Venn-Diagramm von Granges

Question

Ich habe Granges-Objekte wie diese (zwei der vier zeigt):

> upmd_Hf3a 
    GRanges object with 398117 ranges and 2 metadata columns: 
     seqnames     ranges strand |  type  nCG 
      <Rle>    <IRanges> <Rle> | <character> <integer> 
    [1]  chr1  [  1, 714170]  * |   PMD  280 
    [2]  chr1  [714171, 732041]  * |  notPMD  103 
    [3]  chr1  [732042, 762741]  * |   PMD  109 
    [4]  chr1  [762742, 796127]  * |  notPMD  264 
    [5]  chr1  [796128, 859047]  * |   PMD  829 
    ...  ...     ... ... .   ...  ... 
[398113]  chr9 [140133051, 140174235]  * |  notPMD  1725 
[398114]  chr9 [140174236, 140176229]  * |   PMD  187 
[398115]  chr9 [140176230, 140187041]  * |  notPMD  219 
[398116]  chr9 [140967724, 140973103]  * |  notPMD  152 
[398117]  chr9 [140973104, 141042747]  * |   PMD  1145 
seqinfo: 93 sequences from an unspecified genome 

> upmd_Hf3b 
GRanges object with 334247 ranges and 2 metadata columns: 
     seqnames     ranges strand |  type  nCG 
      <Rle>    <IRanges> <Rle> | <character> <integer> 
    [1]  chr1  [  1, 712661]  * |   PMD  274 
    [2]  chr1  [712662, 734889]  * |  notPMD  116 
    [3]  chr1  [734890, 770103]  * |   PMD  152 
    [4]  chr1  [770104, 794246]  * |  notPMD  163 
    [5]  chr1  [794247, 859587]  * |   PMD  855 
    ...  ...     ... ... .   ...  ... 
[334243]  chr9 [137315552, 137325053]  * |  notPMD  265 
[334244]  chr9 [138776843, 138782261]  * |   PMD  119 
[334245]  chr9 [138782262, 138854249]  * |  notPMD  1899 
[334246]  chr9 [139633630, 139648757]  * |   PMD  391 
[334247]  chr9 [140835156, 140917488]  * |   PMD  1169 
------- 
seqinfo: 93 sequences from an unspecified genome 

I MethylSeekR verwendet haben zu erstellen (vorhersagen paritally methylierte Domänen-PMD), um diese Granges Objekte. Ich möchte Venn-Diagramm für die PMD (für die Spalte "Typ") Bereiche für alle diese GRanges Objekte plotten, um die Überlappung anzuzeigen. Kann mir bitte jemand dabei helfen? Vielen Dank im Voraus

Answer 1

Es ist einfacher, wenn Sie Ihre GRanges getrennt haben:

library(ChIPpeakAnno) 
peaks1 <- GRanges("chr1", IRanges(seq(1, 100, 5), width=2), "+") 
peaks2 <- GRanges("chr1", IRanges(seq(2, 20, 3), width=2), "+") 
peaks3 <- GRanges("chr1", IRanges(seq(10, 50, 4), width=2), "+") 
res <- makeVennDiagram(Peaks=list(peaks1, peaks2, peaks3), 
         NameOfPeaks=c("TF1", "TF2", "TF3")) 

Aber wenn man sie als eine einzige GRanges geschichtet nach type Metadaten haben, könnten Sie es GRangesList machen und plotten es so :

peaks1$type<-"TF1" 
peaks2$type<-"TF2" 
peaks3$type<-"TF3" 
gr <- c(peaks1, peaks2, peaks3) # like your data 

grl <- splitAsList(gr, gr$type) 
res <- makeVennDiagram(Peaks=grl, NameOfPeaks=names(grl)) 

Wenn Sie ein schönes und buntes Venn-Diagramm wollen, dann https://github.com/js229/Vennerable/blob/master/README.md überprüfen Ehrwürdige zu installieren und tun es so (ich es nicht von Rforge bekommen konnte):

library(Vennerable) 
venn_cnt2venn <- function(venn_cnt){ 
    n <- which(colnames(venn_cnt)=="Counts") - 1 
    SetNames=colnames(venn_cnt)[1:n] 
    Weight=venn_cnt[,"Counts"] 
    names(Weight) <- apply(venn_cnt[,1:n], 1, paste, collapse="") 
    Venn(SetNames=SetNames, Weight=Weight) 
} 
v <- venn_cnt2venn(res$vennCounts) 
plot(v)