本篇文章为大家展示了如何用gggenes 画基因结构图，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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gggenes是一款基于ggplot2开发的R包，可以很方便的画出下图所示的基因结构图。
install.packages("gggenes") 或者从github下载安装：
devtools::install_github("wilkox/gggenes") 2. 准备输入数据
官方给的例子如下：
> head(example_genes) molecule gene start end strand direction1 Genome5 genA 405113 407035 forward 12 Genome5 genB 407035 407916 forward 13 Genome5 genC 407927 408394 forward 14 Genome5 genD 408387 408737 reverse -15 Genome5 genE 408751 409830 forward 16 Genome5 genF 409836 410315 forward 1
输入数据应该包含6列，分别代表：
物种名 基因名 起始位置 结束位置 基因方向 基因方向
如果不需要考虑画出基因方向的话，只需要前4列数据就行：物种名，基因名，起始位置，结束位置
如果加上基因方向，就需要加上 strand 这一列，正负链分用“forward”和“reverse”表示。示例数据中的 direction 这一列是多余的，并不会被用到。
2. 作图
library(ggplot2)library(gggenes)
ggplot(example_genes, aes(xmin = start, xmax = end, y = molecule, fill = gene)) + geom_gene_arrow() + facet_wrap(~ molecule, scales = "free", ncol = 1) + scale_fill_brewer(palette = "Set3") + theme_genes()
图如下：
可以看出来，使用的是我们熟悉的ggplot2语法，再加上 geom_gene_arrow() 函数来实现了基因结构的作图。
下面的我们加上方向，也加上基因名称，代码如下：
ggplot(example_genes, aes(xmin = start, xmax = end, y = molecule, fill = gene, label = gene, forward = direction)) + geom_gene_arrow() + facet_wrap(~ molecule, scales = "free", ncol = 1) + scale_fill_brewer(palette = "Set3") + theme_genes() + geom_gene_label(align = "left")
label = gene, forward = direction 指定了基因名和基因方向
geom_gene_label(align = "left") 在图上添加了基因名并靠左对齐
3. 其他用法
gggenes也可以如上图所示展现基因结构域特征或者比对信息，可以使用geom_subgene_arrow() 函数来实现，需要额外用到另一份数据example_subgenes，代码如下：
> head(example_subgenes) molecule gene start end strand subgene from to1 Genome5 genA 405113 407035 forward genA-1 405774 4065382 Genome5 genB 407035 407916 forward genB-1 407458 4078973 Genome5 genC 407927 408394 forward genC-1 407942 4081584 Genome5 genC 407927 408394 forward genC-2 408186 4082095 Genome5 genC 407927 408394 forward genC-3 408233 408257
ggplot(example_genes, aes(xmin = start, xmax = end, y = molecule)) + facet_wrap(~ molecule, scales = "free", ncol = 1) + geom_gene_arrow(fill = "white") + geom_subgene_arrow(data = example_subgenes, aes(xmin = start, xmax = end, y = molecule, fill = gene, xsubmin = from, xsubmax = to), color="black", alpha=.7) + theme_genes()
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