使用Tbtools根据gtf文件统计基因密度

做长链非编码RNA(lncRNA)的数据分析,有一个部分是比较mRNA和lncRNA在染色上的分布密度,做完Hisat2——stringtie流程能够分别拿到mRNA和lncRNA的gtf格式注释文件,那如何根据这两个文件按指定的步长计算基因密度呢?

经过搜索找到了非常方便的工具是tbtools

参考推文

image.png
  • 1 是输入的gtf文件

  • 2 是步长

  • 3 Defined Feature Tag 这个是什么意思暂时没有搞明白 默认的是Guess,如果采用默认我这边会遇到报错,改成exon就可以了

  • 输出文件的路径

最终部分结果


image.png

这里遇到一个问题是不是从小到大依次排列下来的,这个可以后续改

也可以先把自己的gtf文件里的顺序更改一下,使用到的工具是 Tbtools里的 GXF Fix

这里参考

image.png

还找到了一个R语言的代码可以统计基因密度

参考链接 https://davetang.org/muse/2017/08/04/read-gtf-file-r/
https://www.biostars.org/p/169171/

代码

library(dplyr)
library(rtracklayer)
my_obj<-import("gene_density/i.gtf")
my_obj
my_obj@seqinfo@seqlengths<-read.table("gene_density/chr_len.txt",header=F,sep="\t")$V2

my_obj@seqnames@values
my_obj@seqnames@lengths


seqinfo(my_obj)
pome.windows = tileGenome(seqinfo(my_obj), tilewidth=100000, cut.last.tile.in.chrom=T)
pome.windows$totalgenes<-countOverlaps(pome.windows,my_obj)
data.frame(pome.windows) %>% 
  write.table(file = "gene_density/1.tsv",quote=F,row.names = F,sep="\t")

pome.windows = tileGenome(seqinfo(reduce(my_obj)), tilewidth=100000, cut.last.tile.in.chrom=T)
pome.windows$totalgenes<-countOverlaps(pome.windows,reduce(my_obj))
data.frame(pome.windows) %>% 
  write.table(file = "gene_density/1-1.tsv",quote=F,row.names = F,sep="\t")

但是这个结果好像不对,暂时看不太懂这个代码

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,588评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,456评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,146评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,387评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,481评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,510评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,522评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,296评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,745评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,039评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,202评论 1 343
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,901评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,538评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,165评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,415评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,081评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,085评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容