一、目标将meme格式转化成seqlog二、seqlog出图不完整# 1. 创建全新的环境避免任何冲突 conda deactivate conda create -n ggmotif_fresh -c conda-forge r-base4.2.3 # 2. 激活新环境 conda activate ggmotif_fresh R if (!require(BiocManager, quietly TRUE)) install.packages(BiocManager) BiocManager::install(seqLogo) # 加载seqLogo library(seqLogo) # 从MEME格式文件提取PFM并绘图 # 你需要先将MEME格式转换为位置频率矩阵 # 这里是一个简单示例 pfm - matrix(c( 10, 12, 4, 14, 2, 16, 2, 10, 18, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 20, 4, 6, 10, 0 ), nrow4, byrowTRUE, dimnameslist(c(A, C, G, T))) # 转换为PWM并绘图 pwm - pfm / colSums(pfm) seqLogo(pwm) # 保存图片 png(motif_logo.png, width1000, height1000) seqLogo(pwm) dev.off()二、ggseqlog1、单个motifR install.packages(ggseqlogo) library(ggseqlogo) library(ggplot2) # 读取MEME文件 # 假设你的MEME文件名为 motifs.meme 或 meme.txt meme_file - /root/test/motifs_results/pwms/xylem_motifs.meme # 替换为你的文件路径 # 函数从MEME文件读取概率矩阵 read_meme_matrix - function(meme_file, motif_num 1) { # 读取文件 lines - readLines(meme_file) # 找到motif开始的标志 motif_start - grep(letter-probability matrix:, lines) if(length(motif_start) motif_num) { stop(paste(文件只有, length(motif_start), 个motif)) } # 定位到指定的motif start_line - motif_start[motif_num] # 获取矩阵维度信息 matrix_info - lines[start_line] # 解析w后面的数字宽度 w - as.numeric(sub(.*w\\s*(\\d).*, \\1, matrix_info)) # 读取矩阵数据 matrix_lines - lines[(start_line 1):(start_line w)] # 解析每一行 matrix_data - do.call(rbind, lapply(matrix_lines, function(line) { as.numeric(strsplit(trimws(line), \\s)[[1]]) })) # 转置为4行A,C,G,Tx w列的矩阵 # 通常MEME格式每行是A,C,G,T的概率 if(ncol(matrix_data) 4) { # 已经是每行一个位置列是碱基 matrix_data - t(matrix_data) } # 设置行名 rownames(matrix_data) - c(A, C, G, T) return(matrix_data) } # 读取第一个motif motif_matrix - read_meme_matrix(meme_file, motif_num 1) # 绘制logo p - ggseqlogo(motif_matrix) theme_classic() labs(title Motif from MEME file, x Position, y Information content (bits)) scale_x_continuous(breaks 1:ncol(motif_matrix)) # 保存 ggsave(meme_motif_logo.png, plot p, width 10, height 4, dpi 300)2、绘制多个motif并排版重新编号输出library(ggseqlogo) library(ggplot2) library(patchwork) # 用于排版 # 定义读取MEME文件的函数方法2的改进版 read_meme_matrix - function(meme_file, motif_num 1) { # 读取文件 lines - readLines(meme_file) # 找到所有motif开始的标志 motif_start - grep(letter-probability matrix:, lines) if(length(motif_start) motif_num) { stop(paste(文件只有, length(motif_start), 个motif)) } # 定位到指定的motif start_line - motif_start[motif_num] # 获取矩阵维度信息 matrix_info - lines[start_line] # 解析w后面的数字宽度 w - as.numeric(sub(.*w\\s*(\\d).*, \\1, matrix_info)) # 读取矩阵数据 matrix_lines - lines[(start_line 1):(start_line w)] # 解析每一行 matrix_data - do.call(rbind, lapply(matrix_lines, function(line) { as.numeric(strsplit(trimws(line), \\s)[[1]]) })) # 转置为4行A,C,G,Tx w列的矩阵 if(ncol(matrix_data) 4) { matrix_data - t(matrix_data) } # 设置行名 rownames(matrix_data) - c(A, C, G, T) return(matrix_data) } # 主程序 meme_file - /root/test/motifs_results/pwms/xylem_motifs.meme # 替换为你的文件路径 # 第一步获取文件中的motif总数 lines - readLines(meme_file) motif_starts - grep(letter-probability matrix:, lines) total_motifs - length(motif_starts) cat(paste(找到, total_motifs, 个motif\n)) # 第二步循环读取所有motif并分别保存 motif_matrices - list() # 存储所有矩阵 for(i in 1:total_motifs) { cat(paste(处理第, i, 个motif...