BioF3 FigCode · SCI 绘图代码集

Peak 注释（Peak Annotation Pie）

导出日期：2026年6月27日

分类：基因组｜ 依赖包：ggplot2

解决的生物学问题

实验富集的 peak 主要分布在基因组的哪些功能区域？是否偏好启动子区？

应用场景

ChIP-seq peak 基因组分布概览
ATAC-seq 开放染色质区域注释
不同组蛋白修饰的分布对比
TF 结合位点区域偏好分析

输入数据格式

narrowPeak 文件 + TxDb 注释

关键参数

tssRegion TSS 上下游范围（c(-3000, 3000)）
TxDb 基因组注释版本
level 注释层级（gene / transcript）
输出图形类型（pie / bar）

快速开始

1. 直接在线运行

打开 FigCode 在线绘图，点击本工具卡片的"在线绘图"按钮即可用内置示例数据出图，零环境配置。

2. 本地复现

下载脚本和示例数据，本地 RStudio 运行：

# 下载
curl -O https://<your-site>/figcode/scripts/peak-anno.R
curl -O https://<your-site>/figcode/data/peak-anno.csv

3. 安装依赖

# CRAN 包
install.packages(c("ggplot2"))

# Bioconductor 包（如需）
# BiocManager::install(c())

完整代码

library(ggplot2)

# --- Demo: simulate peak annotation proportions ---
anno_df <- data.frame(
  Feature = c("Promoter (<=1kb)", "Promoter (1-2kb)", "Promoter (2-3kb)",
              "5' UTR", "3' UTR", "1st Exon", "Other Exon",
              "1st Intron", "Other Intron", "Distal Intergenic"),
  Percentage = c(28, 8, 5, 2, 4, 3, 5, 12, 18, 15)
)
anno_df$Feature <- factor(anno_df$Feature, levels = rev(anno_df$Feature))

# --- Plot ---
ggplot(anno_df, aes(x = "", y = Percentage, fill = Feature)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar("y") +
  labs(title = "Peak Genomic Annotation", fill = "Feature") +
  theme_void() +
  theme(legend.text = element_text(size = 8))

替换为自己的数据

脚本中以 # --- Demo data --- 标注的段落是示例数据生成代码。替换为自己的数据时，保持列名一致即可：

输入格式：narrowPeak 文件 + TxDb 注释
使用 read.csv() / readRDS() 读取本地文件