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Bedtools作为基因组研究的 “ 瑞士军刀 ”, 功能强大且易于操作,是生信行业不可多得的好软件。通常对bed区间的注释,我们使用其中“ 求交集 ”的功能(bedtools intersect) ,但是有一个很不方便的地方,我们通常要生成对应的bed文件,再注释完成后还需要用R语言等读入才能继续分析,所以整合度不是很好,本文希望提供R语言的思路来解决该问题。

什么是bedtools?

bedtools一个强大的基因组算法工具集

总的来说,bedtools实用程序是用于广泛基因组学分析任务的瑞士军刀。最广泛使用的工具支持基因组算法:即基因组的集合论。例如,bedtools允许从广泛使用的基因组文件格式(如 BAM、BED、GFF/GTF、VCF)的多个文件中交叉合并计数补充洗牌基因组区间。虽然每个单独的工具都旨在完成一项相对简单的任务(例如, 相交两个间隔文件),可以通过在 UNIX 命令行上组合多个 bedtools 操作来进行相当复杂的分析。

bedtools是在犹他大学的昆兰实验室开发的,受益于世界各地科学家的杰出贡献。你可以从该链接https://bedtools.readthedocs.io/en/latest/content/bedtools-suite.html获取它所有的所有功能。

第一个问题:获取bed区间开始/结束位点落在基因区间上的结果

这个问题用bedtools也不好解决,因为实际上我们需要获取交集的子集。需要首先把bed区间转变为只有1bp的区间,这增加了操作步骤,但是在R语言中我们可以很灵活实现该方案。

需要先导入R包

library(GenomicRanges)
library(readr)
library(dplyr)

然后写一个函数,负责将bed文件转化为GRanges对象。

makeGranges<-function(x,meta.name){
df<-read_tsv(x,col_names=F)
if(stringr::str_detect(df$X1[1],"chr")){
df$X1<-stringr::str_remove(df$X1,"chr")
}
names(df)<-c("seqname","start","end",meta.name)
makeGRangesFromDataFrame(df,keep.extra.columns = T,ignore.strand = T)
}

然后就是实现该题目功能的函数了

anno_start<-function(x,y){
x_tmp<-narrow(x,start=1,width = 1)
res<-findOverlaps(x_tmp,y,ignore.strand=T)
jiaoji<-x[queryHits(res)]
mcols(jiaoji)$anno<-mcols(y[subjectHits(res)])[[1]] ## assume that the first meta column should be anno info
jiaoji
}

其实就是通过缩短bed区间到起始位置1bp,然后求交集即可。

第二个问题:如何实现百分比交集

我们通常不仅仅想知道交集,还想知道交集之间相交部分 的长度占自身的百分比来控制结果的输出。

get_overlap_percentage<-function(x,y,query.restrict=T,pct=0.2){
hits <- findOverlaps(x,y,ignore.strand=T)
ints<-pintersect(x[queryHits(hits)],y[subjectHits(hits)])
if(query.restrict==TRUE){
int_p<-width(ints)/width(x[queryHits(hits)])
}else{
int_p<-width(ints)/width(y[subjectHits(hits)])
}
hits <- hits[int_p>=pct]
jiaoji<-x[queryHits(hits)]
mcols(jiaoji)$anno<-mcols(y[subjectHits(hits)])[[1]]
jiaoji
}

虽然也不难,但是这个功能实现起来,还是比第一个问题要复杂的,因为交集会存在一对多的情况,所以我们需要两次求交,分别计算长度以及百分比,然后控制第一次的输出。

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