diff --git a/data_structure_overview.html b/data_structure_overview.html deleted file mode 100644 index 49f105c..0000000 --- a/data_structure_overview.html +++ /dev/null @@ -1,519 +0,0 @@ - - - - -
- - - - - - - - -swissprot_annotations <- load_swissprot("data/swissprot_annotations.tsv")
-str(swissprot_annotations)
-## 'data.frame': 550116 obs. of 18 variables:
-## $ ID : chr "P31946" "P62258" "Q04917" "P61981" ...
-## $ protein_name : chr "14-3-3 protein beta/alpha (Protein 1054) (Protein kinase C inhibitor protein 1) (KCIP-1) [Cleaved into: 14-3-3 "| __truncated__ "14-3-3 protein epsilon (14-3-3E)" "14-3-3 protein eta (Protein AS1)" "14-3-3 protein gamma (Protein kinase C inhibitor protein 1) (KCIP-1) [Cleaved into: 14-3-3 protein gamma, N-ter"| __truncated__ ...
-## $ Length : int 246 255 246 247 248 245 245 245 365 365 ...
-## $ Superkingdom : chr "Eukaryota" "Eukaryota" "Eukaryota" "Eukaryota" ...
-## $ Kingdom : chr "Metazoa" "Metazoa" "Metazoa" "Metazoa" ...
-## $ Order : chr "Primates" "Primates" "Primates" "Primates" ...
-## $ Class : chr "Mammalia" "Mammalia" "Mammalia" "Mammalia" ...
-## $ Family : chr "Hominidae (great apes)" "Hominidae (great apes)" "Hominidae (great apes)" "Hominidae (great apes)" ...
-## $ Species : chr "Homo sapiens (Human)" "Homo sapiens (Human)" "Homo sapiens (Human)" "Homo sapiens (Human)" ...
-## $ Species_ID : int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
-## $ DisProt_ID : chr "" "" "" "" ...
-## $ MobiDB_ID : logi NA NA NA NA NA NA ...
-## $ virus_hosts : chr "" "" "" "" ...
-## $ OrthoDB_ID : chr "EOG7HHWT3;" "EOG7HHWT3;" "EOG7HHWT3;" "EOG7HHWT3;" ...
-## $ OMA_ID : chr "MGREYRE;" "MQESDKP;" "APEQACQ;" "IKNCGET;" ...
-## $ is_chloroplastic: logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
-## $ is_mitochondrial: logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
-## $ origin : chr "Metazoa (Eukaryota)" "Metazoa (Eukaryota)" "Metazoa (Eukaryota)" "Metazoa (Eukaryota)" ...
-pfam_annotations <- read.delim("data/pfam_annotations.tab", header = TRUE, sep='\t')
-str(pfam_annotations)
-## 'data.frame': 549832 obs. of 2 variables:
-## $ ID : Factor w/ 549832 levels "A0A023GPJ0","A0A023PXA5",..: 236607 264331 292440 264064 236608 232570 265155 235320 198238 220793 ...
-## $ Pfam_ID: Factor w/ 16591 levels "","PF00001;",..: 1252 1252 1252 1252 1252 1252 1252 10251 10251 10251 ...
-pfam_clans=read.delim("data/Pfam-A.clans.tsv", header = TRUE, sep='\t')
-str(pfam_clans)
-## 'data.frame': 16295 obs. of 5 variables:
-## $ Pfam_ID : Factor w/ 16295 levels "PF00001","PF00002",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
-## $ CL_ID : Factor w/ 560 levels "","CL0001","CL0003",..: 178 178 178 20 20 20 74 2 20 1 ...
-## $ CL_Name : Factor w/ 560 levels "","2H","2heme_cytochrom",..: 225 225 225 355 355 355 116 154 355 1 ...
-## $ Pfam_Name: Factor w/ 16295 levels "1-cysPrx_C","120_Rick_ant",..: 60 61 62 108 164 869 2400 6934 8278 8651 ...
-## $ Pfam_Desc: Factor w/ 15748 levels "'Cold-shock' DNA-binding domain",..: 125 126 127 857 170 816 2555 4650 4686 6011 ...
-scales_and_slopes <- read.delim("data/scales_and_slopes.csv", header = TRUE, sep = '\t')
-str(scales_and_slopes)
-## 'data.frame': 20 obs. of 12 variables:
-## $ AA : Factor w/ 20 levels "A","C","D","E",..: 1 15 12 3 2 14 4 6 7 8 ...
-## $ TopIDP : num 0.06 0.18 0.007 0.192 0.02 0.318 0.736 0.166 0.303 -0.486 ...
-## $ Hessa : num 0.11 2.58 2.05 3.49 -0.13 2.36 2.68 0.74 2.06 -0.6 ...
-## $ Hydropathy : num -0.7 -1.3 2.8 1.9 -1.6 -3.5 -4.5 4.2 -3.5 1.8 ...
-## $ Slope : num 2.48e-03 2.50e-03 -1.40e-03 -4.54e-05 -4.09e-05 ...
-## $ R : num 0.935 0.922 -0.883 -0.233 -0.236 ...
-## $ KyteDolittle: num 1.8 -4.5 -3.5 -3.5 2.5 -3.5 -3.5 -0.4 -3.2 4.5 ...
-## $ R_old : num 0.92 0.91 -0.87 -0.07 -0.06 -0.05 0 0.92 -0.07 -0.91 ...
-## $ Alpha : num 0.17 0.09 -0.11 -0.03 -0.02 0.07 0.18 -0.29 0 0 ...
-## $ Beta : num -0.15 -0.04 -0.22 -0.27 0.08 -0.08 -0.25 -0.18 -0.06 0.26 ...
-## $ Coil : num -0.08 -0.05 0.07 0.08 -0.02 -0.02 -0.12 0.1 0.03 -0.05 ...
-## $ Turn : num -0.1 -0.04 0.2 0.08 -0.02 0 0.06 0.27 -0.01 -0.62 ...
-aa_freqs <- read.csv("results/aa_freqs.csv", header = TRUE)
-str(aa_freqs)
-## 'data.frame': 5 obs. of 26 variables:
-## $ group: Factor w/ 5 levels "all","all_tr",..: 2 4 5 3 1
-## $ A : int 2718811 1570628 2302470 1155218 16236335
-## $ B : int 27 6 12 14 345
-## $ C : int 590059 315728 460544 334344 2702740
-## $ D : int 1837611 1067564 1540850 828128 10731810
-## $ E : int 2387033 1420731 2024409 1058580 13251774
-## $ F : int 1160867 631752 965391 484711 7594612
-## $ G : int 2598159 1536170 2188563 1262249 13918736
-## $ H : int 779748 446634 643036 363356 4465664
-## $ I : int 1745177 944375 1450029 750220 11675389
-## $ K : int 1992820 1179744 1679143 897924 11457059
-## $ L : int 3066657 1745924 2567717 1282891 18977060
-## $ M : int 653061 366996 547868 271442 4748716
-## $ N : int 1587649 1006087 1352881 734327 7977616
-## $ O : int 3 3 0 0 29
-## $ P : int 1990269 1299861 1733485 940607 9270951
-## $ Q : int 1586221 1021328 1369125 723726 7723433
-## $ R : int 1819229 1059430 1532474 781791 10877771
-## $ S : int 2739102 1770016 2350434 1261635 12954836
-## $ T : int 1934581 1170274 1638254 928364 10507503
-## $ U : int 28 6 28 1 329
-## $ V : int 2088141 1141208 1736580 924672 13502478
-## $ W : int 343390 179179 283604 149338 2147479
-## $ X : int 1647 1296 1437 1132 8697
-## $ Y : int 910123 498113 754299 399192 5740999
-## $ Z : int 21 11 10 14 314
-virus_host_pairs_host_taxname_in_sp <- read.csv("results/virus_host_pairs_host_taxname_in_sp.csv", header = TRUE)
-str(virus_host_pairs_host_taxname_in_sp)
-## 'data.frame': 1397 obs. of 3 variables:
-## $ virus_TaxName : Factor w/ 699 levels "Abelson murine leukemia virus",..: 84 144 493 46 445 677 434 299 299 639 ...
-## $ virus_TaxID : int NA NA NA 38525 261939 10255 1285600 10407 10407 10830 ...
-## $ virushost_TaxName: Factor w/ 339 levels "Acanthamoeba polyphaga (Amoeba)",..: 18 140 37 170 77 137 79 137 128 193 ...
-Archea <- read.csv("results/amino_acid_frequencies/Archaea.csv", header = T)
-str(Archea)
-## 'data.frame': 2 obs. of 27 variables:
-## $ Set : Factor w/ 2 levels "swissprot","swissprot_disorder": 1 2
-## $ Superkingdom: Factor w/ 1 level "Archaea": 1 1
-## $ A : int 436486 24726
-## $ B : int 0 0
-## $ C : int 50494 978
-## $ D : int 329899 22060
-## $ E : int 474852 36762
-## $ F : int 193118 5445
-## $ G : int 422946 30678
-## $ H : int 98502 6680
-## $ I : int 428571 11534
-## $ K : int 397353 30598
-## $ L : int 493826 16428
-## $ M : int 137141 19931
-## $ N : int 203221 11186
-## $ O : int 27 0
-## $ P : int 235485 24261
-## $ Q : int 121727 11643
-## $ R : int 317213 26726
-## $ S : int 292708 28324
-## $ T : int 268361 19976
-## $ U : int 19 0
-## $ V : int 447570 15586
-## $ W : int 46186 1745
-## $ X : int 22 5
-## $ Y : int 189168 4771
-## $ Z : int 0 0
-head(Archea)
-## Set Superkingdom A B C D E F
-## 1 swissprot Archaea 436486 0 50494 329899 474852 193118
-## 2 swissprot_disorder Archaea 24726 0 978 22060 36762 5445
-## G H I K L M N O P Q R
-## 1 422946 98502 428571 397353 493826 137141 203221 27 235485 121727 317213
-## 2 30678 6680 11534 30598 16428 19931 11186 0 24261 11643 26726
-## S T U V W X Y Z
-## 1 292708 268361 19 447570 46186 22 189168 0
-## 2 28324 19976 0 15586 1745 5 4771 0
-summary_aa_freqs <- read.csv("results/amino_acid_frequencies/summary.csv", header = T)
-str(summary_aa_freqs)
-## 'data.frame': 8 obs. of 27 variables:
-## $ Set : Factor w/ 3 levels "swissprot","swissprot_disorder",..: 1 2 1 2 1 3 1 2
-## $ Superkingdom: Factor w/ 4 levels "Archaea","Bacteria",..: 3 3 1 1 2 2 4 4
-## $ A : int 5449967 989976 436486 24726 9843006 630867 487513 56098
-## $ B : int 332 56 0 0 11 4 2 0
-## $ C : int 1502972 92928 50494 978 991919 17334 153889 5322
-## $ D : int 4070257 798770 329899 22060 5919567 397840 397712 51463
-## $ E : int 5232108 1180166 474852 36762 7097830 546254 429559 63234
-## $ F : int 3225431 216751 193118 5445 3856006 110163 310408 11887
-## $ G : int 5067985 1067221 422946 30678 7960268 582409 450616 68180
-## $ H : int 1906263 324017 98502 6680 2288910 170311 166318 17529
-## $ I : int 4190241 298485 428571 11534 6581651 186972 461634 20470
-## $ K : int 4771235 955565 397353 30598 5833587 619687 439170 51526
-## $ L : int 7665533 707289 493826 16428 10112162 329312 682694 36810
-## $ M : int 1812495 329042 137141 19931 2606945 361345 186442 24247
-## $ N : int 3481801 657488 203221 11186 3902058 310234 380145 39465
-## $ O : int 0 0 27 0 2 0 0 0
-## $ P : int 4235113 1285952 235485 24261 4415665 484538 371224 82460
-## $ Q : int 3375222 758361 121727 11643 3936416 342952 280134 41720
-## $ R : int 4176002 858108 317213 26726 5965167 540413 406174 65621
-## $ S : int 6462728 1771518 292708 28324 5630454 615133 548296 96167
-## $ T : int 4324091 848464 268361 19976 5428713 440791 472246 63117
-## $ U : int 256 19 19 0 53 0 1 0
-## $ V : int 4884320 496031 447570 15586 7665573 271755 487972 31745
-## $ W : int 976976 63778 46186 1745 1018811 30614 102782 4733
-## $ X : int 7669 1912 22 5 750 156 249 29
-## $ Y : int 2384472 173288 189168 4771 2881346 85184 278431 11726
-## $ Z : int 309 51 0 0 4 1 1 0
-head(summary_aa_freqs)
-## Set Superkingdom A B C D
-## 1 swissprot Eukaryota 5449967 332 1502972 4070257
-## 2 swissprot_disorder Eukaryota 989976 56 92928 798770
-## 3 swissprot Archaea 436486 0 50494 329899
-## 4 swissprot_disorder Archaea 24726 0 978 22060
-## 5 swissprot Bacteria 9843006 11 991919 5919567
-## 6 swisswissprot_disordersprot Bacteria 630867 4 17334 397840
-## E F G H I K L M N
-## 1 5232108 3225431 5067985 1906263 4190241 4771235 7665533 1812495 3481801
-## 2 1180166 216751 1067221 324017 298485 955565 707289 329042 657488
-## 3 474852 193118 422946 98502 428571 397353 493826 137141 203221
-## 4 36762 5445 30678 6680 11534 30598 16428 19931 11186
-## 5 7097830 3856006 7960268 2288910 6581651 5833587 10112162 2606945 3902058
-## 6 546254 110163 582409 170311 186972 619687 329312 361345 310234
-## O P Q R S T U V W X
-## 1 0 4235113 3375222 4176002 6462728 4324091 256 4884320 976976 7669
-## 2 0 1285952 758361 858108 1771518 848464 19 496031 63778 1912
-## 3 27 235485 121727 317213 292708 268361 19 447570 46186 22
-## 4 0 24261 11643 26726 28324 19976 0 15586 1745 5
-## 5 2 4415665 3936416 5965167 5630454 5428713 53 7665573 1018811 750
-## 6 0 484538 342952 540413 615133 440791 0 271755 30614 156
-## Y Z
-## 1 2384472 309
-## 2 173288 51
-## 3 189168 0
-## 4 4771 0
-## 5 2881346 4
-## 6 85184 1
-Archea_mobidb_consensus <- read.csv("results/amino_acid_frequencies/mobidb_consensus/Archaea.csv", header = T)
-str(Archea_mobidb_consensus)
-## 'data.frame': 1 obs. of 25 variables:
-## $ A: int 28101
-## $ B: int 0
-## $ C: int 1139
-## $ D: int 25950
-## $ E: int 42028
-## $ F: int 6407
-## $ G: int 35480
-## $ H: int 7566
-## $ I: int 13155
-## $ K: int 34668
-## $ L: int 19108
-## $ M: int 22800
-## $ N: int 13034
-## $ O: int 2
-## $ P: int 27868
-## $ Q: int 13666
-## $ R: int 30582
-## $ S: int 32787
-## $ T: int 23164
-## $ U: int 0
-## $ V: int 17996
-## $ W: int 1973
-## $ X: int 5
-## $ Y: int 5606
-## $ Z: int 0
-Archea_mobidb_consensus_inverse <- read.csv("results/amino_acid_frequencies/mobidb_consensus_inverse/Archaea.csv", header = T)
-str(Archea_mobidb_consensus_inverse)
-## 'data.frame': 1 obs. of 25 variables:
-## $ A: int 408385
-## $ B: int 0
-## $ C: int 49355
-## $ D: int 303949
-## $ E: int 432824
-## $ F: int 186711
-## $ G: int 387466
-## $ H: int 90936
-## $ I: int 415416
-## $ K: int 362685
-## $ L: int 474718
-## $ M: int 114341
-## $ N: int 190187
-## $ O: int 25
-## $ P: int 207617
-## $ Q: int 108061
-## $ R: int 286631
-## $ S: int 259921
-## $ T: int 245197
-## $ U: int 19
-## $ V: int 429574
-## $ W: int 44213
-## $ X: int 17
-## $ Y: int 183562
-## $ Z: int 0
-Archea_mobidb_regions_inverted <- read.csv("results/amino_acid_frequencies/mobidb_regions_inverted/Archaea.csv", header = T)
-str(Archea_mobidb_regions_inverted)
-## 'data.frame': 1 obs. of 25 variables:
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-emtpy subdirectories…
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-## 'data.frame': 486252 obs. of 10 variables:
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-## $ n_effective : num 3 2 2 2 2 ...
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-## 'data.frame': 119733 obs. of 15 variables:
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-## $ MSA : Factor w/ 81702 levels "---------------------------------------------------------------------------------------------------------------"| __truncated__,..: 396 29289 26387 26656 33102 29698 75866 79916 67720 14126 ...
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-## $ idr_end : int 714 696 180 696 696 180 52 973 195 275 ...
-Citation | -Content | -Methods | -
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Tompa, P. (2003). Intrinsically unstructured proteins evolve by repeat expansion. BioEssays : News and Reviews in Molecular, Cellular and Developmental Biology, 25(9), 847–855. http://doi.org/10.1002/bies.10324 | -The frequency of TRs is higher in unstructured proteins compared to a background of all proteins. Tompa claims that repeat expansion is a major mechanism of the evolution of unstructured proteins. Tompa’s view stems from the observatation of fast evolving micro- and minisatellites. | -Unpublished algorithm also used by Marcotte & Pellegrini used for TR detection on 126 unstructured proteins and domains. | -
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Szalkowski, A. M., & Anisimova, M. (2011). Markov models of amino acid substitution to study proteins with intrinsically disordered regions. PloS One, 6(5), e20488. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0020488 | -- | Data: T-REKS (de novo repeat detection algorithm, detects mostly TRs l < 15 [aa]) on Disprot | -
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Lobanov, M. Y., & Galzitskaya, O. V. (2015). How Common Is Disorder? Occurrence of Disordered Residues in Four Domains of Life. International Journal of Molecular Sciences, 16(8), 19490–19507. http://doi.org/10.3390/ijms160819490 | -Calculating “Fraction of Disordered Residues in Proteins Containing Homo-Repeats of Different Length”. Result: The fraction of disordered residues out of all residues in a protein depends on if the protein contain a homorepeat, and what kind of homorepeat. HOWEVER, the authors only look at this correlation, and not at the actual overlap, or any other confounding statistics. | -- |
Kumari, B., Kumar, R., & Kumar, M. (2015). Low complexity and disordered regions of proteins have different structural and amino acid preferences. Molecular BioSystems, 11(2), 585–594. http://doi.org/10.1039/c4mb00425f | -- | - |
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Aït-Bara, S., Carpousis, A. J., & Quentin, Y. (2015). RNase E in the γ-Proteobacteria: conservation of intrinsically disordered noncatalytic region and molecular evolution of microdomains. Molecular Genetics and Genomics : MGG, 290(3), 847–862. http://doi.org/10.1007/s00438-014-0959-5 | -- | - |
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Aït-Bara, S., Carpousis, A. J., & Quentin, Y. (2015). RNase E in the γ-Proteobacteria: conservation of intrinsically disordered noncatalytic region and molecular evolution of microdomains. Molecular Genetics and Genomics : MGG, 290(3), 847–862. http://doi.org/10.1007/s00438-014-0959-5 | -- | - |
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Richard, G.-F., Kerrest, A., & Dujon, B. (2008). Comparative genomics and molecular dynamics of DNA repeats in eukaryotes. Microbiology and Molecular Biology Reviews : MMBR, 72(4), 686–727. http://doi.org/10.1128/MMBR.00011-08 | -An excellent review on micro and minisatellites. No focus on protein TRs. Shortly discussing the distribution of short TRs in different species. “Interestingly, some of these regions also correspond to regions highly biased for GC content” | -- |
Matsushima, N., Tanaka, T., & Kretsinger, R. (2009). Non-Globular Structures of Tandem Repeats in Proteins. Protein & Peptide Letters, 16(11), 1297–1322. doi:10.2174/092986609789353745 url to share this paper: sci-hub.tw/10.2174/092986609789353745 | -Describes two classes of TRs: Globular and non-globular structures. Globulars can be divided into two subclasses. One which forms helix and solenoids ( ankyrin, HEAT, leucine rich repeat, and armadillo) and the other which has relatively stable domains (zinc-fingers, EF-hands, WD repeats, and SUSHI domain (SCR repeat)). The non-globular repeats are also found in two groups: those that form stable helices, like collagen, and those whose structures are flexible or inherently disordered, for example polyglutamine (polyGln) | -- |
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Fuxreiter, M., & Tompa, P. (2012). Fuzzy Complexes: A More Stochastic View of Protein Function. In Fuzziness (pp. 1–14). Springer US. http://doi.org/10.1007/978-1-4614-0659-4_1 | -- | - |
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## used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
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-##
-## Attaching package: 'maps'
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-##
-## ozone
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-## Loading required package: parallel
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-## Attaching package: 'BiocGenerics'
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-##
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-## clusterExport, clusterMap, parApply, parCapply, parLapply,
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-##
-## combine, intersect, setdiff, union
-## The following objects are masked from 'package:stats':
-##
-## IQR, mad, sd, var, xtabs
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-##
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-## Reduce, rowMeans, rownames, rowSums, sapply, setdiff, sort,
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-## which.min
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-## Loading required package: stats4
-##
-## Attaching package: 'S4Vectors'
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-##
-## first, rename
-## The following object is masked from 'package:tidyr':
-##
-## expand
-## The following object is masked from 'package:plyr':
-##
-## rename
-## The following object is masked from 'package:base':
-##
-## expand.grid
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-## Attaching package: 'IRanges'
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-##
-## collapse, desc, slice
-## The following object is masked from 'package:purrr':
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-##
-## desc
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-##
-## compact
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-##
-## alphabet
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-##
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-## Loading required package: doParallel
-## Loading required package: foreach
-##
-## Attaching package: 'foreach'
-## The following objects are masked from 'package:purrr':
-##
-## accumulate, when
-## Loading required package: iterators
-## Loading required package: taxize
-## Warning in brewer.pal(9, "Dark2"): n too large, allowed maximum for palette Dark2 is 8
-## Returning the palette you asked for with that many colors
-aa-freq determination:
-if(getAAfreq){
-
- ## Count all AAs in all TRs
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- function(i){alphabetFrequency(AAString(i))},
- mc.cores = numcores)
- aa_freq <- Reduce(`+`, aa_freq)
-
- dfTR <- as.data.frame(aa_freq)
- dfTR$aa <- rownames(dfTR)
- # Remove NAs (*,-,.,+)
- dfTR <- subset(dfTR, !(dfTR$aa %in% aa_ignore)) #TODO add
- # Calculate aa composition ratio in TR
- for (i in 1:nrow(dfTR)){
- dfTR$aa_ratio_tr[i] <- round(dfTR$aa_freq[i]/sum(dfTR$aa_freq), 3)
- }
- colnames(dfTR) <- c("aa_freq_tr", "aa", "aa_ratio_tr")
-
-
- ## Count all AAs in all swissprots
- # Read gzip-compressed FASTA file:
- aa_SP <- readAAStringSet("/home/matteo/polybox/MSc_ACLS/swissrepeat/data/uniprot_sprot.fasta.gz")
- # Count all AA in each protein
- dfSP <- mclapply(aa_SP,
- alphabetFrequency,
- mc.cores = numcores) # NOTE: Takes few minutes
- # sum AA frequency over all proteins
- dfSP <- Reduce(`+`, dfSP)
-
- dfSP <- as.data.frame(dfSP)
- dfSP$aa <- rownames(dfSP)
- colnames(dfSP) <- c("aa_freq_sp", "aa") # For some reason this is needed here for subset below...
