见上篇：genome browser | ggplot | 基因组可视化 | R | transcript | isoform
新需求（画出Fig 4D上面的辅图， Science, 2021）：
山寨版，分析解构：
- 首先去method里找，完全没写是什么工具画的，那就猜吧；
- 其次看配色和对齐方式，基本肯定是ggplot画的，但仍然查不到是什么工具；
- 最后，能猜到这是卡通图，并不是真实的数据（exon的长度过于平均）；
- 优点：辅图一目了然的AS event可视化，这种barplot的可视化（颜色对应，PSI和为1）更加易读，可以看出作者在AS可视化上的功底；
- 细节也很到位：箭头和UTR
做一个API，自动读取AS event格式，添加箭头和UTR，以后可以常用。
不难
举个栗子：
# prepare kartoon data
# SE, Cassettes
AS_1 <- data.frame(EXONSTART=c(0,2,4),
EXONEND=c(1,3,5),
EXONSTRAND="+")
seg_1 <- data.frame(x=c(0, 1.5, 3.5),
xend=c(1.5, 3.5, 4.5),
y=0, yend=0)
AS_2 <- data.frame(EXONSTART=c(0,4),
EXONEND=c(1,5),
EXONSTRAND="+")
seg_2 <- data.frame(x=c(0, 1.5, 2.5, 3.5),
xend=c(1.5, 2.5, 3.5, 4.5),
y=0, yend=0)
options(repr.plot.width=2.5, repr.plot.height=1)
p1 <- ggplot() +
# add line and arrow
# geom_hline(yintercept=0)+
# geom_segment(x = 0, xend = 5.5, y = 0, yend = 0) +
geom_segment(data=seg_1, aes(x=x,y=y,xend=xend,yend=yend), arrow=arrow(length=unit(0.3,"cm")), size=1) +
# add exons
geom_rect(data=AS_1, aes(xmin=EXONSTART, xmax=EXONEND,ymin= -0.1,ymax=0.1),fill="#4DAF4A")+
# add UTR
# geom_rect(data=UTR, aes(xmin=EXONSTART, xmax=EXONEND,ymin= -0.05,ymax=0.05),fill="#282a73")+
# details
labs(title = NULL,subtitle = NULL)+
theme_void() +
theme(legend.position = "none") +
scale_x_continuous(expand = c(0.1, 0.1), limits = c(0, 5)) +
scale_y_continuous(expand = c(0.02, 0.02), limits = c(-0.1, 0.1))
p1
options(repr.plot.width=2.5, repr.plot.height=1)
p2 <- ggplot() +
# add line and arrow
# geom_hline(yintercept=0)+
# geom_segment(x = 0, xend = 5.5, y = 0, yend = 0) +
geom_segment(data=seg_2, aes(x=x,y=y,xend=xend,yend=yend), arrow=arrow(length=unit(0.3,"cm")), size=1) +
# add exons
geom_rect(data=AS_2, aes(xmin=EXONSTART, xmax=EXONEND,ymin= -0.1,ymax=0.1),fill="#984EA3")+
# add UTR
# geom_rect(data=UTR, aes(xmin=EXONSTART, xmax=EXONEND,ymin= -0.05,ymax=0.05),fill="#282a73")+
# details
labs(title = NULL,subtitle = NULL)+
theme_void() +
theme(legend.position = "none") +
scale_x_continuous(expand = c(0.1, 0.1), limits = c(0, 5))+
scale_y_continuous(expand = c(0.02, 0.02), limits = c(-0.1, 0.1))
p2
options(repr.plot.width=2.5, repr.plot.height=2)
AS1 <- cowplot::plot_grid(p1,p2,ncol = 1)
AS1
options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=1)
cowplot::plot_grid(AS2, AS2, AS3, AS1,ncol = 4)
最终的模仿图，颜值还行：
分析案例：project/scPipeline/AS/suppa_AS_stat.ipynb
参考：