如何根據(jù)vcf文件計(jì)算SNP密度并用circlize可視化結(jié)果，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。
成都創(chuàng)新互聯(lián)于2013年創(chuàng)立，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項(xiàng)目成都網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站網(wǎng)站策劃，項(xiàng)目實(shí)施與項(xiàng)目整合能力。我們以讓每一個(gè)夢想脫穎而出為使命，1280元玉溪做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為玉溪各地企業(yè)和個(gè)人服務(wù),聯(lián)系電話:18980820575
重慶分公司
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vcftools --vcf snp.bialles.vcf --SNPdensity 100000 --out StatResults/SNPdensity
100000 是指定窗口長度--out 是輸出文件的前綴
代碼
df<-read.table("SNPdensity.snpden",sep="\t",header=T)
head(df)
df<-df[,c(1,2,4)]
colnames(df)<-c("Chr","X","Y")
head(df)
df$X<-df$X/1000000
options(scipen=999)
library(circlize)
library(RColorBrewer)
col<-RColorBrewer::brewer.pal(8,"Paired")
circos.initialize(factors=df$Chr,x=df$X)
circos.trackPlotRegion(factors=df$Chr,y=df$Y,
panel.fun=function(x,y){
circos.axis()
},track.height = 0.05)
for(i in 1:8){
highlight.sector(sector.index = paste0("LG",i),col=col[i])
circos.text(CELL_META$xcenter, CELL_META$ycenter,
labels = paste0("LG",i),
sector.index = paste0("LG",i),cex=0.5)
}
circos.trackPlotRegion(factors=df$Chr,y=df$Y)
circos.trackLines(df$Chr,df$X,df$Y,col=col)
circos.trackPlotRegion(factors=df$Chr,y=df$Y)
circos.trackPoints(df$Chr,df$X,df$Y,col=col,cex=0.5)
circos.trackPlotRegion(factors=df$Chr,y=df$Y)
circos.trackHist(df$Chr,df$X,col=col)
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