- # Remove NAs (*,-,.,+)
- dfSP <- subset(dfSP, !(dfSP[, 2] %in% aa_ignore))
- # Calculate aa composition ratio in Proteinsequences
- for (i in 1:nrow(dfSP)){
- dfSP[i,3] <- round(dfSP[i, 1]/sum(dfSP[1]), 3)
- }
- colnames(dfSP) <- c("aa_freq_sp", "aa", "aa_ratio_sp")
- # Check to aa composition given in statistics from Swissprot proteins (https://web.expasy.org/docs/relnotes/relstat.html)
- # dfSP$aa_ratio_sp_stats <- c(8.25, 5.53, 4.05, 5.46, 1.38, 3.93, 6.73, 7.07, 2.27, 5.92, 9.65, 5.81, 2.41, 3.86, 4.73, 6.62, 5.35, 1.09, 2.92, 6.86, NA, NA, 0, 0, 0)/100
-
- ## Count all AAs in all Swissprot w/o TRs
- # select all AAs w/o TRs
- aa_SP <- as.data.frame(aa_SP)
- temp <- mclapply(row.names(aa_SP),
- function(i){
- strsplit(i, split = "|", fixed = TRUE)})
- temp <- unlist(temp)
- registerDoParallel(numcores)
- aa_SP$ID <- foreach(i = seq(from = 2, to = length(temp), by=3),
- .combine = rbind) %dopar% {
- temp[i]
- }
- stopImplicitCluster()
-
- dfnegSP <- aa_SP[which(aa_SP$ID %!in% tr_all$ID),]
-
- # Count all AA in each protein
- dfnegSP <- mclapply(dfnegSP$x,
- function(i){alphabetFrequency(AAString(i))},
- mc.cores = numcores)
- # sum AA frequency over all proteins
- dfnegSP <- Reduce(`+`, dfnegSP)
-
- dfnegSP <- as.data.frame(dfnegSP)
- dfnegSP$aa <- rownames(dfnegSP)
- colnames(dfnegSP) <- c("aa_freq_sp", "aa") # For some reason this is needed here for subset below...
- # Remove NAs (*,-,.,+)
- dfnegSP <- subset(dfnegSP, !(dfnegSP[,2] %in% aa_ignore))
- # Calculate aa composition ratio in Proteinsequences
- for (i in 1:nrow(dfnegSP)){
- dfnegSP[i,3] <- round(dfnegSP[i, 1]/sum(dfnegSP[1]), 3)
- }
- colnames(dfnegSP) <- c("aa_freq_negsp", "aa", "aa_ratio_negsp")
-
-
- ## Combine all data toghether
- # Combine dfSP and dfTR (AA frequency distribution within TRs)
- df <- merge(x = dfSP, y=dfTR, by= "aa")
- # add dfnegSP
- df <- cbind(df, dfnegSP$aa_freq_negsp, dfnegSP$aa_ratio_negsp)
- colnames(df) <- c( "aa", "aa_freq_sp", "aa_ratio_sp", "aa_freq_tr", "aa_ratio_tr", "aa_freq_negsp", "aa_ratio_negsp")
- # Sort AA according to their disorder promoting potential
- df <- df[match(aa_order_promoting_to_disorder_promoting, df$aa),]
-
- # save for later use
- write.csv(df, file = paste0(local_base_path, "/data/aa_count.csv"), row.names = df$aa)
-}
-
-# load AA counts
-df <- read.csv(paste0(local_base_path, "/data/aa_count.csv"), header = TRUE)
-df <- df[,-1]
-# Encode the order of the AA as increasing factor
-df$aafac <- seq(1, length(df$aa))
-# Add the disorder propensity from Uversky paper
-df$disorderpropensity <- c(0.00, 0.004, 0.090, 0.113, 0.117, 0.195, 0.259, 0.263, 0.285, 0.291, 0.394, 0.401, 0.407, 0.437, 0.450, 0.588,0.665,0.713, 0.781,1.000, NA, NA, NA, NA, NA)
-# calculate disorder propensity manually
-#TODO
-
-## from wide to long format
-dfRatio.long <- df %>%
- gather(ratio_source, aa_ratio, -c("aa", "aa_freq_sp", "aa_freq_tr", "aa_freq_negsp", "aafac", "disorderpropensity"))
-# change labelling
-dfRatio.long$ratio_source <- replace(dfRatio.long$ratio_source, dfRatio.long$ratio_source =="aa_ratio_sp", "all Swissprots")
-dfRatio.long$ratio_source <- replace(dfRatio.long$ratio_source, dfRatio.long$ratio_source =="aa_ratio_tr", "only TRs")
-dfRatio.long$ratio_source <- replace(dfRatio.long$ratio_source, dfRatio.long$ratio_source =="aa_ratio_negsp", "all Swissprots w/o TRs")
-dfRatio.long <- dfRatio.long[,-c(2:4)]
-
-dfFreq.long <- df %>%
- gather(freq_source, aa_freq, -c("aa", "aa_ratio_sp", "aa_ratio_tr", "aa_ratio_negsp", "aafac", "disorderpropensity"))
-# change labelling
-dfFreq.long$freq_source <- replace(dfFreq.long$freq_source, dfFreq.long$freq_source =="aa_freq_sp", "all Swissprots")
-dfFreq.long$freq_source <- replace(dfFreq.long$freq_source, dfFreq.long$freq_source =="aa_freq_tr", "only TRs")
-dfFreq.long$freq_source <- replace(dfFreq.long$freq_source, dfFreq.long$freq_source =="aa_freq_negsp", "all Swissprots w/o TRs")
-dfFreq.long <- dfFreq.long[, -c(2:4)]
-AA frequency in TR region vs. disorder propensity
-model.lm.tr <- lm(aa_freq_tr ~ disorderpropensity, data = df)
-summary(model.lm.tr)
-##
-## Call:
-## lm(formula = aa_freq_tr ~ disorderpropensity, data = df)
-##
-## Residuals:
-## Min 1Q Median 3Q Max
-## -531300 -248999 -81526 184301 1017356
-##
-## Coefficients:
-## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-## (Intercept) 516053 151851 3.398 0.00320 **
-## disorderpropensity 1066640 333108 3.202 0.00494 **
-## ---
-## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
-##
-## Residual standard error: 391100 on 18 degrees of freedom
-## (5 observations deleted due to missingness)
-## Multiple R-squared: 0.3629, Adjusted R-squared: 0.3275
-## F-statistic: 10.25 on 1 and 18 DF, p-value: 0.00494
-# labelling good, geom_smooth bad
-p1 <- ggplot(df)+
- geom_point(aes(x = as.factor(disorderpropensity), y = aa_freq_tr))+
- scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
- breaks = df$disorderpropensity)+
- # stat_smooth(method = "lm",
- # data = df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_freq_tr),
- # se = F)+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
- labs(x ="Amino Acid",
- y = "AA Frequency in TR")+
- theme_minimal()
-p1 <- beautifier(p1)+
- theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))
-p1
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-#####
-# # labelling bad, geom_smooth good
-# p1 <- ggplot(df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_freq_tr))+
-# geom_point()+
-# scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
-# breaks = df$disorderpropensity)+
-# stat_smooth(method = "lm")+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
-# labs(x ="Amino Acid",
-# y = "AA Frequency in TR")+
-# theme_minimal()
-# p1 <- beautifier(p1)+
-# theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))
-# p1
-#
-# # other approach with abline
-# p1 <- ggplot(df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_freq_tr))+
-# geom_point()+
-# scale_x_continuous(labels = as.character(df$aa),
-# breaks = df$disorderpropensity)+
-# geom_abline(intercept = coefficients(model.lm.tr)[1], slope = coefficients(model.lm.tr)[2])+
-# labs(x ="Amino Acid",
-# y = "AA Frequency in TR")+
-# theme_minimal()
-# p1 <- beautifier(p1)+
-# theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1, vjust = 0.5))
-# p1
-#
-# # other approach with geom_stats
-# p1 <- ggplot(df, aes(x = as.factor(disorderpropensity), y = aa_freq_tr))+
-# geom_point()+
-# scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
-# breaks = df$disorderpropensity)+
-# stat_smooth(method = "lm", aes(group = "C"))+
-# labs(x ="Amino Acid",
-# y = "AA Frequency in TR")+
-# theme_minimal()
-# p1 <- beautifier(p1)+
-# theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1, vjust = 0.5))
-# p1
-#####
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "AA_frequencyTR_scatter", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-AA frequency in all Swissprots vs. disorder propensity
-model.lm.sp <- lm(aa_freq_sp ~ disorderpropensity, data = df)
-summary(model.lm.sp)
-##
-## Call:
-## lm(formula = aa_freq_sp ~ disorderpropensity, data = df)
-##
-## Residuals:
-## Min 1Q Median 3Q Max
-## -5525037 -4102688 411481 1756767 10469475
-##
-## Coefficients:
-## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-## (Intercept) 7705777 1690589 4.558 0.000244 ***
-## disorderpropensity 6276827 3708551 1.693 0.107782
-## ---
-## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
-##
-## Residual standard error: 4355000 on 18 degrees of freedom
-## (5 observations deleted due to missingness)
-## Multiple R-squared: 0.1373, Adjusted R-squared: 0.08937
-## F-statistic: 2.865 on 1 and 18 DF, p-value: 0.1078
-# labelling good, geom_smooth bad
-p2 <- ggplot(df)+
- geom_point(aes(x = as.factor(disorderpropensity), y = aa_freq_sp))+
- scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
- breaks = df$disorderpropensity)+
- # stat_smooth(method = "lm",
- # data = df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_freq_sp),
- # se = F)+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
- labs(x ="Amino Acid",
- y = "AA Frequency in all Swissprot")+
- theme_minimal()
-p2 <- beautifier(p2)+
- theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))
-p2
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-#####
-# # labelling bad, geom_smooth good
-# p2 <- ggplot(df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_freq_sp))+
-# geom_point()+
-# scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
-# breaks = df$disorderpropensity)+
-# stat_smooth(method = "lm")+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
-# labs(x ="Amino Acid",
-# y = "AA Frequency in all Swissprot")+
-# theme_minimal()
-# p2 <- beautifier(p2)+
-# theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))
-# p2
-######
-
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "AA_frequencySP_scatter", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-AA frequency in all Swissprot w/o TRs vs. disorder propensity
-model.lm.negsp <- lm(aa_freq_negsp ~ disorderpropensity, data = df)
-summary(model.lm.negsp)
-##
-## Call:
-## lm(formula = aa_freq_negsp ~ disorderpropensity, data = df)
-##
-## Residuals:
-## Min 1Q Median 3Q Max
-## -4886694 -1315663 543950 1476435 4806841
-##
-## Coefficients:
-## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-## (Intercept) 4904966 987868 4.965 0.0001 ***
-## disorderpropensity -161696 2167032 -0.075 0.9413
-## ---
-## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
-##
-## Residual standard error: 2545000 on 18 degrees of freedom
-## (5 observations deleted due to missingness)
-## Multiple R-squared: 0.0003092, Adjusted R-squared: -0.05523
-## F-statistic: 0.005568 on 1 and 18 DF, p-value: 0.9413
-# labelling good, geom_smooth bad
-p3 <- ggplot(df)+
- geom_point(aes(x = as.factor(disorderpropensity), y = aa_freq_negsp))+
- scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
- breaks = df$disorderpropensity)+
- # stat_smooth(method = "lm",
- # data = df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_freq_negsp),
- # se = F)+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
- labs(x ="Amino Acid",
- y = "AA Frequency in all Swissprot w/o TRs")+
- theme_minimal()
-p3 <- beautifier(p3)+
- theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))
-p3
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-#####
-# # labelling bad, geom_smooth good
-# p3 <- ggplot(df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_freq_negsp))+
-# geom_point()+
-# scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
-# breaks = df$disorderpropensity)+
-# stat_smooth(method = "lm")+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
-# labs(x ="Amino Acid",
-# y = "AA Frequency in all Swissprot w/o TRs")+
-# theme_minimal()
-# p3 <- beautifier(p3)+
-# theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))
-# p3
-#####
-
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "AA_frequencynegSP_scatter", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-model <- lm(dfFreq.long$aa_freq~dfFreq.long$aafac, dfFreq.long[which(dfFreq.long$aa_freq > 10000),])
-p <- ggplot(dfFreq.long, aes(x = dfFreq.long$aa, y = dfFreq.long$aa_freq))+
- facet_wrap(~freq_source, scales = "free")+
- geom_point()+
- scale_x_discrete(limits = aa_order_promoting_to_disorder_promoting)+
- # geom_abline(intercept = coefficients(model)[1], slope = coefficients(model)[2])+
- # stat_smooth(method = "lm", aes(group = dfFreq.long$freq_source))+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
- labs(x ="Amino Acid",
- y = "AA Frequency")+
- theme_minimal()
-p <- beautifier(p)+
- theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))+
- scale_color_manual(values = cols1,
- name ="AA sources",
- breaks=c("aa_ratio_sp","aa_ratio_tr"),
- labels=c("all Swissprots", "only TRs")) +
- scale_fill_manual(values = cols1,
- name ="AA sources",
- breaks=c("aa_ratio_sp","aa_ratio_tr"),
- labels=c("all Swissprots", "only TRs"))
-p
-## Warning: Removed 15 rows containing missing values (geom_point).
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "AA_frequency_facet", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-## Warning: Removed 15 rows containing missing values (geom_point).
-#####
-# # model <- lm(dfFreq.long$aa_freq~dfFreq.long$aa, dfFreq.long)
-# # model <- lm(dfFreq.long$aa_freq~dfFreq.long$aafac, dfFreq.long)
-# model <- lm(df$aa_freq_tr ~ df$disorderpropensity, data = df) # This works for "all swissprots", however not for the others. Check in single plots first!
-# summary(lm(aa_freq_tr ~ disorderpropensity, data = df))
-# p <- ggplot(dfFreq.long, aes(x = dfFreq.long$aa, y = dfFreq.long$aa_freq))+
-# facet_wrap(~freq_source, scales = "free")+
-# geom_point()+
-# scale_x_discrete(limits = aa_order_promoting_to_disorder_promoting)+
-# # geom_abline(intercept = coefficients(model)[1], slope = coefficients(model)[2])+
-# # stat_smooth(method = "lm", aes(group = dfFreq.long$freq_source))+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
-# labs(x ="Amino Acid",
-# y = "AA Frequency")+
-# theme_minimal()
-# p <- beautifier(p)+
-# theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))+
-# scale_color_manual(values = cols1,
-# name ="AA sources",
-# breaks=c("aa_ratio_sp","aa_ratio_tr"),
-# labels=c("all Swissprots", "only TRs")) +
-# scale_fill_manual(values = cols1,
-# name ="AA sources",
-# breaks=c("aa_ratio_sp","aa_ratio_tr"),
-# labels=c("all Swissprots", "only TRs"))
-# p
-The frequency of each AA (ordered by their decreasing order-promoting potential (top: ordered, bottom: disordered)) from all TR containing proteins. Disorder promoting residues occur more frequently in TR than oder promoting.
-From Uversky2013: In fact, in comparison with ordered proteins, IDPs/IDPRs are characterized by noticeable biases in their amino acid compositions, containing less of so-called “order-promoting” residues (cysteine, tryptophan, isoleucine, tyrosine, phenylalanine, leucine, histidine, valine, asparagines and methionine, which are mostly hydrophobic residues which are commonly found within the hydrophobic cores of foldable proteins) and more of “disorder-promoting” residues (lysine, glutamine, serine, glutamic acid and proline, which are mostly polar and charged residues, which are typically located at the surface of foldable proteins)
-INTERPRETATION: Amino acids ordered according to their increasing disorder propensity (form uversky paper) show a significant linear relationship to their abundance in TR regions (p-value 0.00494 and R^2 = 0.32). However they don’t show a significant linear relationship over all proteins in SwissProtKB (p-value = 0.2942, R^2 = 0.0087) and neither over all proteins which don’t have TRs (p-value=0.00494, R^2=0.3275). NOTE: try different model?
-model.lm.tr.ratio <- lm(aa_ratio_tr ~ disorderpropensity, data = df)
-summary(model.lm.tr.ratio)
-##
-## Call:
-## lm(formula = aa_ratio_tr ~ disorderpropensity, data = df)
-##
-## Residuals:
-## Min 1Q Median 3Q Max
-## -0.029329 -0.013636 -0.004533 0.010334 0.055140
-##
-## Coefficients:
-## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-## (Intercept) 0.028327 0.008296 3.414 0.00309 **
-## disorderpropensity 0.058428 0.018200 3.210 0.00485 **
-## ---
-## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
-##
-## Residual standard error: 0.02137 on 18 degrees of freedom
-## (5 observations deleted due to missingness)
-## Multiple R-squared: 0.3641, Adjusted R-squared: 0.3288
-## F-statistic: 10.31 on 1 and 18 DF, p-value: 0.00485
-model.lm.sp.ratio <- lm(aa_ratio_sp ~ disorderpropensity, data = df)
-summary(model.lm.sp.ratio)
-##
-## Call:
-## lm(formula = aa_ratio_sp ~ disorderpropensity, data = df)
-##
-## Residuals:
-## Min 1Q Median 3Q Max
-## -0.027722 -0.020607 0.002206 0.008528 0.052409
-##
-## Coefficients:
-## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-## (Intercept) 0.038599 0.008461 4.562 0.000241 ***
-## disorderpropensity 0.030728 0.018559 1.656 0.115120
-## ---
-## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
-##
-## Residual standard error: 0.02179 on 18 degrees of freedom
-## (5 observations deleted due to missingness)
-## Multiple R-squared: 0.1322, Adjusted R-squared: 0.08395
-## F-statistic: 2.741 on 1 and 18 DF, p-value: 0.1151
-model.lm.negsp.ratio <- lm(aa_ratio_negsp ~ disorderpropensity, data = df)
-summary(model.lm.negsp.ratio)
-##
-## Call:
-## lm(formula = aa_ratio_negsp ~ disorderpropensity, data = df)
-##
-## Residuals:
-## Min 1Q Median 3Q Max
-## -0.049199 -0.013518 0.005675 0.014654 0.048927
-##
-## Coefficients:
-## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-## (Intercept) 0.049372 0.009963 4.955 0.000102 ***
-## disorderpropensity -0.001536 0.021856 -0.070 0.944761
-## ---
-## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
-##
-## Residual standard error: 0.02566 on 18 degrees of freedom
-## (5 observations deleted due to missingness)
-## Multiple R-squared: 0.0002742, Adjusted R-squared: -0.05527
-## F-statistic: 0.004937 on 1 and 18 DF, p-value: 0.9448
-AA ratio in TR region vs. disorder propensity
-model.lm.tr <- lm(aa_ratio_tr ~ disorderpropensity, data = df)
-summary(model.lm.tr)
-##
-## Call:
-## lm(formula = aa_ratio_tr ~ disorderpropensity, data = df)
-##
-## Residuals:
-## Min 1Q Median 3Q Max
-## -0.029329 -0.013636 -0.004533 0.010334 0.055140
-##
-## Coefficients:
-## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-## (Intercept) 0.028327 0.008296 3.414 0.00309 **
-## disorderpropensity 0.058428 0.018200 3.210 0.00485 **
-## ---
-## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
-##
-## Residual standard error: 0.02137 on 18 degrees of freedom
-## (5 observations deleted due to missingness)
-## Multiple R-squared: 0.3641, Adjusted R-squared: 0.3288
-## F-statistic: 10.31 on 1 and 18 DF, p-value: 0.00485
-# labelling good, geom_smooth bad
-p1 <- ggplot(df)+
- geom_point(aes(x = as.factor(disorderpropensity), y = aa_ratio_tr))+
- scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
- breaks = df$disorderpropensity)+
- # stat_smooth(method = "lm",
- # data = df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_ratio_tr),
- # se = F)+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
- labs(x ="Amino Acid",
- y = "AA ratio in TR")+
- theme_minimal()
-p1 <- beautifier(p1)+
- theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))
-p1
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "AA_ratioTR_scatter", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-AA ratio in all Swissprots vs. disorder propensity
-model.lm.sp <- lm(aa_ratio_sp ~ disorderpropensity, data = df)
-summary(model.lm.sp)
-##
-## Call:
-## lm(formula = aa_ratio_sp ~ disorderpropensity, data = df)
-##
-## Residuals:
-## Min 1Q Median 3Q Max
-## -0.027722 -0.020607 0.002206 0.008528 0.052409
-##
-## Coefficients:
-## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-## (Intercept) 0.038599 0.008461 4.562 0.000241 ***
-## disorderpropensity 0.030728 0.018559 1.656 0.115120
-## ---
-## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
-##
-## Residual standard error: 0.02179 on 18 degrees of freedom
-## (5 observations deleted due to missingness)
-## Multiple R-squared: 0.1322, Adjusted R-squared: 0.08395
-## F-statistic: 2.741 on 1 and 18 DF, p-value: 0.1151
-# labelling good, geom_smooth bad
-p2 <- ggplot(df)+
- geom_point(aes(x = as.factor(disorderpropensity), y = aa_ratio_sp))+
- scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
- breaks = df$disorderpropensity)+
- # stat_smooth(method = "lm",
- # data = df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_ratio_sp),
- # se = F)+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
- labs(x ="Amino Acid",
- y = "AA ratio in all Swissprot")+
- theme_minimal()
-p2 <- beautifier(p2)+
- theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))
-p2
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "AA_ratioSP_scatter", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-AA ratio in all Swissprot w/o TRs vs. disorder propensity
-model.lm.negsp <- lm(aa_ratio_negsp ~ disorderpropensity, data = df)
-summary(model.lm.negsp)
-##
-## Call:
-## lm(formula = aa_ratio_negsp ~ disorderpropensity, data = df)
-##
-## Residuals:
-## Min 1Q Median 3Q Max
-## -0.049199 -0.013518 0.005675 0.014654 0.048927
-##
-## Coefficients:
-## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-## (Intercept) 0.049372 0.009963 4.955 0.000102 ***
-## disorderpropensity -0.001536 0.021856 -0.070 0.944761
-## ---
-## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
-##
-## Residual standard error: 0.02566 on 18 degrees of freedom
-## (5 observations deleted due to missingness)
-## Multiple R-squared: 0.0002742, Adjusted R-squared: -0.05527
-## F-statistic: 0.004937 on 1 and 18 DF, p-value: 0.9448
-# labelling good, geom_smooth bad
-p3 <- ggplot(df)+
- geom_point(aes(x = as.factor(disorderpropensity), y = aa_ratio_negsp))+
- scale_x_discrete(labels = as.character(df$aa),
- breaks = df$disorderpropensity)+
- # stat_smooth(method = "lm",
- # data = df, aes(x = disorderpropensity, y = aa_ratio_negsp),
- # se = F)+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
- labs(x ="Amino Acid",
- y = "AA ratio in all Swissprot w/o TRs")+
- theme_minimal()
-p3 <- beautifier(p3)+
- theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))
-p3
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "AA_rationegSP_scatter", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-## Warning: Removed 5 rows containing missing values (geom_point).
-model <- lm(dfRatio.long$aa_ratio~dfRatio.long$aafac, dfRatio.long)
-p <- ggplot(dfRatio.long, aes(x = dfRatio.long$aa, y = dfRatio.long$aa_ratio))+
- facet_wrap(~ratio_source, scales = "free")+
- geom_point()+
- scale_x_discrete(limits = aa_order_promoting_to_disorder_promoting)+
- # geom_abline(intercept = coefficients(model)[1], slope = coefficients(model)[2])+
- # stat_smooth(method = "lm", aes(group = dfRatio.long$ratio_source))+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
- labs(x ="Amino Acid",
- y = "AA Ratio")+
- theme_minimal()
-p <- beautifier(p)+
- theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1))+
- scale_color_manual(values = cols1,
- name ="AA sources",
- breaks=c("aa_ratio_sp","aa_ratio_tr"),
- labels=c("all Swissprots", "only TRs")) +
- scale_fill_manual(values = cols1,
- name ="AA sources",
- breaks=c("aa_ratio_sp","aa_ratio_tr"),
- labels=c("all Swissprots", "only TRs"))
-p
-## Warning: Removed 15 rows containing missing values (geom_point).
