用GRanges寻找染色体重叠区

我有一份来自一系列患者的基因组区域范围列表

> head(dotoo)
GRanges with 6 ranges and 3 metadata columns:
    seqnames                 ranges strand |       Id       CN Histology
       <Rle>              <IRanges>  <Rle> | <factor> <factor>  <factor>
[1]        3 [167946693, 168005541]      * |        9        3        MD
[2]        3 [189907623, 189954633]      * |        9        3        MD
[3]        6 [132274121, 132384438]      * |        9        3        MD
[4]       11 [ 67685096,  70138399]      * |        9        4        MD
[5]       12 [ 53859037,  53927595]      * |        9        3        MD
[6]       15 [ 19830049,  20089383]      * |        9        1        MD

>头部（dotoo）
具有6个范围和3个元数据列的Grange：
seqnames ranges strand | Id CN组织学
|    
[1] 3[167946693，168005541]*| 9 3马里兰州
[2] 3[189907623189954633]*| 9 3马里兰州
[3] 6[132274121132384438]*| 9 3马里兰州
[4] 11[6768509670138399]*| 9 4马里兰州
[5] 12[53859037，53927595]*| 9 3马里兰州
[6] 15[1983004920089383]*| 9 1马里兰州

当我用

autoplot（dotoo，aes（fill=as.factor（Id），color=as.factor（Id）））

我看到许多重叠区域，看到图像了吗

如何找出至少3名患者之间哪些区域重叠，并且共享了

CN

---

基本上，如果你看这张图片，我如何找到“叠加”的区域，以及仅共享的部分？有什么办法吗？

获取“不相交”区域的列表（可能这不是您想要的？其他选项有

reduce

，只有原始的

dotoo

对象，完全没有此步骤）

查找原始区域和每个不相交区域之间的重叠

olap = findOverlaps(query=dotoo, subject=d)

根据主题和CN将索引拆分为重叠部分

splt = split(seq_along(olap), list(subjectHits(olap), dotoo$CN[queryHits(olap)]))

将这些筛选为满足您条件的

filt = Filter(function(x) length(x) >= 3, splt)

filt

现在是指向

olap

的索引列表。您可以创建一个包含重叠元素的GrangeList，如下所示：

idx = unlist(filt)
grp = rep(seq_along(filt), sapply(filt, length))
splitAsList(dotoo[queryHits(olap)[idx]], grp)

---

询问有关Bioconductor软件包的问题（无需订阅）。

您是否尝试过

findOverlaps（）

？我尝试过，但这不是我需要的。

idx = unlist(filt)
grp = rep(seq_along(filt), sapply(filt, length))
splitAsList(dotoo[queryHits(olap)[idx]], grp)