easylift 基因组坐标轻松转换

1引言

分享个 R 包 easylift, 对不同基因组坐标进行转换。

2安装

if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("easylift")

3使用

创建一个测试基因组坐标:

library("easylift")

gr <- GRanges(
  seqname = Rle(
    c("chr1", "chr2"),
    c(100000, 100000)
  ),
  ranges = IRanges(
    start = 1, end = 200000
  )
)
# Here, "hg19" is the source genome
genome(gr) <- "hg19"

读取转换间两个基因组坐标的 chain 文件,你也可以去 ucsc 下载:

# Here, we use the `system.file()` function because the chain file is in the
# package (however if you need to point to any other file on your machine,
# just do 'chain <- "path/to/your/hg19ToHg38.over.chain.gz"'):
chain <- system.file("extdata", "hg19ToHg38.over.chain.gz", package = "easylift")

gr
#> GRanges object with 200000 ranges and 0 metadata columns:
#>            seqnames    ranges strand
#>               <Rle> <IRanges>  <Rle>
#>        [1]     chr1  1-200000      *
#>        [2]     chr1  1-200000      *
#>        [3]     chr1  1-200000      *
#>        [4]     chr1  1-200000      *
#>        [5]     chr1  1-200000      *
#>        ...      ...       ...    ...
#>   [199996]     chr2  1-200000      *
#>   [199997]     chr2  1-200000      *
#>   [199998]     chr2  1-200000      *
#>   [199999]     chr2  1-200000      *
#>   [200000]     chr2  1-200000      *
#>   -------
#>   seqinfo: 2 sequences from hg19 genome; no seqlengths

转换:

# Here, "hg38" is the target genome
easylift(gr, "hg38", chain)
#> GRanges object with 300000 ranges and 0 metadata columns:
#>            seqnames        ranges strand
#>               <Rle>     <IRanges>  <Rle>
#>        [1]     chr1  10001-177376      *
#>        [2]    chr19 242824-242864      *
#>        [3]     chr1  10001-177376      *
#>        [4]    chr19 242824-242864      *
#>        [5]     chr1  10001-177376      *
#>        ...      ...           ...    ...
#>   [299996]     chr2  10001-200000      *
#>   [299997]     chr2  10001-200000      *
#>   [299998]     chr2  10001-200000      *
#>   [299999]     chr2  10001-200000      *
#>   [300000]     chr2  10001-200000      *
#>   -------
#>   seqinfo: 25 sequences (1 circular) from hg38 genome

然后是送书,三个名额,依然是公众号分享次数前三的小朋友哦。

【编辑推荐】从统计小白到领域精英，厘清思路，注重实战，解决问题！ 全面拆解临床预测模型知识体系 真实案例一镜到底，助您充分掌握预测模型全流程 不仅讲授方法，更注重经验总结，扫除疑难杂症

4结尾

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

欢迎加入生信交流群。加我微信我也拉你进 微信群聊 老俊俊生信交流群 (微信交流群需收取 20 元入群费用,一旦交费,拒不退还!(防止骗子和便于管理)) 。QQ 群可免费加入, 记得进群按格式修改备注哦。