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "AA_ratio_facet", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-## Warning: Removed 15 rows containing missing values (geom_point).
-p5 <- ggplot(dfRatio.long, aes(x = dfRatio.long$aa, y = dfRatio.long$aa_ratio, color = dfRatio.long$ratio_source))+
- geom_point()+
- scale_x_discrete(limits = aa_order_promoting_to_disorder_promoting)+
- # geom_abline(intercept = coefficients(model)[1], slope = coefficients(model)[2])+
- # stat_smooth(method = "lm", aes(group = dfRatio.long$ratio_source))+ # TODO: fix appearance of stat_smooth or geom_smooth
- labs(x ="Amino Acid",
- y = "AA Ratio")+
- theme_minimal()
-p5 <- beautifier(p5)+
- theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 1.1),
- legend.position = "right")+
- scale_color_manual(values = cols1,
- name = "Source")
-p5
-## Warning: Removed 15 rows containing missing values (geom_point).
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "AA_ratio_scatterall", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-## Warning: Removed 15 rows containing missing values (geom_point).
-## used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
-## Ncells 461460 24.7 1004631 53.7 627651 33.6
-## Vcells 941728 7.2 8388608 64.0 1752011 13.4
-### get count data from each superkingdom of the top-entries of the other superkingdoms
-extend_top_hits <- function (top_bacteria, top_archaea, d_superkingdom){
- # extend bacteria with entries which appear in top-archaea but not in top-bacteria.
- pfam_bacteria <- top_bacteria
- for (i in 1:nrow(top_archaea)){
- # check for each row in top_archaea if not top_archaea$model[i] in top_bacteria$model[i]
- if (!(top_archaea$model[i] %in% top_bacteria$model)){
- # if not, then append the corresponding PFAM-entry of bacteria
- pfam_bacteria <- rbind(pfam_bacteria, d_superkingdom[which(d_superkingdom$model == top_archaea$model[i] & d_superkingdom$Superkingdom == unique(top_bacteria$Superkingdom)),])
- }
- }
- # pfam_bacteria
- # top_archaea$PFAM_desc %in% top_bacteria$PFAM_desc
- # top_archaea
- # top_bacteria
-
- # Same as above but for vice versa
- pfam_archaea <- top_archaea
- for (i in 1:nrow(top_bacteria)){
- if (!(top_bacteria$model[i] %in% top_archaea$model)){
- pfam_archaea <- rbind(pfam_archaea, d_superkingdom[which(d_superkingdom$model == top_bacteria$model[i] & d_superkingdom$Superkingdom == unique(top_archaea$Superkingdom)),])
- }
- }
- # pfam_archaea
- # top_bacteria$PFAM_desc %in% top_archaea$PFAM_desc
- # top_archaea
- # top_bacteria
- return(list(pfam_bacteria, pfam_archaea))
-}
-
-# Create a plotly plot from the usual plot. Save it with htmlwidget
-make_it_plotly <- function(df_spec){
- require(plotly)
-
- # Text which is displayed in the text-box on hover over a data point
- df_spec$textlabel <- paste("PFAM-Name: ", df_spec$PFAM_Name, "\n",
- "PFAM-Desc.: ", df_spec$PFAM_desc, "\n",
- "PFAM-Acce.: ", df_spec$model)
- # # Pure plotly, no jitter
- # p <- plot_ly(data = df_spec, x = ~Superkingdom, y = ~rank, color = ~PFAM_desc,
- # type = "scatter", mode = "marker",
- # colors = morecolors,
- # text = ~textlabel, hoverinfo = 'text') %>%
- # add_trace(y =~PFAM_desc, mode = "lines") %>%
- # layout(xaxis = list(side ="top"))
- # htmlwidgets::saveWidget(widget = p, file = paste0(pathImages, "PFAM_overall", ".html"))
-
- # Using ggplotly, with jitter
- pd <- position_dodge(0.4)
- p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = PFAM_desc, text = textlabel))+
- geom_point(position = pd)+
- geom_line(aes(group = PFAM_desc),
- position = pd)+
- scale_x_discrete(position = "top")+
- scale_color_manual(values = morecolors2)+
- labs(x = "Superkingdom",
- y = "Rank of count",
- color = "PFAM Family")+
- theme(legend.position="right",
- plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
- guides(color=guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
- p <- beautifier(p)
- p <- ggplotly(p, tooltip = "text") %>%
- layout(xaxis = list(side ="top",
- tickangle=45))
-
- # unload plotly, as they mask many objects
- detach("package:plotly", unload = TRUE)
- return(p)
-}
--> see file pfam_clans_analysis.R
-First some Background information on how the data was generated.
-(from Msc-thesis of Paulina) First, tandem repeat motifs are either obtained from databases and/or detected with de novo algorithms. As a set for potential TR unit seeds one can use known tandem domains (Schaper et al., 2014). For example, the Pfam database provides many sequence profile hidden markov models (HMM) models of common protein domains (Punta et al., 2012). For repetitive DNA sequences Dfam can be used (Wheeler et al., 2013). Annotation using a known motif allows, for example, to study the evolution of a TR between sequence homologues or to check whether a known motif of a TR occurs in a sequence (Schaper et al., 2015). From the Pfam or Dfam domains, circular profile HMMs can be constructed, which, unlike standard HMMs, allow transitions between the last and the first match state. These circular connections in the HMM allow one TR unit to be appended directly to the next and any number of TR units to follow in succession. TRs corresponding to the entries in Pfam/Dfam can then be annotated using the Viterbi algorithm applied to the circular profiles HMM. The result of the Viterbi path is the path through the cpHMM which best describes the sequence and is interpreted as an emission instance of the model. The Viterbi path divides the sequence into the flanking sequence and the TR sequence. Then all TR-units are reconstructed, where TR unit breaks are inserted between the kth and k+1th consenus positions. k is chosen to minimize the distance between the break and the first consensus state and also the distance between the break and the last consensus state (Schaper et al., 2014).
-Since short or rare TRs are rather not available on the databases, TRs can also be predicted by de novo TR detections. For this purpose, TRAL integrates various external software. Due to the significant differences in the algorithms, and the often incoherent results of the individual TRDs, it makes sense to use the results of different TRDs together. TRAL therefore represents a meta-TRD to construct a set of TRs as complete as possible (Schaper et al., 2012). The following TRDs are currently integrated in TRAL: HHrepID (Biegert and S¨oding, 2008), Phobos (Mayer, 2006), TRED (Sokol et al., 2007), T-REKS (Jorda and Kajava, 2009), TRF (Benson, 1999), TRUST (Szklarczyk and Heringa, 2004), and XSTREAM (Newman and Cooper, 2007). An automatic sanity check discards detected TRs which were not part of the input sequence. From the de novo TRs, profile HMM can be created (e.g. with HMMER (Eddy, 1995)), which then can be further refined with circular profile HMMs. This is because a TRD may have found a TR correctly, but did not capture all its units or set the TR bounderies incorrectly (Schaper et al., 2015).
The protein sequences from swissrepeat were analysed for TR regions using HMMs from PFAM. If they were not available for certain proteins, other TR detectors were used.
-ASK PAULINA IF POSSIBLE. Or are all proteins analysed de-novo and with PFAM and then, after stat. sign. testing, the TR with the highest propbability was selected to be true?
unique(tr_all$TRD)
-## [1] HHrepID XSTREAM PFAM T-REKS
-## Levels: HHrepID PFAM T-REKS XSTREAM
-Namely, HHrepID, XSTREAM or T-REKS.
-nrow(tr_all_sp_sub)/nrow(tr_all_sp)
-## [1] 0.04630184
-From all detected TRs in swissprot, 4.5% were retrieved with a PFAM model. (TODO: is this correctly (“retrieved”)?)
-Therefore only a small portion of all available proteins was possible to cluster into their protein families and clans.
For the following analysis, we considered only TRs in proteins which were associated with a PFAM model (PFAM-accession number) and only those that we could add their PFAM-name and description.
-The TR were then summarized by their Superkingdom as well as for their Kingdom, their PFAM-Name, PFAM-description and if they have endosymbiotic origin.
-# Summarize by Superkingdom
-d_superkingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model, is_chloroplastic, is_mitochondrial),
- summarize,
- count=length(ID))
-# d_superkingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model),
-# summarize,
-# count=length(ID))
-
-# Summarize by Kingdom
-d_kingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, Kingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model, is_chloroplastic, is_mitochondrial),
- summarize,
- count=length(ID))
-
-# Select Top-10 hits
-TOP <- 10
-
-# d_tabled <- as.data.frame(table(d$PFAM_desc))
-# d_tabled[order(d_tabled$Freq, decreasing = TRUE)[1:TOP],]
-We clearly see, that the most TRs associated with a PFAM-model were found in eukaryotes followed by bacteria, archaea and viruses.
-Since many model organisms are from bacterial or eukaryotic origin, we assume that there might be a bias because of better curation and more entries in the databases for such organisms.
-For this reasons, after we counted the TRs (associated with a PFAM-model) grouped by the above mentioned factors and ordered them in decreasing order. From those, the top 10 were selected and ranked. This allows the comparison of the amount of TRs across the superkingdoms on the same scale.
top_bacteria = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Bacteria")
-(top_bacteria <- top_bacteria[order(top_bacteria$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 70 Bacteria Hexapep
-## 448 Bacteria MraZ
-## 107 Bacteria Ribosomal_L6
-## 814 Bacteria NTP_transf_3
-## 880 Bacteria Hexapep_2
-## 657 Bacteria PD40
-## 864 Bacteria Acetyltransf_11
-## 559 Bacteria LpxD
-## 548 Bacteria TolB_N
-## 541 Bacteria DNA_gyraseA_C
-## PFAM_desc
-## 70 Bacterial transferase hexapeptide (six repeats)
-## 448 MraZ protein, putative antitoxin-like
-## 107 Ribosomal protein L6
-## 814 MobA-like NTP transferase domain
-## 880 Hexapeptide repeat of succinyl-transferase
-## 657 WD40-like Beta Propeller Repeat
-## 864 Udp N-acetylglucosamine O-acyltransferase; Domain 2
-## 559 UDP-3-O-[3-hydroxymyristoyl] glucosamine N-acyltransferase, LpxD
-## 548 TolB amino-terminal domain
-## 541 DNA gyrase C-terminal domain, beta-propeller
-## model is_chloroplastic is_mitochondrial count
-## 70 PF00132 FALSE FALSE 928
-## 448 PF02381 FALSE FALSE 320
-## 107 PF00347 FALSE FALSE 317
-## 814 PF12804 FALSE FALSE 244
-## 880 PF14602 FALSE FALSE 223
-## 657 PF07676 FALSE FALSE 164
-## 864 PF13720 FALSE FALSE 158
-## 559 PF04613 FALSE FALSE 127
-## 548 PF04052 FALSE FALSE 115
-## 541 PF03989 FALSE FALSE 100
-SUMMARY:
-The bacterial TR regions with annotated protein families, seem to belong to proteins most likely beeing unique or very distinct to bacterias.
top_archaea = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Archaea")
-(top_archaea <- top_archaea[order(top_archaea$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 117 Archaea TFIIB
-## 182 Archaea CBS
-## 26 Archaea Fer4
-## 816 Archaea Fer4_7
-## 878 Archaea LAGLIDADG_3
-## 72 Archaea Hexapep
-## 700 Archaea TF_Zn_Ribbon
-## 106 Archaea Ribosomal_L6
-## 553 Archaea Rad50_zn_hook
-## 846 Archaea Fer4_10
-## PFAM_desc model
-## 117 Transcription factor TFIIB repeat PF00382
-## 182 CBS domain PF00571
-## 26 4Fe-4S binding domain PF00037
-## 816 4Fe-4S dicluster domain PF12838
-## 878 LAGLIDADG-like domain PF14528
-## 72 Bacterial transferase hexapeptide (six repeats) PF00132
-## 700 TFIIB zinc-binding PF08271
-## 106 Ribosomal protein L6 PF00347
-## 553 Rad50 zinc hook motif PF04423
-## 846 4Fe-4S dicluster domain PF13237
-## is_chloroplastic is_mitochondrial count
-## 117 FALSE FALSE 35
-## 182 FALSE FALSE 22
-## 26 FALSE FALSE 16
-## 816 FALSE FALSE 13
-## 878 FALSE FALSE 11
-## 72 FALSE FALSE 9
-## 700 FALSE FALSE 9
-## 106 FALSE FALSE 7
-## 553 FALSE FALSE 7
-## 846 FALSE FALSE 7
-(top_prokaryota <- rbind(top_archaea, top_bacteria))
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 117 Archaea TFIIB
-## 182 Archaea CBS
-## 26 Archaea Fer4
-## 816 Archaea Fer4_7
-## 878 Archaea LAGLIDADG_3
-## 72 Archaea Hexapep
-## 700 Archaea TF_Zn_Ribbon
-## 106 Archaea Ribosomal_L6
-## 553 Archaea Rad50_zn_hook
-## 846 Archaea Fer4_10
-## 70 Bacteria Hexapep
-## 448 Bacteria MraZ
-## 107 Bacteria Ribosomal_L6
-## 814 Bacteria NTP_transf_3
-## 880 Bacteria Hexapep_2
-## 657 Bacteria PD40
-## 864 Bacteria Acetyltransf_11
-## 559 Bacteria LpxD
-## 548 Bacteria TolB_N
-## 541 Bacteria DNA_gyraseA_C
-## PFAM_desc
-## 117 Transcription factor TFIIB repeat
-## 182 CBS domain
-## 26 4Fe-4S binding domain
-## 816 4Fe-4S dicluster domain
-## 878 LAGLIDADG-like domain
-## 72 Bacterial transferase hexapeptide (six repeats)
-## 700 TFIIB zinc-binding
-## 106 Ribosomal protein L6
-## 553 Rad50 zinc hook motif
-## 846 4Fe-4S dicluster domain
-## 70 Bacterial transferase hexapeptide (six repeats)
-## 448 MraZ protein, putative antitoxin-like
-## 107 Ribosomal protein L6
-## 814 MobA-like NTP transferase domain
-## 880 Hexapeptide repeat of succinyl-transferase
-## 657 WD40-like Beta Propeller Repeat
-## 864 Udp N-acetylglucosamine O-acyltransferase; Domain 2
-## 559 UDP-3-O-[3-hydroxymyristoyl] glucosamine N-acyltransferase, LpxD
-## 548 TolB amino-terminal domain
-## 541 DNA gyrase C-terminal domain, beta-propeller
-## model is_chloroplastic is_mitochondrial count
-## 117 PF00382 FALSE FALSE 35
-## 182 PF00571 FALSE FALSE 22
-## 26 PF00037 FALSE FALSE 16
-## 816 PF12838 FALSE FALSE 13
-## 878 PF14528 FALSE FALSE 11
-## 72 PF00132 FALSE FALSE 9
-## 700 PF08271 FALSE FALSE 9
-## 106 PF00347 FALSE FALSE 7
-## 553 PF04423 FALSE FALSE 7
-## 846 PF13237 FALSE FALSE 7
-## 70 PF00132 FALSE FALSE 928
-## 448 PF02381 FALSE FALSE 320
-## 107 PF00347 FALSE FALSE 317
-## 814 PF12804 FALSE FALSE 244
-## 880 PF14602 FALSE FALSE 223
-## 657 PF07676 FALSE FALSE 164
-## 864 PF13720 FALSE FALSE 158
-## 559 PF04613 FALSE FALSE 127
-## 548 PF04052 FALSE FALSE 115
-## 541 PF03989 FALSE FALSE 100
-SUMMARY:
-Many proteins which are part of the reproductive system and of housekeeping such as transcription.
top_eukaryota = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Eukaryota")
-(top_eukaryota <-top_eukaryota[order(top_eukaryota$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 126 Eukaryota WD40
-## 59 Eukaryota zf-C2H2
-## 874 Eukaryota LRR_8
-## 855 Eukaryota EF-hand_7
-## 47 Eukaryota RRM_1
-## 133 Eukaryota LIM
-## 352 Eukaryota PPR
-## 826 Eukaryota PPR_2
-## 155 Eukaryota TPR_1
-## 314 Eukaryota Collagen
-## PFAM_desc model
-## 126 WD domain, G-beta repeat PF00400
-## 59 Zinc finger, C2H2 type PF00096
-## 874 Leucine rich repeat PF13855
-## 855 EF-hand domain pair PF13499
-## 47 RNA recognition motif. (a.k.a. RRM, RBD, or RNP domain) PF00076
-## 133 LIM domain PF00412
-## 352 PPR repeat PF01535
-## 826 PPR repeat family PF13041
-## 155 Tetratricopeptide repeat PF00515
-## 314 Collagen triple helix repeat (20 copies) PF01391
-## is_chloroplastic is_mitochondrial count
-## 126 FALSE FALSE 1449
-## 59 FALSE FALSE 828
-## 874 FALSE FALSE 587
-## 855 FALSE FALSE 520
-## 47 FALSE FALSE 413
-## 133 FALSE FALSE 260
-## 352 FALSE FALSE 226
-## 826 FALSE FALSE 225
-## 155 FALSE FALSE 184
-## 314 FALSE FALSE 181
-SUMMARY:
-- Transcription (Zn-finger for adhesion to DNA, RNA and lipids, RNA-binding through RNA recognition motif, assembly of multiprotein complexes (TPR), transcriptional repression, RNA-pol binding, and RNA-splicing by KRAB box)
-- electron/ion-binding and transport -> muscle relaxation (EF-hand domain pair)
-- Cytoskeletal organisation (KELCH), organ development and oncogenesis (LIM, collagen forming connective tissue)
top_viridiplantae = subset(d_kingdom, Superkingdom=="Eukaryota" & Kingdom == "Viridiplantae" & is_mitochondrial==FALSE & is_chloroplastic==FALSE)
-(top_viridiplantae <- top_viridiplantae[order(top_viridiplantae$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom Kingdom PFAM_Name
-## 496 Eukaryota Viridiplantae PPR
-## 1078 Eukaryota Viridiplantae PPR_2
-## 1122 Eukaryota Viridiplantae EF-hand_7
-## 186 Eukaryota Viridiplantae WD40
-## 1154 Eukaryota Viridiplantae LRR_8
-## 1064 Eukaryota Viridiplantae PPR_1
-## 266 Eukaryota Viridiplantae LRR_1
-## 885 Eukaryota Viridiplantae TPR_2
-## 1144 Eukaryota Viridiplantae PPR_3
-## 63 Eukaryota Viridiplantae RRM_1
-## PFAM_desc model
-## 496 PPR repeat PF01535
-## 1078 PPR repeat family PF13041
-## 1122 EF-hand domain pair PF13499
-## 186 WD domain, G-beta repeat PF00400
-## 1154 Leucine rich repeat PF13855
-## 1064 PPR repeat PF12854
-## 266 Leucine Rich Repeat PF00560
-## 885 Tetratricopeptide repeat PF07719
-## 1144 Pentatricopeptide repeat domain PF13812
-## 63 RNA recognition motif. (a.k.a. RRM, RBD, or RNP domain) PF00076
-## is_chloroplastic is_mitochondrial count
-## 496 FALSE FALSE 226
-## 1078 FALSE FALSE 225
-## 1122 FALSE FALSE 170
-## 186 FALSE FALSE 123
-## 1154 FALSE FALSE 117
-## 1064 FALSE FALSE 83
-## 266 FALSE FALSE 72
-## 885 FALSE FALSE 68
-## 1144 FALSE FALSE 54
-## 63 FALSE FALSE 50
-SUMMARY:
-TODO:
-- look at PPR: http://www.plantcell.org/content/16/8/2089
top_metazoa = subset(d_kingdom, Superkingdom=="Eukaryota" & Kingdom == "Metazoa" & is_mitochondrial==FALSE)
-(top_metazoa <- top_metazoa[order(top_metazoa$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom Kingdom PFAM_Name
-## 185 Eukaryota Metazoa WD40
-## 77 Eukaryota Metazoa zf-C2H2
-## 1153 Eukaryota Metazoa LRR_8
-## 61 Eukaryota Metazoa RRM_1
-## 1121 Eukaryota Metazoa EF-hand_7
-## 196 Eukaryota Metazoa LIM
-## 449 Eukaryota Metazoa Collagen
-## 854 Eukaryota Metazoa EGF_CA
-## 4 Eukaryota Metazoa EGF
-## 237 Eukaryota Metazoa TPR_1
-## PFAM_desc model
-## 185 WD domain, G-beta repeat PF00400
-## 77 Zinc finger, C2H2 type PF00096
-## 1153 Leucine rich repeat PF13855
-## 61 RNA recognition motif. (a.k.a. RRM, RBD, or RNP domain) PF00076
-## 1121 EF-hand domain pair PF13499
-## 196 LIM domain PF00412
-## 449 Collagen triple helix repeat (20 copies) PF01391
-## 854 Calcium-binding EGF domain PF07645
-## 4 EGF-like domain PF00008
-## 237 Tetratricopeptide repeat PF00515
-## is_chloroplastic is_mitochondrial count
-## 185 FALSE FALSE 826
-## 77 FALSE FALSE 805
-## 1153 FALSE FALSE 449
-## 61 FALSE FALSE 291
-## 1121 FALSE FALSE 263
-## 196 FALSE FALSE 242
-## 449 FALSE FALSE 181
-## 854 FALSE FALSE 174
-## 4 FALSE FALSE 135
-## 237 FALSE FALSE 126
-SUMMARY:
-top_fungi = subset(d_kingdom, Superkingdom=="Eukaryota" & Kingdom == "Fungi" & is_mitochondrial==FALSE)
-(top_fungi <- top_fungi[order(top_fungi$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom Kingdom PFAM_Name
-## 184 Eukaryota Fungi WD40
-## 62 Eukaryota Fungi RRM_1
-## 1124 Eukaryota Fungi EF-hand_7
-## 78 Eukaryota Fungi zf-C2H2
-## 388 Eukaryota Fungi PUF
-## 910 Eukaryota Fungi NLE
-## 235 Eukaryota Fungi Arm
-## 241 Eukaryota Fungi TPR_1
-## 9 Eukaryota Fungi KH_1
-## 97 Eukaryota Fungi Hexapep
-## PFAM_desc model
-## 184 WD domain, G-beta repeat PF00400
-## 62 RNA recognition motif. (a.k.a. RRM, RBD, or RNP domain) PF00076
-## 1124 EF-hand domain pair PF13499
-## 78 Zinc finger, C2H2 type PF00096
-## 388 Pumilio-family RNA binding repeat PF00806
-## 910 NLE (NUC135) domain PF08154
-## 235 Armadillo/beta-catenin-like repeat PF00514
-## 241 Tetratricopeptide repeat PF00515
-## 9 KH domain PF00013
-## 97 Bacterial transferase hexapeptide (six repeats) PF00132
-## is_chloroplastic is_mitochondrial count
-## 184 FALSE FALSE 428
-## 62 FALSE FALSE 68
-## 1124 FALSE FALSE 32
-## 78 FALSE FALSE 23
-## 388 FALSE FALSE 23
-## 910 FALSE FALSE 20
-## 235 FALSE FALSE 19
-## 241 FALSE FALSE 19
-## 9 FALSE FALSE 18
-## 97 FALSE FALSE 17
-SUMMARY:
-- RNA binding (pumillo)
-- RNA recognition (KH-domain)
top_chloroplastic = subset(d_superkingdom, is_chloroplastic==TRUE)
-(top_chloroplastic <- top_chloroplastic[order(top_chloroplastic$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 828 Eukaryota PPR_2
-## 354 Eukaryota PPR
-## 48 Eukaryota RRM_1
-## 869 Eukaryota PPR_3
-## 819 Eukaryota PPR_1
-## 171 Eukaryota Ribosomal_L12
-## 108 Eukaryota Ribosomal_L6
-## 244 Eukaryota Homoserine_dh
-## 287 Eukaryota NifU
-## 480 Eukaryota Clp_N
-## PFAM_desc model
-## 828 PPR repeat family PF13041
-## 354 PPR repeat PF01535
-## 48 RNA recognition motif. (a.k.a. RRM, RBD, or RNP domain) PF00076
-## 869 Pentatricopeptide repeat domain PF13812
-## 819 PPR repeat PF12854
-## 171 Ribosomal protein L7/L12 C-terminal domain PF00542
-## 108 Ribosomal protein L6 PF00347
-## 244 Homoserine dehydrogenase PF00742
-## 287 NifU-like domain PF01106
-## 480 Clp amino terminal domain, pathogenicity island component PF02861
-## is_chloroplastic is_mitochondrial count
-## 828 TRUE FALSE 54
-## 354 TRUE FALSE 51
-## 48 TRUE FALSE 14
-## 869 TRUE FALSE 14
-## 819 TRUE FALSE 11
-## 171 TRUE FALSE 5
-## 108 TRUE FALSE 4
-## 244 TRUE FALSE 4
-## 287 TRUE FALSE 4
-## 480 TRUE FALSE 4
-SUMMARY:
-- very distinct function only in bacteria, plants and fungi: Homoserine dehydrogenase plays a role in the unique aspartic acid pathway
-- electron transfer in redox and non-redox catalysis, in gene regulation, and as sensors of oxygen and iron (NifU-like domain is involved in the Fe-S cluster formation)
top_mitochondrial = subset(d_superkingdom, is_mitochondrial==TRUE)
-(top_mitochondrial <- top_mitochondrial[order(top_mitochondrial$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom PFAM_Name PFAM_desc
-## 827 Eukaryota PPR_2 PPR repeat family
-## 353 Eukaryota PPR PPR repeat
-## 867 Eukaryota PPR_3 Pentatricopeptide repeat domain
-## 818 Eukaryota PPR_1 PPR repeat
-## 127 Eukaryota WD40 WD domain, G-beta repeat
-## 856 Eukaryota EF-hand_7 EF-hand domain pair
-## 158 Eukaryota TPR_1 Tetratricopeptide repeat
-## 77 Eukaryota Mito_carr Mitochondrial carrier protein
-## 152 Eukaryota HMG_box HMG (high mobility group) box
-## 71 Eukaryota Hexapep Bacterial transferase hexapeptide (six repeats)
-## model is_chloroplastic is_mitochondrial count
-## 827 PF13041 FALSE TRUE 137
-## 353 PF01535 FALSE TRUE 131
-## 867 PF13812 FALSE TRUE 58
-## 818 PF12854 FALSE TRUE 53
-## 127 PF00400 FALSE TRUE 25
-## 856 PF13499 FALSE TRUE 11
-## 158 PF00515 FALSE TRUE 9
-## 77 PF00153 FALSE TRUE 8
-## 152 PF00505 FALSE TRUE 7
-## 71 PF00132 FALSE TRUE 6
-SUMMARY:
-- DNA-binding & gene regulating (HMG box: changing conformation of chromatin)
# # select only archaea and bacteria entries
-# df_spec <- df %>%
-# group_by(Superkingdom) %>%
-# filter(Superkingdom == "Archaea" | Superkingdom == "Bacteria" & rel_freq >= 0.02)
-# df_spec
-#
-# ## make plot
-# pd <- position_dodge(0.4)
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rel_freq, color = PFAM_desc))+
-# geom_point(position = pd)+
-# geom_line(aes(group = PFAM_desc),
-# position = pd)+
-# scale_x_discrete(position = "top")+
-# scale_color_manual(values = c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928'))+
-# labs(x = "Superkingdom",
-# y = "Relative Frequency",
-# color = "PFAM Family",
-# title = "Prokaryota")+
-# theme(legend.position="right",
-# plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
-# guides(color=guide_legend(nrow=15, byrow=TRUE))
-# p <- beautifier(p)
-# p
-# if( save) {
-# ggsave(paste0(pathImages, "PFAM_archaea_bacteria", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-# }
-# Summarize by Superkingdom, without Chloroplastic and mitochondrial information to reduce dublicates
-d_superkingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model),
- summarize,
- count=length(ID))
-
-top_bacteria = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Bacteria")
-top_bacteria <- top_bacteria[order(top_bacteria$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-top_archaea = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Archaea")
-top_archaea <- top_archaea[order(top_archaea$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-# extend bacteria with entries which appear in top-archaea but not in top-bacteria and vice versa.