\n)) # 读取矩阵 motif_matrix - read_meme_matrix(meme_file, motif_num i) motif_matrices[[i]] - motif_matrix # 创建单独的logo图 p - ggseqlogo(motif_matrix) theme_classic() labs(title paste(Motif, i), x Position, y Information content (bits)) scale_x_continuous(breaks 1:ncol(motif_matrix)) theme( plot.title element_text(hjust 0.5, size 14, face bold), axis.title element_text(size 10), axis.text element_text(size 9) ) # 保存单个motif图片 ggsave(paste0(motif_, i, _individual.png), plot p, width 8, height 3, dpi 300) cat(paste( 已保存: motif_, i, _individual.png\n, sep)) } # 第三步创建排版图形 ## 方法A使用patchwork包推荐更灵活 if(total_motifs 0) { # 创建所有motif的图形列表 plot_list - list() for(i in 1:total_motifs) { p - ggseqlogo(motif_matrices[[i]]) theme_classic() labs(title paste(Motif, i), x Position, y Bits) scale_x_continuous(breaks 1:ncol(motif_matrices[[i]])) theme( plot.title element_text(hjust 0.5, size 12, face bold), axis.title element_text(size 9), axis.text element_text(size 8), plot.margin margin(5, 5, 5, 5) ) plot_list[[i]] - p } # 决定排版布局 if(total_motifs 3) { # 少数motif用一行显示 combined_plot - wrap_plots(plot_list, ncol total_motifs) plot_annotation( title All Motifs from MEME Analysis, theme theme( plot.title element_text(hjust 0.5, size 16, face bold), plot.margin margin(10, 10, 10, 10) ) ) height - 4 width - 4 * total_motifs } else { # 多个motif用多行显示 ncol - ceiling(sqrt(total_motifs)) nrow - ceiling(total_motifs / ncol) combined_plot - wrap_plots(plot_list, ncol ncol) plot_annotation( title All Motifs from MEME Analysis, theme theme( plot.title element_text(hjust 0.5, size 16, face bold), plot.margin margin(10, 10, 10, 10) ) ) height - 3 * nrow width - 4 * ncol } # 保存排版后的图片 ggsave(all_motifs_patchwork.png, plot combined_plot, width width, height height, dpi 300, limitsize FALSE) # 允许大尺寸 cat(paste(\n已保存排版图片: all_motifs_patchwork.png (, width, x, height, 英寸)\n, sep)) } # 第四步生成汇总报告可选 cat(\n 汇总报告 \n) cat(paste(总motif数:, total_motifs, \n)) for(i in 1:total_motifs) { cat(paste(Motif, i, : 长度 , ncol(motif_matrices[[i]]), bp\n)) } cat(\n) # 第五步如果你想自定义每个motif的颜色 cat(\n是否要自定义颜色输入数字选择方案 (1-4)或直接运行默认方案:\n) cat(1: 经典颜色 (A绿色, C蓝色, G橙色, T红色)\n) cat(2: 紫色系\n) cat(3: 暖色系\n) cat(4: 冷色系\n) # 如果你想要自定义颜色可以运行这部分 customize_colors - function(choice 1) { if(choice 1) { # 经典颜色 col_scheme - list(A green, C blue, G orange, T red) } else if(choice 2) { # 紫色系 col_scheme - list(A #9e9ac8, C #6a51a3, G #cbc9e2, T #3f007d) } else if(choice 3) { # 暖色系 col_scheme - list(A #fd8d3c, C #fc4e2a, G #e31a1c, T #bd0026) } else if(choice 4) { # 冷色系 col_scheme - list(A #74c476, C #31a354, G #006d2c, T #00441b) } # 应用颜色重新绘制 custom_plots - list() for(i in 1:total_motifs) { p - ggseqlogo(motif_matrices[[i]], col_scheme col_scheme) theme_classic() labs(title paste(Motif, i), x Position, y Bits) custom_plots[[i]] - p } # 保存自定义颜色的排版 combined_custom - wrap_plots(custom_plots, ncol ifelse(total_motifs 3, total_motifs, 2)) ggsave(all_motifs_custom_colors.png, combined_custom, width 12, height 4*ceiling(total_motifs/3), dpi 300) cat(已保存自定义颜色版本: all_motifs_custom_colors.png\n) } # 取消下面一行的注释来使用自定义颜色修改数字选择方案 # customize_colors(1)按原名称保存library(ggseqlogo) library(ggplot2) library(patchwork) # 改进的读取函数同时返回矩阵和motif名称 read_meme_matrix_with_name - function(meme_file, motif_num 1) { lines - readLines(meme_file) # 找到所有MOTIF行和矩阵开始的位置 motif_lines - grep(^MOTIF, lines) motif_start - grep(letter-probability matrix:, lines) if(length(motif_start) motif_num) { stop(paste(文件只有, length(motif_start), 个motif)) } # 获取motif名称 motif_name_line - lines[motif_lines[motif_num]] # 提取MOTIF后面的名称通常是第二个字段 motif_name - strsplit(motif_name_line, \\s)[[1]][2] # 定位到矩阵开始 start_line - motif_start[motif_num] # 获取矩阵维度 matrix_info - lines[start_line] w - as.numeric(sub(.