       title = "Alignment ID")

# 清除圆形图
circos.clear()

5. 结论

通过使用R语言中的circlize包，我们可以将BLAST双序列比对结果以圆形图的形式直观展示出来。这种方法不仅能够清晰地展示比对区域，还能够通过颜色和图例区分不同的比对结果。对于复杂的序列比对分析，circlize提供了一种高效且美观的可视化解决方案。

希望本文能够帮助你更好地理解和应用circlize包来可视化BLAST比对结果。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。