網頁參考(首推)：
http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/Gviz/inst/doc/Gviz.html
B站教學視頻：
https://www.bilibili.com/video/BV1mW411N7mD?p=12&t=3
參考網址：
https://cloud.tencent.com/developer/article/1473563
參考文獻：
Plotting data and annotation information along genomic coordinates

Gviz畫圖小栗子

example

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

BiocManager::install("Gviz")

• 畫染色體
  這里使用的數據，是我從gtf文件中提出的某個基因的isoform信息，文件名為test1
  
  image.png

library(Gviz)
library(GenomicRanges)
idTrack1 <- IdeogramTrack(chr2, genome="hg38")
plotTracks(idTrack, from=10000, to=9000000)
#這里的from 以及to是畫紅框的位置
?IdeogramTrack #使用該命令查看具體的參數

image.png

• 畫isofrom結構

#首先利用exon的start以及end構建一個IRanges對象(IRanges對象是GenomicRanges包中的)
test1_ranges = IRanges(test1$start, test1$end)
> test1_ranges
IRanges object with 4 ranges and 0 metadata columns:
          start       end     width
      <integer> <integer> <integer>
  [1] 101002691 101002808       118
  [2] 101004158 101004361       204
  [3] 101005959 101006071       113
  [4] 101006350 101006418        69
#進一步構建一個GRanges對象
> gr1 <- GRanges(seqnames='chr2',
+                ranges=test1_ranges,
+                strand=rep("*", 4))
> gr1
GRanges object with 4 ranges and 0 metadata columns:
      seqnames              ranges strand
         <Rle>           <IRanges>  <Rle>
  [1]     chr2 101002691-101002808      *
  [2]     chr2 101004158-101004361      *
  [3]     chr2 101005959-101006071      *
  [4]     chr2 101006350-101006418      *
  -------
  seqinfo: 1 sequence from an unspecified genome; no seqlengths
#GRanges中的每個參數，請看自行查閱GenomicRanges包的說明。
> atrack1 <- AnnotationTrack(gr1, name="gr1")
#使用 AnnotationTrack函數對GRanges對象進行打包。
> atrack1
AnnotationTrack 'gr1'
| genome: NA
| active chromosome: chr2
| annotation features: 4
#最后就是使用plotrack對其進行畫圖了
 plotTracks(atrack1)

image.png

• 畫基因組坐標
  由于GenomeAxisTrack對象(即基因組坐標對象)是一個參考坐標系，對于其他的track是相對的，因此不需要額外的參數。基本上，這個對象只是告訴plotTracks函數向繪圖中添加一個基因組軸。

gtrack <- GenomeAxisTrack()
plotTracks(list(idTrack,gtrack,atrack1))
#gtrack不能單獨畫出來，因為他就是一個坐標軸，這里把剛才生成的track整合在一個list中，就可以一起畫出來了。

image.png

到這里，我的問題基本解決了。從gtf中提取isoform的結構畫圖，當你需要一個圖中畫多個isoform的時候，就多構建幾個track，然后list在一起就好了。

補充

這個R包可以近似替代IGV，所以還有一些其他的功能，在這里再進一步介紹。
增加注釋基因組做坐標
到目前為止，只介紹了這個包非常基本的注釋功能，以及如何給我們的繪圖提供一個參考點。當然，我們也希望能夠處理更復雜的基因組特征，比如基因模型。一個方法是利用本地的基因模型信息。或者，我們可以從在線資源（如UCSC或ENSEBML）下載此類數據，并且有包內的函數來處理。在本例中，我們將從存儲的data.frame加載基因模型數據。這里選擇的track類是GeneRegionTrack對象，它可以通過同名的構造函數創建。

data(geneModels)
grtrack <- GeneRegionTrack(geneModels, genome = "hg38",
                           chromosome = chr2, name = "Gene Model")
plotTracks(list(idTrack, gtrack, atrack1, grtrack),sizes = c(1,1,0.5,1))
#這里的sizes是用來定義每個track的大小的

image.png

我感覺我現在畫圖的這個基因沒有被很好的注釋，所以這張圖有點翻車。
展示一下參考網址里面的圖。

image.png

• 使用下載的gtf文件構建tracks畫圖

library("rtracklayer")
gtf_data = import('gencode.v35.annotation.gtf') %>% 
  as.data.frame() #導入gtf文件
#提取出如網站案例中gene models相同的列，并且重命名
gene_models = filter(gtf_data, gtf_data$type == 'exon') %>% .[,c(1:5, 11, 10,23,16)]
colnames(gene_models) = c("chromosome","start","end","width","strand","feature",   
                   "gene","exon","transcript")
test = gene_models[1:20,]

grtrack <- GeneRegionTrack(test, genome = "hg38",
                           chromosome = 'chr1', name = "Gene Model", 
                           transcriptAnnotation = 'transcript',
                           background.title = "brown")
displayPars(grtrack) <- list(background.panel = "#FFFEDB", col = NULL)
plotTracks(grtrack)

image.png

控制圖片顯示的范圍
在前面所有這些例子中，繪制的基因組范圍都是默認的。plotTracks支持from和To參數，讓我們選擇一個任意的基因組范圍進行繪圖。

plotTracks(list(idTrack,gtrack,atrack1), from = 101006350, to = 101006418)

image.png

這里就畫了最后一個外顯子的范圍。所以圖中顯示的是最后一個外顯子。

另一對參數是extend.left和extend.right。用于縮放圖片。除了正的或負的絕對整數值，還可以提供一個介于-1和1之間的浮點值，該值將被解釋為縮放因子，即0.5的值將導致放大到當前顯示范圍的一半。
畫數值的圖 (比較重要)
DataTrack對象本質上是運行長度編碼的數字向量或矩陣，我們可以使用它們將各種數字數據添加到我們的基因組坐標圖中。這些軌跡有一大堆不同的可視化選項，從點圖到直方圖，再到方框圖和胡須圖。

image.png

set.seed(255)
lim <- c(101002691, 101006418)
coords <- sort(c(lim[1], 
                 sample(seq(from = lim[1], to = lim[2]), 99), 
                 lim[2]))
dat <- runif(100, min = -10, max = 10)
dtrack <- DataTrack(data = dat, start = coords[-length(coords)],
                    end = coords[-1], chromosome = chr2, genome = "hg38", 
                    name = "Uniform")
plotTracks(list(idTrack,gtrack,atrack1,dtrack), rom = lim[1], to = lim[2])

image.png

其實，就是在你畫圖的范圍內生隨機生成一些值，畫成散點圖。
這里的coords就是genomic regions，就是x軸的位置，而data就是我們需要畫的值。所以兩者的數量必須要對得上，當然這里是隨機生成的。
能畫很多類型的圖片呢！！

image.png

這個R包還能把bam文件中的表達值畫折線圖，這里不再贅述了，大家看參考的網頁吧。

一些其他的方法畫isoform結構圖，也可以直接用ggplot畫。以及R包ggbio。

• http://www.lxweimin.com/p/e76aa85a3a79?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation
• http://www.lxweimin.com/p/9bfad9023d96
• http://www.lxweimin.com/p/2f139f9fe5cf