*w\\s*(\\d).*, \\1, matrix_info)) # 读取矩阵数据 matrix_lines - lines[(start_line 1):(start_line w)] matrix_data - do.call(rbind, lapply(matrix_lines, function(line) { as.numeric(strsplit(trimws(line), \\s)[[1]]) })) if(ncol(matrix_data) 4) matrix_data - t(matrix_data) rownames(matrix_data) - c(A, C, G, T) # 返回列表包含矩阵和名称 return(list( matrix matrix_data, name motif_name )) } # 主程序 meme_file - 你的MEME文件.meme # 替换为你的文件路径 # 获取基本信息 lines - readLines(meme_file) motif_lines - grep(^MOTIF, lines) total_motifs - length(motif_lines) cat(paste(找到, total_motifs, 个motif\n\n)) # 循环读取所有motif并保存 matrices - list() motif_names - c() for(i in 1:total_motifs) { # 读取矩阵和名称 result - read_meme_matrix_with_name(meme_file, i) matrices[[i]] - result$matrix motif_names - c(motif_names, result$name) cat(paste(处理 Motif, i, :, result$name, \n)) cat(paste( 长度:, ncol(result$matrix), bp\n)) # 创建安全的文件名替换特殊字符 safe_name - gsub([^A-Za-z0-9_-], _, result$name) # 创建单独的logo图 p - ggseqlogo(result$matrix) theme_classic() labs(title result$name, x Position, y Information content (bits)) scale_x_continuous(breaks 1:ncol(result$matrix)) theme( plot.title element_text(hjust 0.5, size 14, face bold), axis.title element_text(size 10), axis.text element_text(size 9) ) # 使用motif名称保存文件 filename - paste0(safe_name, _logo.png) ggsave(filename, plot p, width 8, height 3, dpi 300) cat(paste( 已保存:, filename, \n\n)) } # 创建所有motif的排版图 plot_list - list() for(i in 1:total_motifs) { p - ggseqlogo(matrices[[i]]) theme_classic() labs(title motif_names[i], x Position, y Bits) scale_x_continuous(breaks 1:ncol(matrices[[i]])) theme( plot.title element_text(hjust 0.5, size 10, face bold), axis.title element_text(size 8), axis.text element_text(size 7), plot.margin margin(5, 5, 5, 5) ) plot_list[[i]] - p } # 智能布局排版 if(total_motifs 3) { # 少数motif用一行 combined_plot - wrap_plots(plot_list, ncol total_motifs) plot_annotation( title All Motifs from MEME Analysis, theme theme( plot.title element_text(hjust 0.5, size 16, face bold) ) ) width - 4 * total_motifs height - 4 } else if(total_motifs 6) { # 中等数量用2行 ncol - ceiling(total_motifs / 2) combined_plot - wrap_plots(plot_list, ncol ncol) plot_annotation( title All Motifs from MEME Analysis, theme theme( plot.title element_text(hjust 0.5, size 16, face bold) ) ) width - 4 * ncol height - 8 } else { # 大量motif用网格布局 ncol - ceiling(sqrt(total_motifs)) combined_plot - wrap_plots(plot_list, ncol ncol) plot_annotation( title All Motifs from MEME Analysis, theme theme( plot.title element_text(hjust 0.5, size 16, face bold) ) ) width - 4 * ncol height - 3 * ceiling(total_motifs / ncol) } # 保存排版图 ggsave(all_motifs_combined.png, plot combined_plot, width width, height height, dpi 300, limitsize FALSE) # 生成汇总文件包含motif名称和长度信息 summary_file - motif_summary.txt sink(summary_file) cat(MEME Motif Summary\n) cat(\n\n) cat(paste(总motif数:, total_motifs, \n)) cat(paste(分析时间:, date(), \n\n)) cat(详细信息:\n) cat(---------\n) for(i in 1:total_motifs) { cat(sprintf(%2d. %-20s 长度: %2d bp 文件: %s_logo.png\n, i, motif_names[i], ncol(matrices[[i]]), gsub([^A-Za-z0-9_-], _, motif_names[i]))) } sink() cat(\n 完成 \n) cat(paste(生成了, total_motifs, 个单独的logo图\n)) cat(paste(排版图: all_motifs_combined.png\n)) cat(paste(汇总文件: motif_summary.txt\n)) cat(\n) # 可选显示所有motif名称 cat(\nMotif名称列表:\n) for(i in 1:total_motifs) { cat(sprintf( %2d: %s\n, i, motif_names[i])) }