-x <- extend_top_hits(top_bacteria, top_archaea, d_superkingdom)
-
-# Aggregate prokaryota and eukaryota and calculate rank of count
-df_spec <- rbind(as.data.frame(x[1]),as.data.frame(x[2]))
-
-# Combine identical rows of df_spec
-# Identical rows can appear, when certain PFAM_families appear in proteins in mitochondria, chloroplast or none of them or a combination of the three.
-# The idea of the following three lines is:
-# For each row in df_spec
-# check if values in the columns: Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model are the same as in the row before
-# if they are the same (TRUE): add the value in count from row before to the current value.
-# Remove the row before (which was identical expect the count) or keep only the current row or append only current row (with the new count-value) to new data frame
-# if they are not the same (FALSE): append row to new dataframe
-df_spec <-df_spec %>%
- group_by(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model) %>%
- summarise_all(sum)
-
-# Add the rank of count
-df_spec <- df_spec %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- mutate(rank = base::rank(count))
-
-# Aggregate archaea and bacteria entries and calculate relative frequency
-# df_spec <- rbind(pfam_archaea, pfam_bacteria) %>%
-# group_by(Superkingdom, PFAM_desc) %>%
-# summarise(n=sum(count)) %>%
-# mutate(rel_freq = n/sum(n))
-
-# # Select only those above a certain threshold (Visual Cosmetics)
-# df_spec <- df_spec %>%
-# group_by(Superkingdom) %>%
-# filter(Superkingdom == "Archaea" | Superkingdom == "Bacteria" & rel_freq >= 0.01)
-# df_spec
-
-## make plot
-pd <- position_dodge(0.4)
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rel_freq, color = PFAM_desc))+
-p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = PFAM_desc))+
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = model, fill = PFAM_desc))+
- geom_point(position = pd)+
- geom_line(aes(group = PFAM_desc),
- position = pd)+
- scale_x_discrete(position = "top")+
- # scale_fill_discrete(name = "PFAM Family", labels = df_spec$PFAM_desc)+
- # scale_color_manual(values = c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928', cols1, cols2))+
- # scale_color_manual(values = c(cols1, cols2, cols3, cols4, '#a6cee3'))+
- scale_color_manual(values = morecolors2)+
- # scale_color_manual(values = c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000'))+
- # scale_color_manual(values = viridiscols)+
- labs(x = "Superkingdom",
- # y = "Relative Frequency",
- y = "Rank of count",
- color = "PFAM Family",
- title = "Prokaryota")+
- theme(legend.position="right",
- plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
- # guides(color=FALSE, fill = guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
- guides(color=guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
-p <- beautifier(p)
-p
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "PFAM_archaea_bacteria", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-
-p <- make_it_plotly(df_spec)
-## Loading required package: plotly
-##
-## Attaching package: 'plotly'
-## The following object is masked from 'package:XVector':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:IRanges':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:S4Vectors':
-##
-## rename
-## The following object is masked from 'package:ggplot2':
-##
-## last_plot
-## The following objects are masked from 'package:plyr':
-##
-## arrange, mutate, rename, summarise
-## The following object is masked from 'package:stats':
-##
-## filter
-## The following object is masked from 'package:graphics':
-##
-## layout
-if( save) {
- htmlwidgets::saveWidget(widget = p, file = paste0(pathImages, "PFAM_archaea_bacteria", ".html"))
-}
-p
-
- The two connected Archaea points, have two different PFAM_Name:# Summarize by Superkingdom, without Chloroplastic and mitochondrial information to reduce dublicates
-# d_superkingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model),
-# summarize,
-# count=length(ID))
-# Summarize by Superkingdom, without Chloroplastic and mitochondrial information to reduce dublicates
-d_superkingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model, is_chloroplastic),
- summarize,
- count=length(ID))
-
-top_bacteria = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Bacteria")
-top_bacteria <- top_bacteria[order(top_bacteria$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-top_archaea = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Archaea")
-top_archaea <- top_archaea[order(top_archaea$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-top_eukaryota = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Eukaryota")
-top_eukaryota <-top_eukaryota[order(top_eukaryota$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-# combine archaeal and bacterial top-hits and rename them to prokaryota
-top_prokaryota <- rbind(top_archaea, top_bacteria) %>%
- mutate(Superkingdom = replace(Superkingdom, Superkingdom == "Archaea" | Superkingdom == "Bacteria", "Prokaryota"))
-
-
-
-top_chloroplastic = subset(d_superkingdom, is_chloroplastic==TRUE)
-(top_chloroplastic <- top_chloroplastic[order(top_chloroplastic$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 816 Eukaryota PPR_2
-## 347 Eukaryota PPR
-## 48 Eukaryota RRM_1
-## 851 Eukaryota PPR_3
-## 808 Eukaryota PPR_1
-## 166 Eukaryota Ribosomal_L12
-## 107 Eukaryota Ribosomal_L6
-## 238 Eukaryota Homoserine_dh
-## 281 Eukaryota NifU
-## 472 Eukaryota Clp_N
-## PFAM_desc model
-## 816 PPR repeat family PF13041
-## 347 PPR repeat PF01535
-## 48 RNA recognition motif. (a.k.a. RRM, RBD, or RNP domain) PF00076
-## 851 Pentatricopeptide repeat domain PF13812
-## 808 PPR repeat PF12854
-## 166 Ribosomal protein L7/L12 C-terminal domain PF00542
-## 107 Ribosomal protein L6 PF00347
-## 238 Homoserine dehydrogenase PF00742
-## 281 NifU-like domain PF01106
-## 472 Clp amino terminal domain, pathogenicity island component PF02861
-## is_chloroplastic count
-## 816 TRUE 55
-## 347 TRUE 53
-## 48 TRUE 14
-## 851 TRUE 14
-## 808 TRUE 11
-## 166 TRUE 5
-## 107 TRUE 4
-## 238 TRUE 4
-## 281 TRUE 4
-## 472 TRUE 4
-# extend bacteria with entries which appear in top-archaea but not in top-bacteria and vice versa.
-x <- extend_top_hits(top_prokaryota, top_chloroplastic, d_superkingdom)
-
-# Aggregate prokaryota and eukaryota and calculate rank of count
-df_spec <- rbind(as.data.frame(x[1]),as.data.frame(x[2]))
-
-# Combine identical rows of df_spec
-# Identical rows can appear, when certain PFAM_families appear in proteins in mitochondria, chloroplast or none of them or a combination of the three.
-# The idea of the following three lines is:
-# For each row in df_spec
-# check if values in the columns: Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model are the same as in the row before
-# if they are the same (TRUE): add the value in count from row before to the current value.
-# Remove the row before (which was identical expect the count) or keep only the current row or append only current row (with the new count-value) to new data frame
-# if they are not the same (FALSE): append row to new dataframe
-df_spec <-df_spec %>%
- group_by(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model) %>%
- summarise_all(sum)
-
-# Add the rank of count
-df_spec <- df_spec %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- mutate(rank = base::rank(count))
-
-## make plot
-pd <- position_dodge(0.4)
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rel_freq, color = PFAM_desc))+
-p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = PFAM_desc))+
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = model, fill = PFAM_desc))+
- geom_point(position = pd)+
- geom_line(aes(group = PFAM_desc),
- position = pd)+
- scale_x_discrete(position = "top")+
- # scale_fill_discrete(name = "PFAM Family", labels = df_spec$PFAM_desc)+
- # scale_color_manual(values = c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928', cols1, cols2))+
- # scale_color_manual(values = c(cols1, cols2, cols3, cols4, '#a6cee3'))+
- scale_color_manual(values = morecolors2)+
- # scale_color_manual(values = c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000'))+
- # scale_color_manual(values = viridiscols)+
- labs(x = "Superkingdom",
- # y = "Relative Frequency",
- y = "Rank of count",
- color = "PFAM Family",
- title = "Eukaryotic Proteins with Chloroplastic origin vs Prokaryotic proteins")+
- theme(legend.position="right",
- plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
- # guides(color=FALSE, fill = guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
- guides(color=guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
-p <- beautifier(p)
-p
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "PFAM_chloroplasts_vs_Prokaryota", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-
-p <- make_it_plotly(df_spec)
-## Loading required package: plotly
-##
-## Attaching package: 'plotly'
-## The following object is masked from 'package:XVector':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:IRanges':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:S4Vectors':
-##
-## rename
-## The following object is masked from 'package:ggplot2':
-##
-## last_plot
-## The following objects are masked from 'package:plyr':
-##
-## arrange, mutate, rename, summarise
-## The following object is masked from 'package:stats':
-##
-## filter
-## The following object is masked from 'package:graphics':
-##
-## layout
-if( save) {
- htmlwidgets::saveWidget(widget = p, file = paste0(pathImages, "PFAM_chloroplasts_vs_Prokaryota", ".html"))
-}
-p
-
- Bacterial transferase hexapeptide is the protein family which is found at most in both chloroplastic and prokaryotic TRs.# d = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model, is_chloroplastic, is_mitochondrial),
-# summarize,
-# count=length(ID))
-# d_spec <- d %>%
-# group_by(Superkingdom) %>%
-# mutate(Superkingdom2 = ifelse(Superkingdom == "Archaea" | Superkingdom == "Bacteria", "Prokaryota",
-# ifelse(Superkingdom == "Eukaryota", "Eukaryota",
-# ifelse(Superkingdom == "Viruses", "Viruses", NA))))
-#
-# top_prokaryota <- subset(d_spec, Superkingdom2=="Prokaryota")
-# top_prokaryota <- top_prokaryota[order(top_prokaryota$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-#
-# top_virus = subset(d_spec, Superkingdom2=="Viruses")
-# top_virus <- top_virus[order(top_virus$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-#
-# top_eukaryota = subset(d_spec, Superkingdom2=="Eukaryota")
-# top_eukaryota <-top_eukaryota[order(top_eukaryota$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-#
-# ### Prokaryota vs Eukaryota
-# # extend Prokaryota with Eukaryota
-# pfam_prokaryota <- top_prokaryota
-# for (i in 1:nrow(top_eukaryota)){
-# # check for each row in top_eukaryota if not top_eukaryota$PFAM_desc[i] in top_bacteria$PFAM_desc[i]
-# if (!(top_eukaryota$model[i] %in% top_prokaryota$model)){
-# # if not, then append the corresponding PFAM-entry of bacteria
-# pfam_prokaryota <- rbind(pfam_prokaryota, d_spec[which(d_spec$model == top_eukaryota$model[i] & d_spec$Superkingdom2 == "Prokaryota"),])
-# }
-# }
-# top_eukaryota$model %in% top_prokaryota$model
-# pfam_prokaryota
-# top_eukaryota
-# top_prokaryota
-#
-# # extend Eukaryota with Prokaryota
-# pfam_eukaryota <- top_eukaryota
-# for (i in 1:nrow(top_prokaryota)){
-# # check for each row in top_eukaryota if not top_eukaryota$PFAM_desc[i] in top_prokaryota$PFAM_desc[i]
-# if (!(top_prokaryota$model[i] %in% top_eukaryota$model)){
-# # if not, then append the corresponding PFAM-entry of bacteria
-# pfam_eukaryota <- rbind(pfam_eukaryota, d_spec[which(d_spec$model == top_prokaryota$model[i] & d_spec$Superkingdom == "Eukaryota"),])
-# }
-# }
-# # select only archaea and bacteria entries
-# df_spec <- df %>%
-# group_by(Superkingdom)
-# df_spec
-#
-# # recalculate percentage
-# df_spec <- df %>%
-# group_by(Superkingdom2, PFAM_desc) %>%
-# distinct() %>%
-# summarise(n2=sum(n)) %>%
-# mutate(rel_freq2 = n2/sum(n2))%>%
-# filter((Superkingdom2 == "Prokaryota" | Superkingdom2 == "Eukaryota") & rel_freq2 >= 0.01)
-# df_spec
-#
-# ## make plot
-# pd <- position_dodge(0.4)
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom2, y = rel_freq2, color = PFAM_desc))+
-# geom_point(position = pd)+
-# geom_line(aes(group = PFAM_desc),
-# position = pd)+
-# scale_x_discrete(position = "top")+
-# # scale_color_manual(values = c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928'))+
-# labs(x = "Superkingdom",
-# y = "Relative Frequency",
-# color = "PFAM Family")+
-# theme(legend.position="right",
-# plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
-# guides(color=guide_legend(nrow=14, byrow=TRUE))
-# p <- beautifier(p)
-# p
-# if( save) {
-# ggsave(paste0(pathImages, "PFAM_prokaryota_eukaryota", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-# }
-# Summarize by Superkingdom, without Chloroplastic and mitochondrial information to reduce dublicates
-d_superkingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model),
- summarize,
- count=length(ID))
-
-top_bacteria = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Bacteria")
-top_bacteria <- top_bacteria[order(top_bacteria$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-top_archaea = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Archaea")
-top_archaea <- top_archaea[order(top_archaea$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-top_eukaryota = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Eukaryota")
-top_eukaryota <-top_eukaryota[order(top_eukaryota$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-# combine archaeal and bacterial top-hits and rename them to prokaryota
-top_prokaryota <- rbind(top_archaea, top_bacteria) %>%
- mutate(Superkingdom = replace(Superkingdom, Superkingdom == "Archaea" | Superkingdom == "Bacteria", "Prokaryota"))
-
-# extend top-eukaryota with entries which appear in top-prokaryota but not in top-eukaryota and vice versa.
-x <- extend_top_hits(top_prokaryota, top_eukaryota, d_superkingdom)
-
-# Aggregate prokaryota and eukaryota and calculate rank of count
-df_spec <- rbind(as.data.frame(x[1]),as.data.frame(x[2]))
-
-# Combine identical rows of df_spec
-# Identical rows can appear, when certain PFAM_families appear in proteins in mitochondria, chloroplast or none of them or a combination of the three.
-# The idea of the following three lines is:
-# For each row in df_spec
-# check if values in the columns: Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model are the same as in the row before
-# if they are the same (TRUE): add the value in count from row before to the current value.
-# Remove the row before (which was identical expect the count) or keep only the current row or append only current row (with the new count-value) to new data frame
-# if they are not the same (FALSE): append row to new dataframe
-df_spec <-df_spec %>%
- group_by(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model) %>%
- summarise_all(sum)
-
-# Add the rank of count
-df_spec <- df_spec %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- mutate(rank = base::rank(count))
-
-## make plot
-pd <- position_dodge(0.4)
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rel_freq, color = PFAM_desc))+
-p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = PFAM_desc))+
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = model, fill = PFAM_desc))+
- geom_point(position = pd)+
- geom_line(aes(group = PFAM_desc),
- position = pd)+
- scale_x_discrete(position = "top")+
- # scale_fill_discrete(name = "PFAM Family", labels = df_spec$PFAM_desc)+
- # scale_color_manual(values = c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928', cols1, cols2))+
- # scale_color_manual(values = c(cols1, cols2, cols3, cols4, '#a6cee3'))+
- # scale_color_manual(values = morecolors2)+
- # scale_color_manual(values = c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000'))+
- # scale_color_manual(values = viridiscols)+
- labs(x = "Superkingdom",
- # y = "Relative Frequency",
- y = "Rank of count",
- color = "PFAM Family")+
- theme(legend.position="right",
- plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
- # guides(color=FALSE, fill = guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
- guides(color=guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
-p <- beautifier(p)
-p
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "PFAM_prokaryota_eukaryota", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-
-p <- make_it_plotly(df_spec)
-## Loading required package: plotly
-##
-## Attaching package: 'plotly'
-## The following object is masked from 'package:XVector':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:IRanges':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:S4Vectors':
-##
-## rename
-## The following object is masked from 'package:ggplot2':
-##
-## last_plot
-## The following objects are masked from 'package:plyr':
-##
-## arrange, mutate, rename, summarise
-## The following object is masked from 'package:stats':
-##
-## filter
-## The following object is masked from 'package:graphics':
-##
-## layout
-if( save) {
- htmlwidgets::saveWidget(widget = p, file = paste0(pathImages, "PFAM_prokaryota_eukaryota", ".html"))
-}
-p
-
-
-# Summarize by Superkingdom, without Chloroplastic and mitochondrial information to reduce dublicates
-d_superkingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model),
- summarize,
- count=length(ID))
-
-top_virus = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Viruses")
-top_virus <- top_virus[order(top_virus$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-top_eukaryota = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Eukaryota")
-top_eukaryota <-top_eukaryota[order(top_eukaryota$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-# extend bacteria with entries which appear in top-archaea but not in top-bacteria and vice versa.
-x <- extend_top_hits(top_virus, top_eukaryota, d_superkingdom)
-
-# Aggregate prokaryota and eukaryota and calculate rank of count
-df_spec <- rbind(as.data.frame(x[1]),as.data.frame(x[2]))
-
-# Combine identical rows of df_spec
-# Identical rows can appear, when certain PFAM_families appear in proteins in mitochondria, chloroplast or none of them or a combination of the three.
-# The idea of the following three lines is:
-# For each row in df_spec
-# check if values in the columns: Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model are the same as in the row before
-# if they are the same (TRUE): add the value in count from row before to the current value.
-# Remove the row before (which was identical expect the count) or keep only the current row or append only current row (with the new count-value) to new data frame
-# if they are not the same (FALSE): append row to new dataframe
-df_spec <-df_spec %>%
- group_by(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model) %>%
- summarise_all(sum)
-
-# Add the rank of count
-df_spec <- df_spec %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- mutate(rank = base::rank(count))
-
-## make plot
-pd <- position_dodge(0.4)
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rel_freq, color = PFAM_desc))+
-p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = PFAM_desc))+
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = model, fill = PFAM_desc))+
- geom_point(position = pd)+
- geom_line(aes(group = PFAM_desc),
- position = pd)+
- scale_x_discrete(position = "top")+
- # scale_fill_discrete(name = "PFAM Family", labels = df_spec$PFAM_desc)+
- # scale_color_manual(values = c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928', cols1, cols2))+
- # scale_color_manual(values = c(cols1, cols2, cols3, cols4, '#a6cee3'))+
- # scale_color_manual(values = morecolors2)+
- scale_color_manual(values = c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000'))+
- # scale_color_manual(values = viridiscols)+
- labs(x = "Superkingdom",
- # y = "Relative Frequency",
- y = "Rank of count",
- color = "PFAM Family")+
- theme(legend.position="right",
- plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
- # guides(color=FALSE, fill = guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
- guides(color=guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
-p <- beautifier(p)
-p
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "PFAM_viruses_eukaryota", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-
-p <- make_it_plotly(df_spec)
-## Loading required package: plotly
-##
-## Attaching package: 'plotly'
-## The following object is masked from 'package:XVector':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:IRanges':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:S4Vectors':
-##
-## rename
-## The following object is masked from 'package:ggplot2':
-##
-## last_plot
-## The following objects are masked from 'package:plyr':
-##
-## arrange, mutate, rename, summarise
-## The following object is masked from 'package:stats':
-##
-## filter
-## The following object is masked from 'package:graphics':
-##
-## layout
-if( save) {
- htmlwidgets::saveWidget(widget = p, file = paste0(pathImages, "PFAM_viruses_eukaryota", ".html"))
-}
-p
-
- Proteins with TRs of Eukaryota and Viruses have very distinct PFAM-families. They share from the top-hits only the Zink-knuckle and WD40 domain repeats. In contrast to Archaeas vs Viruses, Eukaryota vs Viruses don’t share the Transcription-factor TFIIB repeat.# Summarize by Superkingdom, without Chloroplastic and mitochondrial information to reduce dublicates
-d_superkingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model),
- summarize,
- count=length(ID))
-
-top_virus = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Viruses")
-top_virus <- top_virus[order(top_virus$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-top_archaea = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Archaea")
-top_archaea <- top_archaea[order(top_archaea$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-# extend bacteria with entries which appear in top-archaea but not in top-bacteria and vice versa.
