示例

library(tidyverse)
library(RIdeogram)

library(readr)
fai <- read_delim("Arabidopsis_thaliana.TAIR10.dna.toplevel.fa.gz.fai", 
                  "\t", escape_double = FALSE, col_names = FALSE, 
                  trim_ws = TRUE)

x1 <- select(fai, Chr = X1, End = X2) %>%
  mutate(Start = 0) %>%
  select(Chr, Start, End)

write.table(x1, 
            file = 'data/othersx1.txt',
            sep = '\t',
            quote = F,
            row.names = F)

gene_density <- GFFex(
  input = "Arabidopsis_thaliana.TAIR10.47.gff3.gz", 
  karyotype = "x1.txt", 
  feature = "gene", 
  window = 100000)

ideogram(karyotype = x1, 
         overlaid = gene_density,
         output = 'chromosome.svg')

convertSVG("chromosome.svg", 
           file = 'chromosome',
           device = "pdf")

从拟南芥的基因组文件中提取染色体信息和基因密度信息，并将这些信息可视化为染色体图。

首先，加载所需的R包：
- tidyverse：一组用于数据科学的R包，包括数据处理（如dplyr和readr）和可视化（如ggplot2）等工具。
- RIdeogram：用于在R中绘制染色体和基因的位置以及密度的工具。
使用readr包的read_delim函数读取拟南芥基因组索引文件。这个文件包含了拟南芥的染色体信息（如长度等），并将其存储在变量fai中。文件以制表符\t分隔，不处理双引号，没有列名，并且会去除空格。
从fai数据框中选择特定的列，并对其进行处理，以生成一个名为at_karyotype的新数据框。
将x1数据框保存到一个名为x1.txt的文件中，使用制表符作为字段分隔符，不使用引号包围字段，并且不保存行名。
使用RIdeogram包中的GFFex函数来处理一个名为Arabidopsis_thaliana.TAIR10.47.gff3.gz的GFF文件，这个文件可能包含了拟南芥的基因等功能元素的位置信息。GFFex函数旨在提取特定特征（这里是基因）的密度信息，并将结果存储在gene_density变量中。
使用ideogram函数根据x1和gene_density信息绘制染色体的图像，输出文件为chromosome.svg。这个步骤生成了一个可视化图像，展示了拟南芥某染色体的基因密度。
最后，使用convertSVG函数将SVG格式的图像转换为PDF格式。