Уменьшить Грендж и сохранить мета-колонку

Вопрос или проблема

gr
      seqnames    ranges strand |        name     score
         <Rle> <IRanges>  <Rle> | <character> <integer>
  [1]     chr1     11-20      + |          a1         1
  [2]     chr1   101-200      - |          a2         2
  [3]     chr1   101-200      - |          a2         3

reduce(gr)
      seqnames    ranges strand
         <Rle> <IRanges>  <Rle>
  [1]     chr1     11-20      +
  [2]     chr1   101-200      -

      seqnames    ranges strand    score
         <Rle> <IRanges>  <Rle>     
  [1]     chr1     11-20      +       1
  [2]     chr1   101-200      -       2,3

Ответ или решение

Чтобы решить задачу уменьшения объекта GRanges в R с сохранением метаданных (мета-колонок), можно использовать функции из пакета GenomicRanges. Ваша цель состоит в том, чтобы не только выполнить редукцию диапазонов, но и консолидировать значения в мета-колонках, таких как score, в случае, когда диапазоны совпадают.

Шаг 1: Установка пакетов

Убедитесь, что у вас установлен пакет GenomicRanges. Если нет, можете установить его через Bioconductor:

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

Шаг 2: Создание объекта GRanges

Для начала создадим пример объекта GRanges, который вы предоставили:

library(GenomicRanges)

gr <- GRanges(
  seqnames = Rle(c("chr1", "chr1", "chr1")),
  ranges = IRanges(start = c(11, 101, 101), end = c(20, 200, 200)),
  strand = Rle(c("+", "-", "-")),
  name = c("a1", "a2", "a2"),
  score = c(1, 2, 3)
)

Шаг 3: Уменьшение объекта GRanges и сохранение метаданных

Теперь выполним редукцию диапазонов и консолидируем значения мета-колонки score. Для этого можно использовать комбинацию функций reduce и aggregate.

# Редукция диапазонов
reduced_gr <- reduce(gr)

# Создание нового объекта с агрегированными значениями score
aggregated_scores <- sapply(seq_along(reduced_gr), function(i) {
  scores_for_range <- gr$score[findOverlaps(gr, reduced_gr[i])]
  paste(scores_for_range, collapse = ",")
})

# Создание нового GRanges с сохранением метаданных
result <- GRanges(
  seqnames = seqnames(reduced_gr),
  ranges = ranges(reduced_gr),
  strand = strand(reduced_gr),
  score = aggregated_scores
)

# Подсмотрим на результат
result

Результат

Ваш чемодан после выполнения вышеуказанных шагов будет выглядеть следующим образом:

      seqnames    ranges strand    score
         <Rle> <IRanges>  <Rle> <character>
  [1]     chr1     11-20      +       1
  [2]     chr1   101-200      -      2,3

Заключение

В итоге, мы успешно уменьшили объект GRanges, сохранив при этом мета-колонку score, объединив значения для совпадающих диапазонов. Такой подход позволяет сохранить важные данные и обеспечивает высокий уровень гибкости в работе с биоинформатическими данными.

Если у вас остались вопросы или требуется дополнительное разъяснение по конкретным аспектам, пожалуйста, дайте знать!