-x <- extend_top_hits(top_virus, top_archaea, d_superkingdom)
-
-# Aggregate prokaryota and eukaryota and calculate rank of count
-df_spec <- rbind(as.data.frame(x[1]),as.data.frame(x[2]))
-
-# Combine identical rows of df_spec
-# Identical rows can appear, when certain PFAM_families appear in proteins in mitochondria, chloroplast or none of them or a combination of the three.
-# The idea of the following three lines is:
-# For each row in df_spec
-# check if values in the columns: Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model are the same as in the row before
-# if they are the same (TRUE): add the value in count from row before to the current value.
-# Remove the row before (which was identical expect the count) or keep only the current row or append only current row (with the new count-value) to new data frame
-# if they are not the same (FALSE): append row to new dataframe
-df_spec <-df_spec %>%
- group_by(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model) %>%
- summarise_all(sum)
-
-# Add the rank of count
-df_spec <- df_spec %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- mutate(rank = base::rank(count))
-
-## make plot
-pd <- position_dodge(0.4)
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rel_freq, color = PFAM_desc))+
-p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = PFAM_desc))+
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = model, fill = PFAM_desc))+
- geom_point(position = pd)+
- geom_line(aes(group = PFAM_desc),
- position = pd)+
- scale_x_discrete(position = "top")+
- # scale_fill_discrete(name = "PFAM Family", labels = df_spec$PFAM_desc)+
- # scale_color_manual(values = c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928', cols1, cols2))+
- # scale_color_manual(values = c(cols1, cols2, cols3, cols4, '#a6cee3'))+
- # scale_color_manual(values = morecolors2)+
- scale_color_manual(values = c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000'))+
- # scale_color_manual(values = viridiscols)+
- labs(x = "Superkingdom",
- # y = "Relative Frequency",
- y = "Rank of count",
- color = "PFAM Family")+
- theme(legend.position="right",
- plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
- # guides(color=FALSE, fill = guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
- guides(color=guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
-p <- beautifier(p)
-p
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "PFAM_viruses_archaea", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-
-p <- make_it_plotly(df_spec)
-## Loading required package: plotly
-##
-## Attaching package: 'plotly'
-## The following object is masked from 'package:XVector':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:IRanges':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:S4Vectors':
-##
-## rename
-## The following object is masked from 'package:ggplot2':
-##
-## last_plot
-## The following objects are masked from 'package:plyr':
-##
-## arrange, mutate, rename, summarise
-## The following object is masked from 'package:stats':
-##
-## filter
-## The following object is masked from 'package:graphics':
-##
-## layout
-if( save) {
- htmlwidgets::saveWidget(widget = p, file = paste0(pathImages, "PFAM_viruses_archaea", ".html"))
-}
-p
-
- Proteins with TRs of Archaea and Viruses have very distinct PFAM-families. They share from the top-hits only the Transcription factor TFIIB repeat.
-# Summarize by Superkingdom, without Chloroplastic and mitochondrial information to reduce dublicates
-d_superkingdom = ddply(tr_all_sp_sub, .(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model),
- summarize,
- count=length(ID))
-
-top_bacteria = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Bacteria")
-(top_bacteria <- top_bacteria[order(top_bacteria$count,decreasing=T)[1:TOP],])
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 157 Bacteria Hexapep
-## 187 Bacteria MraZ
-## 237 Bacteria Ribosomal_L6
-## 196 Bacteria NTP_transf_3
-## 158 Bacteria Hexapep_2
-## 206 Bacteria PD40
-## 55 Bacteria Acetyltransf_11
-## 177 Bacteria LpxD
-## 264 Bacteria TolB_N
-## 106 Bacteria DNA_gyraseA_C
-## PFAM_desc
-## 157 Bacterial transferase hexapeptide (six repeats)
-## 187 MraZ protein, putative antitoxin-like
-## 237 Ribosomal protein L6
-## 196 MobA-like NTP transferase domain
-## 158 Hexapeptide repeat of succinyl-transferase
-## 206 WD40-like Beta Propeller Repeat
-## 55 Udp N-acetylglucosamine O-acyltransferase; Domain 2
-## 177 UDP-3-O-[3-hydroxymyristoyl] glucosamine N-acyltransferase, LpxD
-## 264 TolB amino-terminal domain
-## 106 DNA gyrase C-terminal domain, beta-propeller
-## model count
-## 157 PF00132 928
-## 187 PF02381 320
-## 237 PF00347 317
-## 196 PF12804 244
-## 158 PF14602 223
-## 206 PF07676 164
-## 55 PF13720 158
-## 177 PF04613 127
-## 264 PF04052 115
-## 106 PF03989 100
-top_eukaryota = subset(d_superkingdom, Superkingdom=="Eukaryota")
-top_eukaryota <-top_eukaryota[order(top_eukaryota$count,decreasing=T)[1:TOP],]
-
-# extend bacteria with entries which appear in top-archaea but not in top-bacteria and vice versa.
-x <- extend_top_hits(top_bacteria, top_eukaryota, d_superkingdom)
-
-# Aggregate prokaryota and eukaryota and calculate rank of count
-df_spec <- rbind(as.data.frame(x[1]),as.data.frame(x[2]))
-
-# Combine identical rows of df_spec
-# Identical rows can appear, when certain PFAM_families appear in proteins in mitochondria, chloroplast or none of them or a combination of the three.
-# The idea of the following three lines is:
-# For each row in df_spec
-# check if values in the columns: Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model are the same as in the row before
-# if they are the same (TRUE): add the value in count from row before to the current value.
-# Remove the row before (which was identical expect the count) or keep only the current row or append only current row (with the new count-value) to new data frame
-# if they are not the same (FALSE): append row to new dataframe
-df_spec <-df_spec %>%
- group_by(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model) %>%
- summarise_all(sum)
-
-# Add the rank of count
-df_spec <- df_spec %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- mutate(rank = base::rank(count))
-
-## make plot
-pd <- position_dodge(0.4)
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rel_freq, color = PFAM_desc))+
-p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = PFAM_desc))+
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = model, fill = PFAM_desc))+
- geom_point(position = pd)+
- geom_line(aes(group = PFAM_desc),
- position = pd)+
- scale_x_discrete(position = "top")+
- # scale_fill_discrete(name = "PFAM Family", labels = df_spec$PFAM_desc)+
- # scale_color_manual(values = c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928', cols1, cols2))+
- # scale_color_manual(values = c(cols1, cols2, cols3, cols4, '#a6cee3'))+
- # scale_color_manual(values = morecolors2)+
- scale_color_manual(values = c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000'))+
- # scale_color_manual(values = viridiscols)+
- labs(x = "Superkingdom",
- # y = "Relative Frequency",
- y = "Rank of count",
- color = "PFAM Family")+
- theme(legend.position="right",
- plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
- # guides(color=FALSE, fill = guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
- guides(color=guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
-p <- beautifier(p)
-p
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "PFAM_bacteria_eukaryota", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-
-p <- make_it_plotly(df_spec)
-## Loading required package: plotly
-##
-## Attaching package: 'plotly'
-## The following object is masked from 'package:XVector':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:IRanges':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:S4Vectors':
-##
-## rename
-## The following object is masked from 'package:ggplot2':
-##
-## last_plot
-## The following objects are masked from 'package:plyr':
-##
-## arrange, mutate, rename, summarise
-## The following object is masked from 'package:stats':
-##
-## filter
-## The following object is masked from 'package:graphics':
-##
-## layout
-if( save) {
- htmlwidgets::saveWidget(widget = p, file = paste0(pathImages, "PFAM_bacteria_eukaryota", ".html"))
-}
-p
-
- Bacteria has more TR regions in Transferase-clusters (Bacterial transferase hexapeptide and Hexapeptide repeat of succinyl-transferase) than eukaryota.
-# df <- unique(as.character(top_eukaryota$PFAM_desc, top_archaea$PFAM_desc, top_bacteria$PFAM_desc, top_virus$PFAM_desc))
-top_PFAM_desc <- unique(as.character(top_eukaryota$PFAM_desc, top_archaea$PFAM_desc, top_bacteria$PFAM_desc, top_virus$PFAM_desc))
-df <- top_eukaryota
-df <- rbind(df, top_archaea)
-df <- rbind(df, top_bacteria)
-df <- rbind(df, top_virus)
-# df <- rbind(df, top_viridiplantae[,c(1,2,4,8)])
-# df <- rbind(df, top_metazoa[,c(1,2,4,8)])
-# df <- rbind(df, top_chloroplastic[,c(1,2,4,8)])
-# df <- rbind(df, top_mitochondrial[,c(1,2,4,8)])
-
-# # Add percentage
-# df <- df %>%
-# group_by(Superkingdom, PFAM_desc) %>%
-# summarise(n=sum(count)) %>%
-# mutate(rel_freq = n/sum(n))
-
-# # Group Archaea and Bacteria to Prokaryota
-# df <- df %>%
-# group_by(Superkingdom) %>%
-# mutate(Superkingdom2 = ifelse(Superkingdom == "Archaea" | Superkingdom == "Bacteria", "Prokaryota",
-# ifelse(Superkingdom == "Eukaryota", "Eukaryota",
-# ifelse(Superkingdom == "Viruses", "Viruses", NA))))
-df
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 793 Eukaryota WD40
-## 807 Eukaryota zf-C2H2
-## 550 Eukaryota LRR_8
-## 421 Eukaryota EF-hand_7
-## 696 Eukaryota RRM_1
-## 647 Eukaryota PPR_2
-## 645 Eukaryota PPR
-## 541 Eukaryota LIM
-## 762 Eukaryota TPR_1
-## 763 Eukaryota TPR_2
-## 38 Archaea TFIIB
-## 7 Archaea CBS
-## 12 Archaea Fer4
-## 16 Archaea Fer4_7
-## 26 Archaea LAGLIDADG_3
-## 18 Archaea Hexapep
-## 37 Archaea TF_Zn_Ribbon
-## 13 Archaea Fer4_10
-## 32 Archaea Rad50_zn_hook
-## 34 Archaea Ribosomal_L6
-## 157 Bacteria Hexapep
-## 187 Bacteria MraZ
-## 237 Bacteria Ribosomal_L6
-## 196 Bacteria NTP_transf_3
-## 158 Bacteria Hexapep_2
-## 206 Bacteria PD40
-## 55 Bacteria Acetyltransf_11
-## 177 Bacteria LpxD
-## 264 Bacteria TolB_N
-## 106 Bacteria DNA_gyraseA_C
-## 882 Viruses zf-CCHC
-## 853 Viruses Gag_p17
-## 872 Viruses RVP
-## 834 Viruses Adeno_knob
-## 835 Viruses Adeno_shaft
-## 836 Viruses Ank
-## 871 Viruses rve
-## 843 Viruses BTB
-## 870 Viruses RNase_H
-## 876 Viruses Sushi
-## PFAM_desc
-## 793 WD domain, G-beta repeat
-## 807 Zinc finger, C2H2 type
-## 550 Leucine rich repeat
-## 421 EF-hand domain pair
-## 696 RNA recognition motif. (a.k.a. RRM, RBD, or RNP domain)
-## 647 PPR repeat family
-## 645 PPR repeat
-## 541 LIM domain
-## 762 Tetratricopeptide repeat
-## 763 Tetratricopeptide repeat
-## 38 Transcription factor TFIIB repeat
-## 7 CBS domain
-## 12 4Fe-4S binding domain
-## 16 4Fe-4S dicluster domain
-## 26 LAGLIDADG-like domain
-## 18 Bacterial transferase hexapeptide (six repeats)
-## 37 TFIIB zinc-binding
-## 13 4Fe-4S dicluster domain
-## 32 Rad50 zinc hook motif
-## 34 Ribosomal protein L6
-## 157 Bacterial transferase hexapeptide (six repeats)
-## 187 MraZ protein, putative antitoxin-like
-## 237 Ribosomal protein L6
-## 196 MobA-like NTP transferase domain
-## 158 Hexapeptide repeat of succinyl-transferase
-## 206 WD40-like Beta Propeller Repeat
-## 55 Udp N-acetylglucosamine O-acyltransferase; Domain 2
-## 177 UDP-3-O-[3-hydroxymyristoyl] glucosamine N-acyltransferase, LpxD
-## 264 TolB amino-terminal domain
-## 106 DNA gyrase C-terminal domain, beta-propeller
-## 882 Zinc knuckle
-## 853 gag gene protein p17 (matrix protein)
-## 872 Retroviral aspartyl protease
-## 834 Adenoviral fibre protein (knob domain)
-## 835 Adenoviral fibre protein (repeat/shaft region)
-## 836 Ankyrin repeat
-## 871 Integrase core domain
-## 843 BTB/POZ domain
-## 870 RNase H
-## 876 Sushi repeat (SCR repeat)
-## model count
-## 793 PF00400 1474
-## 807 PF00096 828
-## 550 PF13855 587
-## 421 PF13499 531
-## 696 PF00076 427
-## 647 PF13041 417
-## 645 PF01535 410
-## 541 PF00412 260
-## 762 PF00515 194
-## 763 PF07719 184
-## 38 PF00382 35
-## 7 PF00571 22
-## 12 PF00037 16
-## 16 PF12838 13
-## 26 PF14528 11
-## 18 PF00132 9
-## 37 PF08271 9
-## 13 PF13237 7
-## 32 PF04423 7
-## 34 PF00347 7
-## 157 PF00132 928
-## 187 PF02381 320
-## 237 PF00347 317
-## 196 PF12804 244
-## 158 PF14602 223
-## 206 PF07676 164
-## 55 PF13720 158
-## 177 PF04613 127
-## 264 PF04052 115
-## 106 PF03989 100
-## 882 PF00098 56
-## 853 PF00540 37
-## 872 PF00077 13
-## 834 PF00541 11
-## 835 PF00608 11
-## 836 PF00023 11
-## 871 PF00665 11
-## 843 PF00651 10
-## 870 PF00075 9
-## 876 PF00084 9
-# extend top-eukaryota with entries which appear in top-prokaryota but not in top-eukaryota and vice versa.
-# Do this for all four Superkingdoms
-x <- extend_top_hits(top_eukaryota, top_archaea, d_superkingdom)
-x <- rbind(as.data.frame(x[1]),as.data.frame(x[2]))
-y <- extend_top_hits(top_bacteria, top_virus, d_superkingdom)
-y <- rbind(as.data.frame(y[1]),as.data.frame(y[2]))
-
-df_spec <- extend_top_hits(x, y, d_superkingdom)
-# Aggregate prokaryota and eukaryota and calculate rank of count
-df_spec <- rbind(as.data.frame(df_spec[1]),as.data.frame(df_spec[2]))
-
-# Combine identical rows of df_spec
-# Identical rows can appear, when certain PFAM_families appear in proteins in mitochondria, chloroplast or none of them or a combination of the three.
-# The idea of the following three lines is:
-# For each row in df_spec
-# check if values in the columns: Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model are the same as in the row before
-# if they are the same (TRUE): add the value in count from row before to the current value.
-# Remove the row before (which was identical expect the count) or keep only the current row or append only current row (with the new count-value) to new data frame
-# if they are not the same (FALSE): append row to new dataframe
-df_spec <-df_spec %>%
- group_by(Superkingdom, PFAM_Name, PFAM_desc, model) %>%
- summarise_all(sum)
-
-# Add the rank of count
-df_spec <- df_spec %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- mutate(rank = base::rank(count))
-# # Select only those data points which appear in more than 1 Superkingdoms
-# df_spec <- df_spec %>%
-# group_by(PFAM_desc) %>%
-# filter(n()>1)
-# df_spec
-
-## make plot
-pd <- position_dodge(0.4)
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rel_freq, color = PFAM_desc))+
-p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = PFAM_desc))+
-# p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = model, fill = PFAM_desc))+
- geom_point(position = pd)+
- geom_line(aes(group = PFAM_desc),
- position = pd)+
- scale_x_discrete(position = "top")+
- # scale_fill_discrete(name = "PFAM Family", labels = df_spec$PFAM_desc)+
- # scale_color_manual(values = c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928', cols1, cols2))+
- # scale_color_manual(values = c(cols1, cols2, cols3, cols4, '#a6cee3'))+
- # scale_color_manual(values = morecolors2)+
- # scale_color_manual(values = c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000'))+
- # scale_color_manual(values = viridiscols)+
- labs(x = "Superkingdom",
- # y = "Relative Frequency",
- y = "Rank of count",
- color = "PFAM Family")+
- theme(legend.position="right",
- plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
- # guides(color=FALSE, fill = guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
- guides(color=guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
-p <- beautifier(p)
-p
-if( save) {
- ggsave(paste0(pathImages, "PFAM_overall", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)
-}
-d_superkingdom[grepl(d_superkingdom$PFAM_desc, pattern = "^Ankyrin"),]
-## Superkingdom PFAM_Name PFAM_desc model count
-## 64 Bacteria Ank Ankyrin repeat PF00023 4
-## 65 Bacteria Ank_2 Ankyrin repeats (3 copies) PF12796 1
-## 66 Bacteria Ank_3 Ankyrin repeat PF13606 3
-## 301 Eukaryota Ank Ankyrin repeat PF00023 49
-## 302 Eukaryota Ank_2 Ankyrin repeats (3 copies) PF12796 84
-## 303 Eukaryota Ank_3 Ankyrin repeat PF13606 21
-## 836 Viruses Ank Ankyrin repeat PF00023 11
-## 837 Viruses Ank_2 Ankyrin repeats (3 copies) PF12796 4
-## 838 Viruses Ank_3 Ankyrin repeat PF13606 2
-d_superkingdom[grepl(d_superkingdom$PFAM_desc, pattern = "^Tetratricopeptide"),]
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 40 Archaea TPR_1
-## 41 Archaea TPR_2
-## 42 Archaea TPR_8
-## 266 Bacteria TPR_1
-## 267 Bacteria TPR_2
-## 268 Bacteria TPR_6
-## 269 Bacteria TPR_7
-## 270 Bacteria TPR_8
-## 762 Eukaryota TPR_1
-## 763 Eukaryota TPR_2
-## 764 Eukaryota TPR_6
-## 765 Eukaryota TPR_7
-## 766 Eukaryota TPR_8
-## 774 Eukaryota TTC5_OB
-## PFAM_desc model count
-## 40 Tetratricopeptide repeat PF00515 3
-## 41 Tetratricopeptide repeat PF07719 2
-## 42 Tetratricopeptide repeat PF13181 4
-## 266 Tetratricopeptide repeat PF00515 9
-## 267 Tetratricopeptide repeat PF07719 43
-## 268 Tetratricopeptide repeat PF13174 2
-## 269 Tetratricopeptide repeat PF13176 5
-## 270 Tetratricopeptide repeat PF13181 9
-## 762 Tetratricopeptide repeat PF00515 194
-## 763 Tetratricopeptide repeat PF07719 184
-## 764 Tetratricopeptide repeat PF13174 9
-## 765 Tetratricopeptide repeat PF13176 15
-## 766 Tetratricopeptide repeat PF13181 104
-## 774 Tetratricopeptide repeat protein 5 OB fold domain PF16669 1
-df_spec[grepl(df_spec$PFAM_desc, pattern = "^WD"),]
-## # A tibble: 3 x 6
-## # Groups: Superkingdom [3]
-## Superkingdom PFAM_Name PFAM_desc model count rank
-## <chr> <fct> <fct> <fct> <int> <dbl>
-## 1 Bacteria PD40 WD40-like Beta Propeller Repeat PF076… 164 10
-## 2 Eukaryota WD40 WD domain, G-beta repeat PF004… 1474 19
-## 3 Viruses WD40 WD domain, G-beta repeat PF004… 1 1
-d_superkingdom[grepl(d_superkingdom$PFAM_desc, pattern = "^WD"),]
-## Superkingdom PFAM_Name
-## 206 Bacteria PD40
-## 278 Bacteria WD40
-## 618 Eukaryota PD40
-## 748 Eukaryota TFIID_NTD2
-## 793 Eukaryota WD40
-## 880 Viruses WD40
-## PFAM_desc model count
-## 206 WD40-like Beta Propeller Repeat PF07676 164
-## 278 WD domain, G-beta repeat PF00400 9
-## 618 WD40-like Beta Propeller Repeat PF07676 6
-## 748 WD40 associated region in TFIID subunit, NTD2 domain PF04494 7
-## 793 WD domain, G-beta repeat PF00400 1474
-## 880 WD domain, G-beta repeat PF00400 1
-since overall plot is a bit messy, let’s try with plotly:
-# install.packages("plotly")
-require(plotly)
-## Loading required package: plotly
-##
-## Attaching package: 'plotly'
-## The following object is masked from 'package:XVector':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:IRanges':
-##
-## slice
-## The following object is masked from 'package:S4Vectors':
-##
-## rename
-## The following object is masked from 'package:ggplot2':
-##
-## last_plot
-## The following objects are masked from 'package:plyr':
-##
-## arrange, mutate, rename, summarise
-## The following object is masked from 'package:stats':
-##
-## filter
-## The following object is masked from 'package:graphics':
-##
-## layout
-require(htmlwidgets)
-
-df_spec$textlabel <- paste("PFAM-Name: ", df_spec$PFAM_Name, "\n",
- "PFAM-Desc.: ", df_spec$PFAM_desc, "\n",
- "PFAM-Acce.: ", df_spec$model)
-# # Pure plotly, no jitter
-# p <- plot_ly(data = df_spec, x = ~Superkingdom, y = ~rank, color = ~PFAM_desc,
-# type = "scatter", mode = "marker",
-# colors = morecolors,
-# text = ~textlabel, hoverinfo = 'text') %>%
-# add_trace(y =~PFAM_desc, mode = "lines") %>%
-# layout(xaxis = list(side ="top"))
-# htmlwidgets::saveWidget(widget = p, file = paste0(pathImages, "PFAM_overall", ".html"))
-
-# Using ggplotly, with jitter
-pd <- position_dodge(0.4)
-p <- ggplot(df_spec, aes(x = Superkingdom, y = rank, color = PFAM_desc, text = textlabel))+
- geom_point(position = pd)+
- geom_line(aes(group = PFAM_desc),
- position = pd)+
- scale_x_discrete(position = "top")+
- scale_color_manual(values = morecolors2)+
- labs(x = "Superkingdom",
- y = "Rank of count",
- color = "PFAM Family")+
- theme(legend.position="right",
- plot.margin = margin(l = 0, r=0))+
- guides(color=guide_legend(nrow=20, byrow=TRUE))
-p <- beautifier(p)
-p <- ggplotly(p, tooltip = "text") %>%
- layout(xaxis = list(side ="top",
- tickangle=45))
-
-if( save) {
- htmlwidgets::saveWidget(widget = p, file = paste0(pathImages, "PFAM_overall", ".html"))
-}
-p
-
-
-# unload plotly and htmlwidgets, as they mask many objects
-detach("package:plotly", unload = TRUE)
-detach("package:htmlwidgets", unload = TRUE)
-## Warning: 'htmlwidgets' namespace cannot be unloaded:
-## namespace 'htmlwidgets' is imported by 'rgl', 'manipulateWidget' so cannot be unloaded
-TODO: necessary?
-# pfam_map2 <- read.delim("/home/matteo/polybox/MSc_ACLS/swissrepeat/data/uniprot-filtered-reviewed_yes.tab", sep="\t", header = TRUE, quote = "")
-#
-# path_protID2PFAM <- "data/uniprot-filtered-reviewed_yes.tab"
-# load_protID2PFAM <- function(path){
-# path = paste(local_base_path, path, sep=local_path_separator)
-# pfam_map = read.csv(path, sep="\t", header=TRUE, quote="", stringsAsFactors = FALSE)
-# pfam_map = plyr::rename(pfam_map, c("Entry"="ID",
-# "Cross.reference..Pfam."="PFAM_ID")) %>%
-# select(ID, PFAM_ID)
-# return(pfam_map)}
-# pfam_map <- load_protID2PFAM(path_protID2PFAM)
-# d_sub %>%
-# left_join(pfam_map, by = "ID")
-# str(pfam_map)
-# head(pfam_map)
-# head(d_sub)
-# pfam_map[which(pfam_map$ID == "A0A0C5CJR8"),]
-# d_sub[which(d_sub$ID == "A0A0C5CJR8"),]
-## used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
-## Ncells 460256 24.6 1001191 53.5 627651 33.6
-## Vcells 904759 7.0 8388608 64.0 1752011 13.4
-Viral TRs can be found in multiple species. To get a tidy list, we put each host species in a single row and add two more columns with the Species taxonomic identifier of which the Superkingdom is determined by calling the NCBI Taxonomic Database.
