本节来介绍一个ggplot2的扩展包gggenomes使用它可以轻松地对不同来源的基因数据组合成一个全面而优雅的图，下面让我们来看一个小例子

安装R包

目前gggenomes还处于开发版因此需要从git_hub下载

devtools::install_github("thackl/thacklr")
devtools::install_github("thackl/gggenomes")

加载R包

library(gggenomes)
library(tidyverse)

导入数据

在此我们使用包自带的数据

data(package="gggenomes")

数据可视化

gggenomes(emale_genes, emale_seqs, emale_tirs, emale_ava) %>%
  add_feats(ngaros=emale_ngaros, gc=emale_gc) %>%
  add_sublinks(emale_prot_ava) %>%
  flip_by_links() +
  geom_feat(position="identity", size=6) +
  geom_seq() +
  geom_link(data=links(2)) +
  geom_bin_label() +
  geom_gene(aes(fill=name)) +
  geom_gene_tag(aes(label=name), nudge_y=0.1, check_overlap = TRUE) +
  geom_feat(data=feats(ngaros), alpha=.3, size=10, position="identity") +
  geom_feat_note(aes(label="Ngaro-transposon"), feats(ngaros),
                 nudge_y=.1, vjust=0) +
  geom_ribbon(aes(x=(x+xend)/2, ymax=y+.24, ymin=y+.38-(.4*score),
                  group=seq_id, linetype="GC-content"), feats(gc),
              fill="lavenderblush4", position=position_nudge(y=-.1)) +
  scale_fill_brewer("Genes", palette="Dark2", na.value="cornsilk3")+
  theme(panel.grid.major=element_blank(),
        panel.grid.minor=element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        axis.title=element_blank(), 
        axis.text=element_text(color="black"),
        plot.margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5),units=,"cm"),
        legend.key=element_blank(),
        legend.text = element_text(color="black",size=10), 
        legend.spacing.x=unit(0.1,'cm'),
        legend.key.width=unit(0.5,'cm'),
        legend.key.height=unit(0.5,'cm'), 
        legend.background=element_blank(), 
        legend.box.background=element_rect(colour = "black"), 
        legend.box.margin = margin(1,1,1,1))

可以看到完全兼容ggplot2的语法，本节只是初步介绍，后续会进行更加详细的介绍；敬请期待

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