53.《Bioinformatics Data Skills》之实战:统计落在外显子区域dbSNP数目

寻找区域间的overlap算得上是基因组最常见的操作,貌似简单的寻找overlap追究细节之后也会变得非常复杂,比如为了解决RNA-seq表达定量的问题就衍生出一系列专业的工具或者R包(例如RSEMTopHatHTSeqGenomicAlignments等等)。

今天我们通过一个简单的实例来学习寻找overlaps的操作:统计落在外显子区域的dbSNP数量。

本节数据下载

数据准备

首先,导入小鼠1号染色体上的dbSNP文件(dbSNP包括了单核苷酸多态以及碱基的插入缺失,短的串连重复,多核苷酸多态):

> library(rtracklayer)
> dbsnp <- import("mm10_snp137_chr1_trunc.bed.gz")

首先查看长度的分布(永远对自己的数据保持怀疑):

> summary(width(dbsnp))
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
  0.000   1.000   1.000   1.142   1.000 732.000

最长的dbSNP居然长达732kb,貌似不太合理,它的名字为:

> dbsnp$name[which.max(width(dbsnp))]
[1] "rs232497063"

不过我们通过UCSC浏览器可以确定它是一个真实的的dbsnp(图1):

图1

此外,大量dbSNP长度为0,这是因为相对于参考基因组来说它们是插入序列。不过其长度为0的话,我们无法确定其和外显子区域的overlap,为了方便统计,使用resize函数将它们的size定义为1:

> zw_i <- which(width(dbsnp) == 0)
> dbsnp_resize <- dbsnp
> dbsnp_resize[zw_i] <- resize(dbsnp[zw_i], width = 1)

最后,我们导入小鼠1号染色体上所有外显子区域(忽略链位置信息):

> library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.ensGene)
> txdb <- TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.ensGene
> collapsed_exons <- reduce(exons(txdb), ignore.strand = T)
> chr1_collapsed_exons <- collapsed_exons[seqnames(collapsed_exons) == "chr1"]

寻找overlaps

采用findOverlaps函数确定dbSNP与外显子区域的交集:

> hits <- findOverlaps(dbsnp_resize, chr1_collapsed_exons, ignore.strand = T)

外显子区域dbSNP数目与其占所有dbSNP的比例为:

> length(unique(queryHits(hits)))
[1] 57623
> length(unique(queryHits(hits)))/length(dbsnp_resize)
[1] 0.02134185

可见只有约2%的dbSNP落在外显子区域。

我们还可以筛选出落在外显子上面的dbSNP,一种方式为根据hits检索,另外一种方式为采用函数subsetByOverlaps:

> subsetByOverlaps(dbsnp_resize, chr1_collapsed_exons, ignore.strand = T)
GRanges object with 57623 ranges and 2 metadata columns:
          seqnames            ranges strand |        name     score
             <Rle>         <IRanges>  <Rle> | <character> <numeric>
      [1]     chr1          43032144      + | rs250123171         0
      [2]     chr1          36713805      + |  rs50487270         0
      [3]     chr1         132567494      + | rs247294715         0
      [4]     chr1         160995431      + |  rs47617081         0
      [5]     chr1 84036552-84036553      + | rs216202117         0
      ...      ...               ...    ... .         ...       ...
  [57619]     chr1         188263219      + |  rs13476293         0
  [57620]     chr1         134780954      + | rs218301913         0
  [57621]     chr1         130270464      + | rs266050681         0
  [57622]     chr1         107380295      + | rs224267626         0
  [57623]     chr1          98421207      + | rs224196900         0
  -------
  seqinfo: 1 sequence from an unspecified genome; no seqlengths

最后,使用countOverlaps函数统计各个外显子区域的dbSNP数目:

var_count <- countOverlaps(chr1_collapsed_exons, dbsnp_resize, ignore.strand = T)

为了方便追踪,我们将这个数目作为外显子区域的meta-data:

> chr1_collapsed_exons$var_count <- var_count
> chr1_collapsed_exons
GRanges object with 15048 ranges and 1 metadata column:
          seqnames              ranges strand | var_count
             <Rle>           <IRanges>  <Rle> | <integer>
      [1]     chr1     3054233-3054733      * |         1
      [2]     chr1     3102016-3102125      * |         0
      [3]     chr1     3205901-3207317      * |        17
      [4]     chr1     3213439-3216968      * |        21
      [5]     chr1     3421702-3421901      * |         1
      ...      ...                 ...    ... .       ...
  [15044]     chr1 195169702-195169801      * |         0
  [15045]     chr1 195170991-195171168      * |         0
  [15046]     chr1 195176553-195176715      * |         1
  [15047]     chr1 195228278-195228398      * |         0
  [15048]     chr1 195240910-195241007      * |         0
  -------
  seqinfo: 66 sequences (1 circular) from mm10 genome

第一个区域唯一的dbSNP叫做rs233033126:

> dbsnp_resize$name[queryHits(hits)[which(subjectHits(hits) == 1)]]
[1] "rs233033126"

根据UCSC浏览器,该dbSNP确实在区域chr1:3054233-3054733内出现(图2),不过该区域包含的dbSNP明显不止1个,说明我们的数据可能存在问题。

图2
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