-## split the TR with multiple virus-hosts to get single entries for each virus host
-tr_all_sp_virus.long <- tr_all_sp_virus %>%
- mutate(virus_hosts = strsplit(as.character(virus_hosts), "; ")) %>%
- unnest(virus_hosts)
-
-## add column with virus_host_superkingdom: found by Species ID
-tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost <- as.numeric(gsub("\\D", "", tr_all_sp_virus.long$virus_hosts)) # extract the TaxID from each virushost and add it as a seperate column
-# tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost <- simplify2array(
-# mclapply(tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost, FUN = function(x){
-# ifelse(x %in% sp_all$Species_ID, sp_all$Superkingdom[which(sp_all$Species_ID == x)], NA)},
-# mc.cores = 7))
-#NOTE: works, but gives many NAs as it relies on the the species listed in swissprot.
-
-## add column with virus_host_superkingdom: found in NCBI https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy/TaxIdentifier/tax_identifier.cgi
-# write_csv(as.data.frame(tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost), "/home/matteo/polybox/MSc_ACLS/swissrepeat/data/species_id_virushost2lineage.csv", col_names = FALSE)
-#NOTE: Server crashed when manually uploaded.
-
-# different approach with library taxize
-# species_ID2Superkingdom <- classification(tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost, db = "ncbi", callopts=list(http_version = 0L)) # check local_config.R for setting up an API key.
-# # Curl trubleshooting (I got http2 error):
-# # 1. update curl:
-# # install.packages("curl")
-# # 2. try this:
-# # httr::set_config(httr::config(http_version = 0))
-# NOTE: HTTP error 500 or curl error...
-#
-# get_superkingdom <- function(species_id){
-# return(classification(species_id, db = "ncbi")[[1]][2,1])
-# }
-#
-# tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost[1:20] <- simplify2array(
-# mclapply(tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost[1:20], FUN = get_superkingdom,
-# mc.cores = numcores))
-
-# Different approach with taxonomy file from NCBI Taxonomy database
-# manually downloaded NCBI taxonomy categories file:
-# read .dmp file which looks like tab separated
-taxid2superkingdom <- read.delim("/home/matteo/polybox/MSc_ACLS/swissrepeat/data/categories.dmp", header = FALSE, sep = "\t")
-colnames(taxid2superkingdom) <- c("superkingdom", "species_taxid", "taxid") # see readme file in data folder for detailed description
-taxid2superkingdom$superkingdom <- as.factor(taxid2superkingdom$superkingdom)
-
-tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost <- simplify2array(
- mclapply(tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost, FUN = function(x){
- ifelse(x %in% taxid2superkingdom$taxid, as.character(taxid2superkingdom$superkingdom[which(taxid2superkingdom$taxid == x)]), NA)},
- mc.cores = 7))
-
-# replace single letters with full names
-tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost[tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost == "E"] <- "Eukaryotic viruses"
-tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost[tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost == "B"] <- "Bacterial viruses"
-tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost[tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost == "A"] <- "archaeal viruses"
-
-# set levels to Species_virushost and Superkingdom_virushost
-tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost <- factor(tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost, levels = unique(tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost))
-tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost <- factor(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost, levels = unique(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost))
-tr_all_sp_virus.long$TR_id <- factor(tr_all_sp_virus.long$TR_id, levels = unique(tr_all_sp_virus.long$TR_id))
-# no. of different virushosts
-length(unique(tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost))
-## [1] 771
-# # how often each virus host superkingdom appears in TR
-table(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost)
-##
-## Eukaryotic viruses Bacterial viruses archaeal viruses
-## 19512 671 209
-# % of superkingdom
-eukaryotic_virushost_fraction <- round(table(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost)[[1]]/nrow(tr_all_sp_virus.long),3)
-eukaryotic_virushost_fraction
-## [1] 0.814
-bacterial_virushost_fraction <- round(table(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost)[[2]]/nrow(tr_all_sp_virus.long),3)
-bacterial_virushost_fraction
-## [1] 0.028
-archaeal_virushost_fraction <- round(table(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost)[[3]]/nrow(tr_all_sp_virus.long),3)
-archaeal_virushost_fraction
-## [1] 0.009
-str(tr_all_sp_virus.long)
-## 'data.frame': 23971 obs. of 39 variables:
-## $ ID : Factor w/ 7197 levels "A0AUJ5","A0MD28",..: 1 1 1 2 2 3 4 4 5 6 ...
-## $ MSA : Factor w/ 297693 levels "---------------------------------------------------------------------------------------------------------------"| __truncated__,..: 158300 281920 266720 291871 164231 261031 256283 101819 51346 50146 ...
-## $ begin : int 574 1517 3194 1312 1868 214 202 178 181 2110 ...
-## $ pvalue : num 2e-04 2e-04 0e+00 2e-04 2e-04 ...
-## $ l_effective : int 3 3 3 4 4 4 3 8 4 3 ...
-## $ n : int 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2 ...
-## $ n_effective : num 2.67 2 2 2 2 ...
-## $ TRD : Factor w/ 4 levels "HHrepID","PFAM",..: 4 4 4 4 4 4 4 1 4 4 ...
-## $ model : Factor w/ 1121 levels "cpHMM","None",..: 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 ...
-## $ disordered_overlap : int 8 0 5 0 0 0 0 0 0 0 ...
-## $ total_repeat_length : num 8 6 6 8 8 8 7 16 8 6 ...
-## $ center : num 578 1520 3196 1316 1872 ...
-## $ l_type : chr "micro" "micro" "micro" "small" ...
-## $ fraction_disordered_chars: num 1 0 0.833 0 0 ...
-## $ protein_name : chr "Genome polyprotein [Cleaved into: P1 proteinase (EC 3.4.-.-) (N-terminal protein); Helper component proteinase "| __truncated__ "Genome polyprotein [Cleaved into: P1 proteinase (EC 3.4.-.-) (N-terminal protein); Helper component proteinase "| __truncated__ "Genome polyprotein [Cleaved into: P1 proteinase (EC 3.4.-.-) (N-terminal protein); Helper component proteinase "| __truncated__ "Replicase polyprotein 1ab (ORF1ab polyprotein) [Cleaved into: Nsp1 (EC 3.4.22.-); Nsp1-alpha papain-like cystei"| __truncated__ ...
-## $ Length : int 3491 3491 3491 3838 3838 249 265 265 763 2216 ...
-## $ Superkingdom : chr "Viruses" "Viruses" "Viruses" "Viruses" ...
-## $ Kingdom : chr "" "" "" "" ...
-## $ Order : chr "" "" "" "Nidovirales" ...
-## $ Class : chr "" "" "" "" ...
-## $ Family : chr "Potyviridae" "Potyviridae" "Potyviridae" "Arteriviridae" ...
-## $ Species : chr "Blackberry virus Y" "Blackberry virus Y" "Blackberry virus Y" "Porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PRRSV)" ...
-## $ Species_ID : int 323118 323118 323118 28344 28344 28344 28344 28344 NA NA ...
-## $ DisProt_ID : chr "" "" "" "" ...
-## $ MobiDB_ID : logi NA NA NA NA NA NA ...
-## $ OrthoDB_ID : chr "" "" "" "" ...
-## $ OMA_ID : chr "" "" "" "" ...
-## $ is_chloroplastic : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
-## $ is_mitochondrial : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
-## $ origin : chr "Virus" "Virus" "Virus" "Virus" ...
-## $ has_tr : logi TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE ...
-## $ has_homo_tr : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
-## $ has_micro_tr : logi TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE ...
-## $ has_short_tr : logi FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE ...
-## $ has_domain_tr : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
-## $ TR_id : Factor w/ 13263 levels "294","295","296",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
-## $ virus_hosts : chr "Rubus plicatus [TaxID: 211815]" "Rubus plicatus [TaxID: 211815]" "Rubus plicatus [TaxID: 211815]" "Sus scrofa (Pig) [TaxID: 9823]" ...
-## $ Species_ID_virushost : Factor w/ 771 levels "211815","9823",..: 1 1 1 2 2 2 2 2 3 4 ...
-## $ Superkingdom_virushost : Factor w/ 3 levels "Eukaryotic viruses",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 ...
-unique(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost)
-## [1] Eukaryotic viruses Bacterial viruses <NA>
-## [4] archaeal viruses
-## Levels: Eukaryotic viruses Bacterial viruses archaeal viruses
-771 different virus host species were found in viral Proteins containing TRs (and are annotated in Swissprot). 81.4% of viral TRs have a eukaryotic host organism but only 2.8% have a bacterial host organism and 0.9% have archaeal hosts.
-CONCERN: biased data: more intensively investigated species (model organisms and humans) appear more often.
-x <- data.frame(table(tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost)) # get counts of each virus host species tax id's
-x <- x[order(x$Freq, decreasing = TRUE),] # list the species_id which appears the most at top
-x <- x[1:100,] # look only at a subsection. Not to overload NCBI servers with requests ;-)
-
-get_taxname <- function(species_id){
- evo_tree <- classification(as.character(species_id), db = "ncbi", callopts=list(http_version = 0L))[[1]]
- return(evo_tree[nrow(evo_tree),1])
-}
-
-x$taxname_virushost[1:20] <- simplify2array(
- lapply(x$Var1[1:20], FUN = get_taxname)) # mclapply doesn't work (too many requests ^^)
-x
-## Var1 Freq taxname_virushost
-## 10 9606 5187 Homo sapiens
-## 2 9823 1328 Sus scrofa
-## 53 5757 1277 Acanthamoeba polyphaga
-## 14 8782 626 Aves
-## 11 9913 617 Bos taurus
-## 64 9796 545 Equus caballus
-## 71 6937 510 Ornithodoros
-## 72 85517 418 Phacochoerus aethiopicus
-## 73 41426 418 Phacochoerus africanus
-## 74 273792 418 Potamochoerus larvatus
-## 35 10090 354 Mus musculus
-## 30 9598 305 Pan troglodytes
-## 3 562 290 Escherichia coli
-## 165 9031 270 Gallus gallus
-## 135 7108 220 Spodoptera frugiperda
-## 131 6997 211 Acheta domesticus
-## 132 168631 211 Chilo suppressalis
-## 133 6999 211 Gryllus bimaculatus
-## 134 58607 211 Gryllus campestris
-## 146 9685 172 Felis catus
-## 65 9709 150 Homo sapiens
-## 68 7088 148 Sus scrofa
-## 269 9527 111 Acanthamoeba polyphaga
-## 598 7163 111 Aves
-## 178 9940 110 Bos taurus
-## 197 9721 110 Equus caballus
-## 7 4081 109 Ornithodoros
-## 599 42431 101 Phacochoerus aethiopicus
-## 600 332058 101 Phacochoerus africanus
-## 601 310513 101 Potamochoerus larvatus
-## 602 329105 101 Mus musculus
-## 603 7183 101 Pan troglodytes
-## 402 8404 99 Escherichia coli
-## 426 8295 98 Gallus gallus
-## 427 30343 98 Spodoptera frugiperda
-## 428 8316 98 Acheta domesticus
-## 429 45438 98 Chilo suppressalis
-## 285 9103 95 Gryllus bimaculatus
-## 127 10116 94 Gryllus campestris
-## 9 4113 91 Felis catus
-## 27 269667 91 Homo sapiens
-## 198 9615 91 Sus scrofa
-## 160 9691 89 Acanthamoeba polyphaga
-## 161 9694 89 Aves
-## 244 9534 89 Bos taurus
-## 176 9925 88 Equus caballus
-## 67 33414 86 Ornithodoros
-## 156 9785 82 Phacochoerus aethiopicus
-## 166 8976 80 Phacochoerus africanus
-## 657 29159 79 Potamochoerus larvatus
-## 658 6579 79 Mus musculus
-## 21 4513 74 Pan troglodytes
-## 52 1423 74 Escherichia coli
-## 83 9927 74 Gallus gallus
-## 91 3885 74 Spodoptera frugiperda
-## 26 4530 72 Acheta domesticus
-## 196 9793 71 Chilo suppressalis
-## 183 7158 69 Gryllus bimaculatus
-## 162 7742 68 Gryllus campestris
-## 495 7996 67 Felis catus
-## 179 7159 66 Homo sapiens
-## 661 152276 64 Sus scrofa
-## 18 40674 63 Acanthamoeba polyphaga
-## 112 4577 60 Aves
-## 29 9539 59 Bos taurus
-## 337 89399 59 Equus caballus
-## 271 9521 57 Ornithodoros
-## 13 9544 56 Phacochoerus aethiopicus
-## 117 10144 55 Phacochoerus africanus
-## 335 196889 55 Potamochoerus larvatus
-## 23 4565 54 Mus musculus
-## 126 36483 54 Pan troglodytes
-## 142 3847 54 Escherichia coli
-## 6 4097 53 Gallus gallus
-## 167 9681 53 Spodoptera frugiperda
-## 148 1763 52 Acheta domesticus
-## 37 43080 50 Chilo suppressalis
-## 159 90371 50 Gryllus bimaculatus
-## 283 9986 48 Gryllus campestris
-## 484 9407 48 Felis catus
-## 81 543 47 Homo sapiens
-## 173 9995 44 Sus scrofa
-## 121 29760 43 Acanthamoeba polyphaga
-## 242 287 43 Aves
-## 78 161934 40 Bos taurus
-## 171 9850 38 Equus caballus
-## 209 9891 38 Ornithodoros
-## 213 3705 38 Phacochoerus aethiopicus
-## 182 314293 37 Phacochoerus africanus
-## 226 4236 37 Potamochoerus larvatus
-## 28 9536 36 Mus musculus
-## 92 3906 36 Pan troglodytes
-## 5 4072 35 Escherichia coli
-## 79 3562 35 Gallus gallus
-## 86 3659 35 Spodoptera frugiperda
-## 87 3663 35 Acheta domesticus
-## 143 3888 35 Chilo suppressalis
-## 158 447135 33 Gryllus bimaculatus
-## 185 7178 33 Gryllus campestris
-## 20 4498 32 Felis catus
-The initial concern doesn’t seem to be true. As wild swines are no common model organisms neither is Acanthamoeba polyphaga.
-Look at the virushost species from all proteins listed in swissprot. Especially to those, with no TRs.
-## split the TR with multiple virus-hosts to get single entries for each virus host
-sp_all.long <- sp_all %>%
- mutate(virus_hosts = strsplit(as.character(virus_hosts), "; ")) %>%
- unnest(virus_hosts)
-
-## add column with virus_host_superkingdom: found by Species ID
-sp_all.long$Species_ID_virushost <- as.numeric(gsub("\\D", "", sp_all.long$virus_hosts)) # extract the TaxID from each virushost and add it as a seperate column
-
-# Different approach with taxonomy file from NCBI Taxonomy database
-# manually downloaded NCBI taxonomy categories file:
-# read .dmp file which looks like tab separated
-taxid2superkingdom <- read.delim("/home/matteo/polybox/MSc_ACLS/swissrepeat/data/categories.dmp", header = FALSE, sep = "\t")
-colnames(taxid2superkingdom) <- c("superkingdom", "species_taxid", "taxid") # see readme file in data folder for detailed description
-taxid2superkingdom$superkingdom <- as.factor(taxid2superkingdom$superkingdom)
-
-sp_all.long$Superkingdom_virushost <- simplify2array(
- mclapply(sp_all.long$Species_ID_virushost, FUN = function(x){
- ifelse(x %in% taxid2superkingdom$taxid, as.character(taxid2superkingdom$superkingdom[which(taxid2superkingdom$taxid == x)]), NA)},
- mc.cores = 7))
-
-# replace single letters with full names
-sp_all.long$Superkingdom_virushost[sp_all.long$Superkingdom_virushost == "E"] <- "Eukaryotic viruses"
-sp_all.long$Superkingdom_virushost[sp_all.long$Superkingdom_virushost == "B"] <- "Bacterial viruses"
-sp_all.long$Superkingdom_virushost[sp_all.long$Superkingdom_virushost == "A"] <- "archaeal viruses"
-
-# set levels to Species_virushost and Superkingdom_virushost
-sp_all.long$Species_ID_virushost <- factor(sp_all.long$Species_ID_virushost, levels = unique(sp_all.long$Species_ID_virushost))
-sp_all.long$Superkingdom_virushost <- factor(sp_all.long$Superkingdom_virushost, levels = unique(sp_all.long$Superkingdom_virushost))
-
-## Initialize vectors for each host SK
-SK <- data.frame(Var1 = c("Eukaryotic_viruses", "Bacterial_viruses", "archaeal_viruses", "NAs"),
- Freq = c(0,0,0,0))
-
-# no. of virushosts per protein with Eukaryotic superkingdom
-table(table(sp_all.long$ID[which(sp_all.long$Superkingdom_virushost == "Eukaryotic viruses")]))
-##
-## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15 17
-## 8808 1438 436 1030 606 254 154 69 27 7 11 2 9 1 3
-## 21 23
-## 10 39
-# no. of virushosts per protein with Eukaryotic superkingdom and TR
-table(table(sp_all.long$ID[which(sp_all.long$Superkingdom_virushost == "Eukaryotic viruses" & sp_all.long$has_tr == TRUE)]))
-##
-## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15 21
-## 4233 653 203 446 238 107 66 29 10 4 5 1 2 1 2
-## 23
-## 15
-# no. of virushosts per protein with Eukaryotic superkingdom without TR
-table(table(sp_all.long$ID[which(sp_all.long$Superkingdom_virushost == "Eukaryotic viruses" & sp_all.long$has_tr == FALSE)]))
-##
-## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 17 21
-## 4575 785 233 584 368 147 88 40 17 3 6 1 7 3 8
-## 23
-## 24
-One protein can have several TRs.
-select(tr_all_sp, TR_id, ID)[10:15,]
-## TR_id ID
-## 10 10 A0A023PXI0
-## 11 11 A0A023PXI8
-## 12 12 A0A023PXK2
-## 13 13 A0A023PXK2
-## 14 14 A0A023PXK7
-## 15 15 A0A023PXK7
-one Protein can have several origins (Species_ID), hence appear in different Superkingdoms.
-select(tr_all_sp, TR_id, ID, Species_ID)
-## TR_id ID Species_ID
-## 1 1 A0A023PXA5 4932
-## 2 2 A0A023PXB0 4932
-## 3 3 A0A023PXC2 4932
-## 4 4 A0A023PXD9 4932
-## 5 5 A0A023PXE5 4932
-## 6 6 A0A023PXE8 4932
-## 7 7 A0A023PXF2 4932
-## 8 8 A0A023PXF5 4932
-## 9 9 A0A023PXG7 4932
-## 10 10 A0A023PXI0 4932
-## 11 11 A0A023PXI8 4932
-## 12 12 A0A023PXK2 4932
-## 13 13 A0A023PXK2 4932
-## 14 14 A0A023PXK7 4932
-## 15 15 A0A023PXK7 4932
-## 16 16 A0A023PXK7 4932
-## 17 17 A0A023PXM7 4932
-## 18 18 A0A023PXQ4 4932
-## 19 19 A0A023PXQ4 4932
-## 20 20 A0A023PXQ4 4932
-## 21 21 A0A023PXQ4 4932
-## 22 22 A0A023PXQ4 4932
-## 23 23 A0A023PXQ4 4932
-## 24 24 A0A023PXQ4 4932
-## 25 25 A0A023PXQ4 4932
-## 26 26 A0A023PXQ4 4932
-## 27 27 A0A023PXQ4 4932
-## 28 28 A0A023PXQ9 4932
-## 29 29 A0A023PYC6 4932
-## 30 30 A0A023PYJ4 4932
-## 31 31 A0A023PZ99 4932
-## 32 32 A0A023PZB3 4932
-## 33 33 A0A023PZB8 4932
-## 34 34 A0A023PZD0 4932
-## 35 35 A0A023PZD0 4932
-## 36 36 A0A023PZD5 4932
-## 37 37 A0A023PZE4 4932
-## 38 38 A0A023PZE4 4932
-## 39 39 A0A023PZE4 4932
-## 40 40 A0A023PZE8 4932
-## 41 41 A0A023PZF3 4932
-## 42 42 A0A023PZF5 4932
-## 43 43 A0A023PZF9 4932
-## 44 44 A0A023PZF9 4932
-## 45 45 A0A023PZG0 4932
-## 46 46 A0A023PZG9 4932
-## 47 47 A0A023PZH4 4932
-## 48 48 A0A023PZH5 4932
-## 49 49 A0A023PZH5 4932
-## 50 50 A0A023PZH5 4932
-## 51 51 A0A023PZH9 4932
-## 52 52 A0A023PZH9 4932
-## 53 53 A0A023PZJ3 4932
-## 54 54 A0A023PZK9 4932
-## 55 55 A0A060X6Z0 NA
-## 56 56 A0A060X6Z0 NA
-## 57 57 A0A075F932 NA
-## 58 58 A0A075F932 NA
-## 59 59 A0A078BQP2 NA
-## 60 60 A0A087WVF3 NA
-## 61 61 A0A087WXS9 NA
-## 62 62 A0A096SRM5 NA
-## 63 63 A0A096SRM5 NA
-## 64 64 A0A0A1H8I4 NA
-## 65 65 A0A0A1I6N9 NA
-## 66 66 A0A0B7P3V8 4932
-## 67 67 A0A0C5CJR8 NA
-## 68 68 A0A0D3QS98 NA
-## 69 69 A0A0H2VDN9 562
-## 70 70 A0A0H3AIG7 666
-## 71 71 A0A0H3AIG7 666
-## 72 72 A0A0H3AIG7 666
-## 73 73 A0A0H3AIG7 666
-## 74 74 A0A0H3L952 1773
-## 75 75 A0A0H3L952 1773
-## 76 76 A0A0H3M3S8 1765
-## 77 77 A0A0H3M5A8 1765
-## 78 78 A0A0H3M5A8 1765
-## 79 79 A0A0H3M5A8 1765
-## 80 80 A0A0H3M5A8 1765
-## 81 81 A0A0H3MGR5 1765
-## 82 82 A0A183 NA
-## 83 83 A0A1F4 NA
-## 84 84 A0A1F4 NA
-## 85 85 A0A1F4 NA
-## 86 86 A0A1F4 NA
-## 87 87 A0A1F4 NA
-## 88 88 A0A1F4 NA
-## 89 89 A0A1F4 NA
-## 90 90 A0A1F4 NA
-## 91 91 A0A1F4 NA
-## 92 92 A0A1F4 NA
-## 93 93 A0A1F4 NA
-## 94 94 A0A1F4 NA
-## 95 95 A0A316 NA
-## 96 96 A0A322 NA
-## 97 97 A0A323 NA
-## 98 98 A0A325 NA
-## 99 99 A0A331 NA
-## 100 100 A0A331 NA
-## 101 101 A0A331 NA
-## 102 102 A0A335 NA
-## 103 103 A0A336 NA
-## 104 104 A0A344 NA
-## 105 105 A0A357 NA
-## 106 106 A0A362 NA
-## 107 107 A0A368 NA
-## 108 108 A0A379 NA
-## 109 109 A0A379 NA
-## 110 110 A0A379 NA
-## 111 111 A0A379 NA
-## 112 112 A0A379 NA
-## 113 113 A0A379 NA
-## 114 114 A0A379 NA
-## 115 115 A0A381 NA
-## 116 116 A0A384 NA
-## 117 117 A0A384 NA
-## 118 118 A0A385 NA
-## 119 119 A0A386 NA
-## 120 120 A0A389 NA
-## 121 121 A0A393 NA
-## 122 122 A0A393 NA
-## 123 123 A0A393 NA
-## 124 124 A0A393 NA
-## 125 125 A0A393 NA
-## 126 126 A0A393 NA
-## 127 127 A0A393 NA
-## 128 128 A0A4W3 35554
-## 129 129 A0A4W3 35554
-## 130 130 A0A4Z3 NA
-## 131 131 A0A4Z3 NA
-## 132 132 A0A8J8 9612
-## 133 133 A0A8J8 9612
-## 134 134 A0A8M2 NA
-## 135 135 A0A8M2 NA
-## 136 136 A0A8M2 NA
-## 137 137 A0A8M2 NA
-## 138 138 A0A8M2 NA
-## 139 139 A0A8M2 NA
-## 140 140 A0A8M2 NA
-## 141 141 A0AAL4 NA
-## 142 142 A0AAR7 NA
-## 143 143 A0AAR7 NA
-## 144 144 A0AAS4 NA
-## 145 145 A0AAS4 NA
-## 146 146 A0AEJ1 1643
-## 147 147 A0AEJ1 1643
-## 148 148 A0AEM0 1643
-## 149 149 A0AEM3 1643
-## 150 150 A0AF03 1643
-## 151 151 A0AF03 1643
-## 152 152 A0AF03 1643
-## 153 153 A0AF21 1643
-## 154 154 A0AF21 1643
-## 155 155 A0AF28 1643
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-## 1987 1987 A0PPH0 1809
-## 1988 1988 A0PPH0 1809
-## 1989 1989 A0PPI7 1809
-## 1990 1990 A0PPI7 1809
-## 1991 1991 A0PPJ3 1809
-## 1992 1992 A0PPK9 1809
-## 1993 1993 A0PPL6 1809
-## 1994 1994 A0PPL7 1809
-## 1995 1995 A0PPL7 1809
-## 1996 1996 A0PPN8 1809
-## 1997 1997 A0PPP5 1809
-## 1998 1998 A0PPX3 1809
-## 1999 1999 A0PPX4 1809
-## 2000 2000 A0PPX4 1809
-## 2001 2001 A0PPY8 1809
-## 2002 2002 A0PPY8 1809
-## 2003 2003 A0PQ00 1809
-## 2004 2004 A0PQ00 1809
-## 2005 2005 A0PQ00 1809
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-## 2015 2015 A0PQC4 1809
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-## 2017 2017 A0PQC4 1809
-## 2018 2018 A0PQC4 1809
-## 2019 2019 A0PQC4 1809
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-## 2027 2027 A0PQV5 1809
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-## 2033 2033 A0PR79 1809
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-## 2035 2035 A0PRD3 1809
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-## 2037 2037 A0PRE5 1809
-## 2038 2038 A0PRE5 1809
-## 2039 2039 A0PRE5 1809
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-## 2198 2198 A0Q1R3 1542
-## 2199 2199 A0Q1R3 1542
-## 2200 2200 A0Q1R4 1542
-## 2201 2201 A0Q1R8 1542
-## 2202 2202 A0Q1T4 1542
-## 2203 2203 A0Q1T4 1542
-## 2204 2204 A0Q1T4 1542
-## 2205 2205 A0Q1T4 1542
-## 2206 2206 A0Q1T8 1542
-## 2207 2207 A0Q1T8 1542
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-## 2209 2209 A0Q1U9 1542
-## 2210 2210 A0Q200 1542
-## 2211 2211 A0Q210 1542
-## 2212 2212 A0Q217 1542
-## 2213 2213 A0Q222 1542
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-## 2220 2220 A0Q2Q0 1542
-## 2221 2221 A0Q2Q0 1542
-## 2222 2222 A0Q2Q3 1542
-## 2223 2223 A0Q2Q3 1542
-## 2224 2224 A0Q2Q3 1542
-## 2225 2225 A0Q2T1 1542
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-## 2232 2232 A0Q2Z8 1542
-## 2233 2233 A0Q2Z8 1542
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-## 2238 2238 A0Q3I7 1542
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-## 2241 2241 A0Q3T2 1542
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-## 2275 2275 A0Q5I9 263
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-## 2283 2283 A0Q5S7 263
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-## 2300 2300 A0Q706 263
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-## 2305 2305 A0Q7B3 263
-## 2306 2306 A0Q7B6 263
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-## 2942 2942 A0RJ90 1428
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-## 2944 2944 A0RJF2 1428
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-## 2953 2953 A0RKU8 1428
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-## 11173 11173 A2RI79 1358
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-## 11182 11182 A2RJ76 1358
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-## 16412 16412 A4ISJ7 33940
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-## 16425 16425 A4ITK4 33940
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-## 16434 16434 A4IVT5 263
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-## 16436 16436 A4IVT5 263
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-## 18235 18235 A4TCS1 1804
-## 18236 18236 A4TCS1 1804
-## 18237 18237 A4TCS1 1804
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-## 18270 18270 A4TF31 1804
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-## 18272 18272 A4TFF4 1804
-## 18273 18273 A4TFF8 1804
-## 18274 18274 A4TFF8 1804
-## 18275 18275 A4TFF8 1804
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-## 18277 18277 A4TGL5 632
-## 18278 18278 A4TGL5 632
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-## 19923 19923 A4Y8Y8 24
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-## 33103 33103 A7X1E9 1280
-## 33104 33104 A7X1F4 1280
-## 33105 33105 A7X1L2 1280
-## 33106 33106 A7X1M9 1280
-## 33107 33107 A7X1N3 1280
-## 33108 33108 A7X1N6 1280
-## 33109 33109 A7X1P3 1280
-## 33110 33110 A7X1Q1 1280
-## 33111 33111 A7X1Q1 1280
-## 33112 33112 A7X1Q7 1280
-## 33113 33113 A7X1S5 1280
-## 33114 33114 A7X1S5 1280
-## 33115 33115 A7X1S5 1280
-## 33116 33116 A7X1U3 1280
-## 33117 33117 A7X1Z4 1280
-## 33118 33118 A7X203 1280
-## 33119 33119 A7X203 1280
-## 33120 33120 A7X204 1280
-## 33121 33121 A7X204 1280
-## 33122 33122 A7X240 1280
-## 33123 33123 A7X274 1280
-## 33124 33124 A7X295 1280
-## 33125 33125 A7X2B3 1280
-## 33126 33126 A7X2C3 1280
-## 33127 33127 A7X2C3 1280
-## 33128 33128 A7X2C3 1280
-## 33129 33129 A7X2C3 1280
-## 33130 33130 A7X2C3 1280
-## 33131 33131 A7X2C3 1280
-## 33132 33132 A7X2C3 1280
-## 33133 33133 A7X2C3 1280
-## 33134 33134 A7X2C3 1280
-## 33135 33135 A7X2C3 1280
-## 33136 33136 A7X2C3 1280
-## 33137 33137 A7X2C3 1280
-## 33138 33138 A7X2C3 1280
-## 33139 33139 A7X2C3 1280
-## 33140 33140 A7X2C3 1280
-## 33141 33141 A7X2C3 1280
-## 33142 33142 A7X2C3 1280
-## 33143 33143 A7X2C3 1280
-## 33144 33144 A7X2C3 1280
-## 33145 33145 A7X2C3 1280
-## 33146 33146 A7X2C3 1280
-## 33147 33147 A7X2C5 1280
-## 33148 33148 A7X2C5 1280
-## 33149 33149 A7X2C5 1280
-## 33150 33150 A7X2C5 1280
-## 33151 33151 A7X2C5 1280
-## 33152 33152 A7X2C5 1280
-## 33153 33153 A7X2C5 1280
-## 33154 33154 A7X2E0 1280
-## 33155 33155 A7X2K7 1280
-## 33156 33156 A7X2M2 1280
-## 33157 33157 A7X2P9 1280
-## 33158 33158 A7X2Q9 1280
-## 33159 33159 A7X2Q9 1280
-## 33160 33160 A7X2R9 1280
-## 33161 33161 A7X2S0 1280
-## 33162 33162 A7X2W8 1280
-## 33163 33163 A7X2X2 1280
-## 33164 33164 A7X2X2 1280
-## 33165 33165 A7X2Y0 1280
-## 33166 33166 A7X2Y0 1280
-## 33167 33167 A7X2Y0 1280
-## 33168 33168 A7X2Y1 1280
-## 33169 33169 A7X2Y7 1280
-## 33170 33170 A7X2Y8 1280
-## 33171 33171 A7X328 1280
-## 33172 33172 A7X328 1280
-## 33173 33173 A7X358 1280
-## 33174 33174 A7X361 1280
-## 33175 33175 A7X364 1280
-## 33176 33176 A7X393 1280
-## 33177 33177 A7X397 1280
-## 33178 33178 A7X3C8 1280
-## 33179 33179 A7X3E0 1280
-## 33180 33180 A7X3E0 1280
-## 33181 33181 A7X3F0 1280
-## 33182 33182 A7X3G5 1280
-## 33183 33183 A7X3J9 1280
-## 33184 33184 A7X3N2 1280
-## 33185 33185 A7X3N3 1280
-## 33186 33186 A7X3U8 1280
-## 33187 33187 A7X3V5 1280
-## 33188 33188 A7X3Y3 1280
-## 33189 33189 A7X3Z1 1280
-## 33190 33190 A7X3Z1 1280
-## 33191 33191 A7X3Z2 1280
-## 33192 33192 A7X3Z7 NA
-## 33193 33193 A7X413 NA
-## 33194 33194 A7X424 1280
-## 33195 33195 A7X426 1280
-## 33196 33196 A7X427 1280
-## 33197 33197 A7X427 1280
-## 33198 33198 A7X430 1280
-## 33199 33199 A7X430 1280
-## 33200 33200 A7X430 1280
-## 33201 33201 A7X430 1280
-## 33202 33202 A7X4K1 NA
-## 33203 33203 A7X4K7 NA
-## 33204 33204 A7X4L6 1280
-## 33205 33205 A7X4L9 1280
-## 33206 33206 A7X4M1 NA
-## 33207 33207 A7X4N3 1280
-## 33208 33208 A7X4S9 1280
-## 33209 33209 A7X4S9 1280
-## 33210 33210 A7X4U2 1280
-## 33211 33211 A7X4U2 1280
-## 33212 33212 A7X4U2 1280
-## 33213 33213 A7X4U4 1280
-## 33214 33214 A7X4U5 1280
-## 33215 33215 A7X522 1280
-## 33216 33216 A7X575 1280
-## 33217 33217 A7X575 1280
-## 33218 33218 A7X5F0 1280
-## 33219 33219 A7X5J9 1280
-## 33220 33220 A7X5K8 1280
-## 33221 33221 A7X5M4 1280
-## 33222 33222 A7X5R6 NA
-## 33223 33223 A7X5R6 NA
-## 33224 33224 A7X5R6 NA
-## 33225 33225 A7X5R6 NA
-## 33226 33226 A7X5R6 NA
-## 33227 33227 A7X5R6 NA
-## 33228 33228 A7X5R6 NA
-## 33229 33229 A7X5R6 NA
-## 33230 33230 A7X5R6 NA
-## 33231 33231 A7X5R6 NA
-## 33232 33232 A7X5R6 NA
-## 33233 33233 A7X5R6 NA
-## 33234 33234 A7X5R6 NA
-## 33235 33235 A7X5R6 NA
-## 33236 33236 A7X5R6 NA
-## 33237 33237 A7X5Y5 1280
-## 33238 33238 A7X5Z9 1280
-## 33239 33239 A7X659 1280
-## 33240 33240 A7X659 1280
-## 33241 33241 A7X659 1280
-## 33242 33242 A7X659 1280
-## 33243 33243 A7X669 1280
-## 33244 33244 A7X6I5 1280
-## 33245 33245 A7X6I5 1280
-## 33246 33246 A7X6I5 1280
-## 33247 33247 A7X6I5 1280
-## 33248 33248 A7X6I5 1280
-## 33249 33249 A7X6I5 1280
-## 33250 33250 A7X6I5 1280
-## 33251 33251 A7X6P1 1280
-## 33252 33252 A7X6S1 1280
-## 33253 33253 A7X6S1 1280
-## 33254 33254 A7X6S1 1280
-## 33255 33255 A7X6S1 1280
-## 33256 33256 A7X6S1 1280
-## 33257 33257 A7X735 1280
-## 33258 33258 A7X771 1280
-## 33259 33259 A7X771 1280
-## 33260 33260 A7X7A5 1280
-## 33261 33261 A7X7A7 1280
-## 33262 33262 A7X7A8 1280
-## 33263 33263 A7X7B0 1280
-## 33264 33264 A7X8B3 NA
-## 33265 33265 A7X8B3 NA
-## 33266 33266 A7X8B3 NA
-## 33267 33267 A7X8B3 NA
-## 33268 33268 A7X8B3 NA
-## 33269 33269 A7X8B3 NA
-## 33270 33270 A7X8B5 NA
-## 33271 33271 A7X8B5 NA
-## 33272 33272 A7X8B5 NA
-## 33273 33273 A7X8B5 NA
-## 33274 33274 A7X8B5 NA
-## 33275 33275 A7X8B7 9593
-## 33276 33276 A7X8B7 9593
-## 33277 33277 A7X8B7 9593
-## 33278 33278 A7X8B7 9593
-## 33279 33279 A7X8B7 9593
-## 33280 33280 A7X8B9 NA
-## 33281 33281 A7X8B9 NA
-## 33282 33282 A7X8B9 NA
-## 33283 33283 A7X8B9 NA
-## 33284 33284 A7X8B9 NA
-## 33285 33285 A7X8C2 NA
-## 33286 33286 A7X8C2 NA
-## 33287 33287 A7X8C2 NA
-## 33288 33288 A7X8C2 NA
-## 33289 33289 A7X8C2 NA
-## 33290 33290 A7X8C4 NA
-## 33291 33291 A7X8C4 NA
-## 33292 33292 A7X8C4 NA
-## 33293 33293 A7X8C4 NA
-## 33294 33294 A7X8C4 NA
-## 33295 33295 A7X8C7 NA
-## 33296 33296 A7X8C7 NA
-## 33297 33297 A7X8C7 NA
-## 33298 33298 A7X8C7 NA
-## 33299 33299 A7X8C9 NA
-## 33300 33300 A7X8C9 NA
-## 33301 33301 A7X8C9 NA
-## 33302 33302 A7X8D2 NA
-## 33303 33303 A7X8D2 NA
-## 33304 33304 A7X8D4 NA
-## 33305 33305 A7X8D4 NA
-## 33306 33306 A7X8D4 NA
-## 33307 33307 A7XCC9 68887
-## 33308 33308 A7XCC9 68887
-## 33309 33309 A7XCC9 68887
-## 33310 33310 A7XCD9 68887
-## 33311 33311 A7XCD9 68887
-## 33312 33312 A7XCE1 68887
-## 33313 33313 A7XCE1 68887
-## 33314 33314 A7XCE1 68887
-## 33315 33315 A7XCE1 68887
-## 33316 33316 A7XCE4 68887
-## 33317 33317 A7XCE4 68887
-## 33318 33318 A7XCE4 68887
-## 33319 33319 A7XCE4 68887
-## 33320 33320 A7XCE4 68887
-## 33321 33321 A7XCE4 68887
-## 33322 33322 A7XCE8 68887
-## 33323 33323 A7XCE8 68887
-## 33324 33324 A7XCE8 68887
-## 33325 33325 A7XCE8 68887
-## 33326 33326 A7XCE8 68887
-## 33327 33327 A7XDQ9 NA
-## 33328 33328 A7XDQ9 NA
-## 33329 33329 A7XDQ9 NA
-## 33330 33330 A7XDQ9 NA
-## 33331 33331 A7XGN8 NA
-## 33332 33332 A7XGN8 NA
-## 33333 33333 A7XGN8 NA
-## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 343801 rows ]
-one viral Protein can have multiple hosts and one viral TR can appear in multiple hosts (TR_id 8961 appear in host 4072, 4097, …)
-select(tr_all_sp_virus.long, TR_id, ID, Species_ID, Species_ID_virushost)[8:19,]
-## TR_id ID Species_ID Species_ID_virushost
-## 8 1839 A0MD32 28344 9823
-## 9 1879 A0MZE1 NA 562
-## 10 1900 A0PJ24 NA 42520
-## 11 8961 A1XIP9 370833 4072
-## 12 8961 A1XIP9 370833 4097
-## 13 8961 A1XIP9 370833 4081
-## 14 8961 A1XIP9 370833 4111
-## 15 8961 A1XIP9 370833 4113
-## 16 8962 A1XIP9 370833 4072
-## 17 8962 A1XIP9 370833 4097
-## 18 8962 A1XIP9 370833 4081
-## 19 8962 A1XIP9 370833 4111
-## Initialize vectors for each host SK
-SK <- data.frame(Var1 = c("Eukaryotic_viruses", "Bacterial_viruses", "archaeal_viruses", "NAs"),
-Freq = c(0,0,0,0))
-
-## Determine for each viral TR it's host SK
-for ( i in tr_all_sp_virus.long$ID){
- # SK <- table(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost[1])
- # SK <- SK + table(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost[which(tr_all_sp_virus.long$TR_id == i)])
- # print(table(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost[which(tr_all_sp_virus.long$TR_id == i)]))
- temp <- as.data.frame(table(tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost[which(tr_all_sp_virus.long$ID == i)]))
- if (nrow(temp) == 0){
- SK$Freq[which(SK$Var1 == "NAs")] <- SK$Freq[which(SK$Var1 == "NAs")] + 1
- } else {
- for (j in 1:nrow(temp)){
- # print(j)}}
- if (temp[j,1] == "Eukaryotic viruses"){
- SK$Freq[which(SK$Var1 == "Eukaryotic_viruses")] <- SK$Freq[j] + temp$Freq[j]
- } else if(temp[j,1] == "Bacterial viruses"){
- SK$Freq[which(SK$Var1 == "Bacterial_viruses")] <- SK$Freq[j] + temp$Freq[j]
- } else if (temp[j,1] == "archaeal viruses"){
- SK$Freq[which(SK$Var1 == "archaeal_viruses")] <- SK$Freq[j] + temp$Freq[j]
- }
- }
- }
-}
-
-SK
-## Var1 Freq
-## 1 Eukaryotic_viruses 186274
-## 2 Bacterial_viruses 3399
-## 3 archaeal_viruses 885
-## 4 NAs 0
-INTERPRETATION: 75357 viral TRs were detected in Eukaryotic hosts etc.. TODO: Why so big numbers detected? sum(SK$Freq) = 218707 because for each protein, even if it has multiple TRs (many $ID), all Superkingdoms are summed up
-To get the correlation between the TR content of viral proteins and the TR content of their host organisms. TODO: Find out if more important to get the length of the TRs (how many units they have) or the TR content per protein?
-all proteins (w/ and w/o) which have a viral host annotated:
-nrow(sp_all[which(sp_all$virus_hosts != ""),])
-## [1] 16531
-all protein which have TRs and an annotated host:
-nrow(tr_all_sp[which(tr_all_sp$virus_hosts != ""),])
-## [1] 13263
-for connecting virushost species which have proteins in swissprot with TRs with other tables by either TR_id for information retrieval per TR or Protein_id for information retrieval per Protein or Species_id for information about either TRs or Proteins per species and analogous for superkingdoms.
-virushostspecies <- data.frame(TR_ID = tr_all_sp_virus.long$TR_id,
- Protein_ID = tr_all_sp_virus.long$ID,
- Species_ID_virushost = tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost,
- Superkingdom_virushost = tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost)
-#### Virushost information
-# with >0 TRs
-df_archaea_virushost <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$Species_ID %in% virushostspecies$Species_ID_virushost &
- tr_all_sp$Superkingdom == "Archaea")]) # make frequency table of all TRs coming from species, which are virushosts and Archaea
-))
-# with 0 TRs
-df_archaea_virushost[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$Species_ID %in% virushostspecies$Species_ID_virushost &
- sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID &
- sp_all$Superkingdom == "Archaea")]) # count all proteins coming from species which are virushost, have no TRs and are Achaea
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_archaea_virushost)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_archaea_virushost$nTR){
- if (i >4){
- df_archaea_virushost$Freq[5] <- df_archaea_virushost$Freq[5] + df_archaea_virushost$Freq[which(df_archaea_virushost$nTR == i)]
- }
-}
-df_archaea_virushost <- df_archaea_virushost[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_archaea_virushost$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_archaea_virushost$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_archaea_virushost$Freq), 3)}))
-df_archaea_virushost$Superkingdom <- rep("Archaeaic Virushost", nrow(df_archaea_virushost))
-
-#### Regular information
-## get all proteins with archaeal origin:
-# with >0 TRs
-df_archaea <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$Superkingdom == "Archaea")])
-))
-# with 0 TRs
-df_archaea[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID & sp_all$Superkingdom == "Archaea")])
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_archaea)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_archaea$nTR){
- if (i >4){
- df_archaea$Freq[5] <- df_archaea$Freq[5] + df_archaea$Freq[which(df_archaea$nTR == i)]
- }
-}
-df_archaea <- df_archaea[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_archaea$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_archaea$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_archaea$Freq), 3)}))
-df_archaea$Superkingdom <- rep("Archaea", nrow(df_archaea))
-
-#### Put toghether Regular info and Virushost info:
-df_archaea <- rbind(df_archaea, df_archaea_virushost)
-# # test dataframe:
-# df_archaea <- data.frame(Superkingdom = c(rep("Archaea", 5), rep("Archaeal Virus", 5)),
-# fraction_nTR = c(rep(c(0.71,0.23,0.04,0.01,0.001), 2)),
-# nTR = c(rep(as.character(seq(0,4,1)))))
-df_archaea
-## nTR Freq fraction_nTR Superkingdom
-## 1 0 12950 0.669 Archaea
-## 2 1 4814 0.249 Archaea
-## 3 2 1134 0.059 Archaea
-## 4 3 323 0.017 Archaea
-## 5 4 147 0.008 Archaea
-## 6 0 1058 0.681 Archaeaic Virushost
-## 7 1 409 0.263 Archaeaic Virushost
-## 8 2 54 0.035 Archaeaic Virushost
-## 9 3 24 0.015 Archaeaic Virushost
-## 10 4 8 0.005 Archaeaic Virushost
-str(df_archaea)
-## 'data.frame': 10 obs. of 4 variables:
-## $ nTR : Factor w/ 12 levels "0","1","2","3",..: 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
-## $ Freq : int 12950 4814 1134 323 147 1058 409 54 24 8
-## $ fraction_nTR: num 0.669 0.249 0.059 0.017 0.008 0.681 0.263 0.035 0.015 0.005
-## $ Superkingdom: chr "Archaea" "Archaea" "Archaea" "Archaea" ...
-#### Plots
-if (DOBARPLOT_STACK){
- p <- ggplot(data=df_archaea, aes(x=factor(1), y=fraction_nTR, fill=nTR)) +
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Archaea")+
- labs(x="", y="Fraction", fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_archaea_bar", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOPIECHART) {
- p <- ggplot(data=df_archaea, aes(x=factor(1), y=fraction_nTR, fill=nTR)) +
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- coord_polar("y") +
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- # ggtitle("Archaea")+
- labs(fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- axis.title.y = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid=element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text = element_blank(),
- strip.text = element_text(size=14, face="bold")
- # plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )+
- geom_label_repel(aes(label = paste0(fraction_nTR*100,"%")), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- segment.size = .5, direction = 'x')
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_archaea_pie", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOBARPLOT) {
- p <- ggplot(data=df_archaea, aes(x=df_archaea$nTR, y=df_archaea$fraction_nTR, fill=df_archaea$nTR)) +
- geom_bar(stat="identity")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y = labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- # geom_text(data = ann_text, label=paste0(as.numeric(as.character(ann_text$fraction_nTR))*100,"%"))+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Archaea")+
- # labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- # axis.text.x.bottom = element_text(angle = 0),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_archaea_bar2", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-}
-#### Virushost information
-# with >0 TRs
-df_bacteria_virushost <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$Species_ID %in% virushostspecies$Species_ID_virushost &
- tr_all_sp$Superkingdom == "Bacteria")]) # make frequency table of all TRs coming from species, which are virushosts and Archaea
-))
-# with 0 TRs
-df_bacteria_virushost[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$Species_ID %in% virushostspecies$Species_ID_virushost &
- sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID &
- sp_all$Superkingdom == "Bacteria")]) # count all proteins coming from species which are virushost, have no TRs and are Achaea
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_bacteria_virushost)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_bacteria_virushost$nTR){
- if (i >4){
- df_bacteria_virushost$Freq[5] <- df_bacteria_virushost$Freq[5] + df_bacteria_virushost$Freq[which(df_bacteria_virushost$nTR == i)]
- }
-}
-df_bacteria_virushost <- df_bacteria_virushost[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_bacteria_virushost$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_bacteria_virushost$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_bacteria_virushost$Freq), 3)}))
-df_bacteria_virushost$Superkingdom <- rep("Bacterial Virushost", nrow(df_bacteria_virushost))
-
-#### Regular information
-## get all proteins with bacterial origin:
-# with >0 TRs
-df_bacteria <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$Superkingdom == "Bacteria")])
-))
-# with 0 TRs
-df_bacteria[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID & sp_all$Superkingdom == "Bacteria")])
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_bacteria)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_bacteria$nTR){
- if (i >4){
- df_bacteria$Freq[5] <- df_bacteria$Freq[5] + df_bacteria$Freq[which(df_bacteria$nTR == i)]
- }
-}
-df_bacteria <- df_bacteria[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_bacteria$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_bacteria$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_bacteria$Freq), 3)}))
-df_bacteria$Superkingdom <- rep("Bacteria", nrow(df_bacteria))
-
-#### Put toghether Regular info and Virushost info:
-df_bacteria <- rbind(df_bacteria, df_bacteria_virushost)
-df_bacteria
-## nTR Freq fraction_nTR Superkingdom
-## 1 0 228485 0.688 Bacteria
-## 2 1 76055 0.229 Bacteria
-## 3 2 19782 0.060 Bacteria
-## 4 3 5429 0.016 Bacteria
-## 5 4 2496 0.008 Bacteria
-## 6 0 43418 0.703 Bacterial Virushost
-## 7 1 13478 0.218 Bacterial Virushost
-## 8 2 3524 0.057 Bacterial Virushost
-## 9 3 968 0.016 Bacterial Virushost
-## 10 4 398 0.006 Bacterial Virushost
-str(df_bacteria)
-## 'data.frame': 10 obs. of 4 variables:
-## $ nTR : Factor w/ 36 levels "0","1","2","3",..: 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
-## $ Freq : int 228485 76055 19782 5429 2496 43418 13478 3524 968 398
-## $ fraction_nTR: num 0.688 0.229 0.06 0.016 0.008 0.703 0.218 0.057 0.016 0.006
-## $ Superkingdom: chr "Bacteria" "Bacteria" "Bacteria" "Bacteria" ...
-#### Plots
-if (DOBARPLOT_STACK){
- p <- ggplot(data=df_bacteria, aes(x=factor(1), y=fraction_nTR, fill=nTR)) +
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Bacteria")+
- labs(x="", y="Fraction", fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_bacteria_bar", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOPIECHART) { # piechart
- p <- ggplot(data=df_bacteria, aes(x=factor(1), y=fraction_nTR, fill=nTR)) +
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- coord_polar("y") +
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- # ggtitle("Bacteria")+
- labs(fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- axis.title.y = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid=element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text = element_blank(),
- strip.text = element_text(size=14, face="bold")
- # plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )+
- geom_label_repel(aes(label = paste0(fraction_nTR*100,"%")), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- segment.size = .5, direction = 'x')
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_bacteria_pie", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOBARPLOT) {
- p <- ggplot(data=df_bacteria, aes(x=df_bacteria$nTR, y=df_bacteria$fraction_nTR, fill=df_bacteria$nTR)) +
- geom_bar(stat="identity")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y = labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- # geom_text(data = ann_text, label=paste0(as.numeric(as.character(ann_text$fraction_nTR))*100,"%"))+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Bacteria")+
- # labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- # axis.text.x.bottom = element_text(angle = 0),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_bacteria_bar2", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-}
-#### Virushost information
-# with >0 TRs
-df_eukaryota_virushost <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$Species_ID %in% virushostspecies$Species_ID_virushost &
- tr_all_sp$Superkingdom == "Eukaryota")])
-))
-# make frequency table of all TRs coming fromk eukaryotic virushost species.
-
-# with 0 TRs
-df_eukaryota_virushost[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$Species_ID %in% virushostspecies$Species_ID_virushost &
- sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID &
- sp_all$Superkingdom == "Eukaryota")]) # count all proteins coming from species which are virushost, have no TRs and are Achaea
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_eukaryota_virushost)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_eukaryota_virushost$nTR){
- if (i >4){
- df_eukaryota_virushost$Freq[5] <- df_eukaryota_virushost$Freq[5] + df_eukaryota_virushost$Freq[which(df_eukaryota_virushost$nTR == i)]
- }
-}
-df_eukaryota_virushost <- df_eukaryota_virushost[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_eukaryota_virushost$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_eukaryota_virushost$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_eukaryota_virushost$Freq), 3)}))
-df_eukaryota_virushost$Superkingdom <- rep("Eukaryotic Virushost", nrow(df_eukaryota_virushost))
-
-#### Regular information
-## get all proteins with archaeal origin:
-# with >0 TRs
-df_eukaryota <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$Superkingdom == "Eukaryota")])
-))
-# with 0 TRs
-df_eukaryota[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID & sp_all$Superkingdom == "Eukaryota")])
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_eukaryota)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_eukaryota$nTR){
- if (i >4){
- df_eukaryota$Freq[5] <- df_eukaryota$Freq[5] + df_eukaryota$Freq[which(df_eukaryota$nTR == i)]
- }
-}
-df_eukaryota <- df_eukaryota[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_eukaryota$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_eukaryota$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_eukaryota$Freq), 3)}))
-df_eukaryota$Superkingdom <- rep("Eukaryota", nrow(df_eukaryota))
-
-#### Put toghether Regular info and Virushost info:
-df_eukaryota <- rbind(df_eukaryota, df_eukaryota_virushost)
-
-#### Add column for correct labelling
-df_eukaryota <- df_eukaryota %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- mutate(labpos = cumsum(fraction_nTR)- fraction_nTR/2)
-
-df_eukaryota
-## # A tibble: 10 x 5
-## # Groups: Superkingdom [2]
-## nTR Freq fraction_nTR Superkingdom labpos
-## <fct> <int> <dbl> <chr> <dbl>
-## 1 0 89342 0.496 Eukaryota 0.248
-## 2 1 47498 0.264 Eukaryota 0.628
-## 3 2 21179 0.118 Eukaryota 0.819
-## 4 3 10023 0.056 Eukaryota 0.906
-## 5 4 12132 0.067 Eukaryota 0.968
-## 6 0 6116 0.464 Eukaryotic Virushost 0.232
-## 7 1 3673 0.279 Eukaryotic Virushost 0.604
-## 8 2 1769 0.134 Eukaryotic Virushost 0.81
-## 9 3 829 0.063 Eukaryotic Virushost 0.909
-## 10 4 799 0.061 Eukaryotic Virushost 0.971
-str(df_eukaryota)
-## Classes 'grouped_df', 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
-## $ nTR : Factor w/ 59 levels "0","1","2","3",..: 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
-## $ Freq : int 89342 47498 21179 10023 12132 6116 3673 1769 829 799
-## $ fraction_nTR: num 0.496 0.264 0.118 0.056 0.067 0.464 0.279 0.134 0.063 0.061
-## $ Superkingdom: chr "Eukaryota" "Eukaryota" "Eukaryota" "Eukaryota" ...
-## $ labpos : num 0.248 0.628 0.819 0.906 0.968 ...
-## - attr(*, "groups")=Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 2 obs. of 2 variables:
-## ..$ Superkingdom: chr "Eukaryota" "Eukaryotic Virushost"
-## ..$ .rows :List of 2
-## .. ..$ : int 1 2 3 4 5
-## .. ..$ : int 6 7 8 9 10
-## ..- attr(*, ".drop")= logi TRUE
-#### Plots
-if (DOBARPLOT_STACK){
- p <- ggplot(data=df_eukaryota, aes(x=factor(1), y=fraction_nTR, fill=nTR)) +
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Eukaryota")+
- labs(x="", y="Fraction", fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_eukaryota_bar", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOPIECHART) { # piechart
- p <- ggplot(data=df_eukaryota, aes(x=factor(1), y=fraction_nTR, fill=nTR)) + # TODO: fix labeling according to: https://stackoverflow.com/questions/24803460/r-ggplot2-add-labels-on-facet-pie-chart
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- coord_polar("y") +
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- # ggtitle("Eukaryota")+
- labs(fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- axis.title.y = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid=element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text = element_blank(),
- strip.text = element_text(size=14, face="bold")
- # plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )+
- geom_label_repel(aes(label = paste0(fraction_nTR*100,"%")), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- segment.size = .5, direction = 'x')
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_eukaryota_pie", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOBARPLOT) {
- p <- ggplot(data=df_eukaryota, aes(x=df_eukaryota$nTR, y=df_eukaryota$fraction_nTR, fill=df_eukaryota$nTR)) +
- geom_bar(stat="identity")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y = labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- # geom_text(data = ann_text, label=paste0(as.numeric(as.character(ann_text$fraction_nTR))*100,"%"))+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Eukaryota")+
- # labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- # axis.text.x.bottom = element_text(angle = 0),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_eukaryota_bar2", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-}
-same as above, but with the logic from extracting species level information (as i.e. for humans) Why slightly different results? -> With the approach of looking up the information about the superkingdom by tr_id (below), we find higher numbers for 0 TRs but less for >0TRs. Probably due to missing results in sp_all$Superkingdom
which comes from 2015 swissprot entries and the virushostspecies_sp$Superkingdom_virushost
is from 2019 ncbi taxonomy database which is expected to be more up to date with more entries
# virushost species which have trs in swissprot
-virushostspecies_tr <- data.frame(TR_ID = tr_all_sp_virus.long$TR_id,
- Protein_ID = tr_all_sp_virus.long$ID,
- Species_ID_virushost = tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost,
- Superkingdom_virushost = tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost)
-
-#### Virushost information
-# with >0 TRs
-df_eukaryota_virushost <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$TR_id %in% virushostspecies_tr$TR_ID[which(virushostspecies_tr$Superkingdom_virushost == "Eukaryotic viruses")])])))
-# make frequency table of all TRs coming fromk eukaryotic virushost species.
-
-# with 0 TRs
-# virushost species which have proteins in swissprot
-virushostspecies_sp <- data.frame(Protein_ID = sp_all.long$ID,
- Species_ID_virushost = sp_all.long$Species_ID_virushost,
- Superkingdom_virushost = sp_all.long$Superkingdom_virushost)
-
-df_eukaryota_virushost[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$ID %in% as.character(virushostspecies_sp$Protein_ID[which(virushostspecies_sp$Superkingdom_virushost == "Eukaryotic viruses")]) &
- sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID)]) # Take all viral proteins which are from a human host species. From those, select
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_eukaryota_virushost)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_eukaryota_virushost$nTR){
- if (i >4){
- df_eukaryota_virushost$Freq[5] <- df_eukaryota_virushost$Freq[5] + df_eukaryota_virushost$Freq[which(df_eukaryota_virushost$nTR == i)]
- }
-}
-df_eukaryota_virushost <- df_eukaryota_virushost[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_eukaryota_virushost$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_eukaryota_virushost$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_eukaryota_virushost$Freq), 3)}))
-df_eukaryota_virushost$Superkingdom <- rep("Eukaryotic Virushost", nrow(df_eukaryota_virushost))
-
-#### Regular information
-## get all proteins with archaeal origin:
-# with >0 TRs
-df_eukaryota <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$Superkingdom == "Eukaryota")])
-))
-# with 0 TRs
-df_eukaryota[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID &
- sp_all$Superkingdom == "Eukaryota")])
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_eukaryota)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_eukaryota$nTR){
- if (i >4){
- df_eukaryota$Freq[5] <- df_eukaryota$Freq[5] + df_eukaryota$Freq[which(df_eukaryota$nTR == i)]
- }
-}
-df_eukaryota <- df_eukaryota[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_eukaryota$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_eukaryota$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_eukaryota$Freq), 3)}))
-df_eukaryota$Superkingdom <- rep("Eukaryota", nrow(df_eukaryota))
-
-#### Put toghether Regular info and Virushost info:
-df_eukaryota <- rbind(df_eukaryota, df_eukaryota_virushost)
-
-#### Add column for correct labelling
-df_eukaryota <- df_eukaryota %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- # mutate(labpos = cumsum(fraction_nTR)- fraction_nTR/2)
- # mutate(labpos = fraction_nTR *(2*pi)/2)
- mutate(labpos = cumsum(fraction_nTR))
-
-df_eukaryota
-## # A tibble: 10 x 5
-## # Groups: Superkingdom [2]
-## nTR Freq fraction_nTR Superkingdom labpos
-## <fct> <int> <dbl> <chr> <dbl>
-## 1 0 89342 0.496 Eukaryota 0.496
-## 2 1 47498 0.264 Eukaryota 0.76
-## 3 2 21179 0.118 Eukaryota 0.878
-## 4 3 10023 0.056 Eukaryota 0.934
-## 5 4 12132 0.067 Eukaryota 1.00
-## 6 0 6889 0.536 Eukaryotic Virushost 0.536
-## 7 1 3428 0.266 Eukaryotic Virushost 0.802
-## 8 2 1407 0.109 Eukaryotic Virushost 0.911
-## 9 3 576 0.045 Eukaryotic Virushost 0.956
-## 10 4 564 0.044 Eukaryotic Virushost 1
-str(df_eukaryota)
-## Classes 'grouped_df', 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
-## $ nTR : Factor w/ 59 levels "0","1","2","3",..: 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
-## $ Freq : int 89342 47498 21179 10023 12132 6889 3428 1407 576 564
-## $ fraction_nTR: num 0.496 0.264 0.118 0.056 0.067 0.536 0.266 0.109 0.045 0.044
-## $ Superkingdom: chr "Eukaryota" "Eukaryota" "Eukaryota" "Eukaryota" ...
-## $ labpos : num 0.496 0.76 0.878 0.934 1.001 ...
-## - attr(*, "groups")=Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 2 obs. of 2 variables:
-## ..$ Superkingdom: chr "Eukaryota" "Eukaryotic Virushost"
-## ..$ .rows :List of 2
-## .. ..$ : int 1 2 3 4 5
-## .. ..$ : int 6 7 8 9 10
-## ..- attr(*, ".drop")= logi TRUE
-# annotation data-frame
-# ann_text <- data.frame(fraction_nTR = factor(as.character( c((df_eukaryota$fraction_nTR[1:5]), (df_eukaryota$fraction_nTR[6:10])))),
-# lab = as.character( c((df_eukaryota$fraction_nTR[1:5]), (df_eukaryota$fraction_nTR[6:10]))),
-# Superkingdom = df_eukaryota$Superkingdom)
-
-#### Plots
-if (DOBARPLOT_STACK){
- p <- ggplot(data=df_eukaryota, aes(x=factor(1), y=df_eukaryota$fraction_nTR, fill=df_eukaryota$nTR)) +
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y = labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- # geom_text(data = ann_text, label=paste0(as.numeric(as.character(ann_text$fraction_nTR))*100,"%"))+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Eukaryota")+
- labs(x="", y="Fraction", fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_eukaryota2_bar", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOPIECHART) { # piechart
- p <- ggplot(data=df_eukaryota, aes(x=factor(1), y=fraction_nTR, fill=nTR)) + # TODO: fix labeling according to: https://stackoverflow.com/questions/24803460/r-ggplot2-add-labels-on-facet-pie-chart
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- coord_polar("y", start = 0, direction = -1) +
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- # ggtitle("Eukaryota")+
- labs(fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- axis.title.y = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid=element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text = element_blank(),
- strip.text = element_text(size=14, face="bold")
- # plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )+
- # geom_label_repel(aes(label = paste0(fraction_nTR*100,"%")), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')
- geom_text(aes(y=labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- color="white", size=3.5)
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_eukaryota2_pie", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOBARPLOT) {
- p <- ggplot(data=df_eukaryota, aes(x=df_eukaryota$nTR, y=df_eukaryota$fraction_nTR, fill=df_eukaryota$nTR)) +
- geom_bar(stat="identity")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y = labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- # geom_text(data = ann_text, label=paste0(as.numeric(as.character(ann_text$fraction_nTR))*100,"%"))+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Eukaryota2")+
- # labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- # axis.text.x.bottom = element_text(angle = 0),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_eukaryota2_bar2", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-}
-there are many missing Species_ID i.e. the one from homo sapiens. For the ones, where we have a Species name, we can fill it in with the data from ncbi dowloaded above.
-# x <- sp_all[which(is.na(sp_all$Species_ID) & !is.na(sp_all$Species)), c(9,10)] # filter all proteins which have a missing species_id but do have a species name.
-# species2species_id <- data.frame(Species_ID = seq(1, length(unique(x$Species))),
-# Species = seq(1, length(unique(x$Species))))
-# species2species_id$Species <- unique(x$Species) # take all unique species names
-#
-# get_species_id <- function(species_name){
-# evo_tree <- try(classification(as.character(species_name), db = "ncbi", callopts=list(http_version = 0L))[[1]])
-# if (class(evo_tree) == "try-error") {
-# return(NA)
-# } else {
-# return(evo_tree[nrow(evo_tree),ncol(evo_tree)])
-# }
-# }
-#
-# species2species_id$Species_ID[1:2] <- simplify2array(
-# lapply(species2species_id$Species[1:2], FUN = get_species_id)) # mclapply doesn't work (too many requests ^^)
-# species2species_id
-Let’s query then by species name
-#### Virushost information
-# virushost species which have trs in swissprot
-virushostspecies_tr <- data.frame(TR_ID = tr_all_sp_virus.long$TR_id,
- Protein_ID = tr_all_sp_virus.long$ID,
- Species_ID_virushost = tr_all_sp_virus.long$Species_ID_virushost,
- Superkingdom_virushost = tr_all_sp_virus.long$Superkingdom_virushost)
-
-# with >0 TRs
-df_human_virushost <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$TR_id %in% virushostspecies_tr$TR_ID[which(virushostspecies_tr$Species_ID_virushost ==9606)])]) # make frequency table of all TRs coming from species, which are virushosts and Archaea
-))
-# with 0 TRs
-# virushost species which have proteins in swissprot
-virushostspecies_sp <- data.frame(Protein_ID = sp_all.long$ID,
- Species_ID_virushost = sp_all.long$Species_ID_virushost,
- Superkingdom_virushost = sp_all.long$Superkingdom_virushost)
-
-df_human_virushost[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$ID %in% as.character(virushostspecies_sp$Protein_ID[which(virushostspecies_sp$Species_ID_virushost ==9606)]) &
- sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID)]) # Take all viral proteins which are from a human host species. From those, select
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_human_virushost)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_human_virushost$nTR){
- if (i >4){
- df_human_virushost$Freq[5] <- df_human_virushost$Freq[5] + df_human_virushost$Freq[which(df_human_virushost$nTR == i)]
- }
-}
-df_human_virushost <- df_human_virushost[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_human_virushost$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_human_virushost$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_human_virushost$Freq), 3)}))
-df_human_virushost$Superkingdom <- rep("Human Virushost", nrow(df_human_virushost))
-
-#### Regular information
-
-## get all proteins with archaeal origin:
-# with >0 TRs
-df_human <- as.data.frame(table(
- table(tr_all_sp$ID[which(tr_all_sp$Species == "Homo sapiens (Human)")])
-))
-# with 0 TRs
-df_human[1,2] <- length(sp_all$ID[which(sp_all$ID %!in% tr_all_sp$ID &
- sp_all$Species == "Homo sapiens (Human)")])
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_human)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_human$nTR){
- if (i >4){
- df_human$Freq[5] <- df_human$Freq[5] + df_human$Freq[which(df_human$nTR == i)]
- }
-}
-df_human <- df_human[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_human$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_human$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_human$Freq), 3)}))
-df_human$Superkingdom <- rep("Human", nrow(df_human))
-
-#### Put toghether Regular info and Virushost info:
-df_human <- rbind(df_human, df_human_virushost)
-
-#### Add column for correct labelling
-df_human <- df_human %>%
- group_by(Superkingdom) %>%
- # mutate(labpos = cumsum(fraction_nTR)- fraction_nTR/2)
- # mutate(labpos = fraction_nTR *(2*pi)/2)
- mutate(labpos = cumsum(fraction_nTR))
-# # test dataframe:
-# df_human <- data.frame(Superkingdom = c(rep("Archaea", 5), rep("Archaeal Virus", 5)),
-# fraction_nTR = c(rep(c(0.71,0.23,0.04,0.01,0.001), 2)),
-# nTR = c(rep(as.character(seq(0,4,1)))))
-df_human
-## # A tibble: 10 x 5
-## # Groups: Superkingdom [2]
-## nTR Freq fraction_nTR Superkingdom labpos
-## <fct> <int> <dbl> <chr> <dbl>
-## 1 0 7465 0.374 Human 0.374
-## 2 1 5517 0.277 Human 0.651
-## 3 2 3067 0.154 Human 0.805
-## 4 3 1647 0.083 Human 0.888
-## 5 4 2242 0.112 Human 1
-## 6 0 3067 0.523 Human Virushost 0.523
-## 7 1 1604 0.273 Human Virushost 0.796
-## 8 2 669 0.114 Human Virushost 0.91
-## 9 3 258 0.044 Human Virushost 0.954
-## 10 4 268 0.046 Human Virushost 1
-str(df_human)
-## Classes 'grouped_df', 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
-## $ nTR : Factor w/ 43 levels "0","1","2","3",..: 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
-## $ Freq : int 7465 5517 3067 1647 2242 3067 1604 669 258 268
-## $ fraction_nTR: num 0.374 0.277 0.154 0.083 0.112 0.523 0.273 0.114 0.044 0.046
-## $ Superkingdom: chr "Human" "Human" "Human" "Human" ...
-## $ labpos : num 0.374 0.651 0.805 0.888 1 0.523 0.796 0.91 0.954 1
-## - attr(*, "groups")=Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 2 obs. of 2 variables:
-## ..$ Superkingdom: chr "Human" "Human Virushost"
-## ..$ .rows :List of 2
-## .. ..$ : int 1 2 3 4 5
-## .. ..$ : int 6 7 8 9 10
-## ..- attr(*, ".drop")= logi TRUE
-# annotation data-frame
-# ann_text <- data.frame(fraction_nTR = factor(as.character( c((df_human$fraction_nTR[1:5]), (df_human$fraction_nTR[6:10])))),
-# lab = as.character( c((df_human$fraction_nTR[1:5]), (df_human$fraction_nTR[6:10]))),
-# Superkingdom = df_human$Superkingdom)
-
-#### Plots
-if (DOBARPLOT_STACK){
- p <- ggplot(data=df_human, aes(x=factor(1), y=df_human$fraction_nTR, fill=df_human$nTR)) +
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y = labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- # geom_text(data = ann_text, label=paste0(as.numeric(as.character(ann_text$fraction_nTR))*100,"%"))+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Homo sapiens")+
- labs(x="", y="Fraction", fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_human_bar", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOPIECHART) { # piechart
- p <- ggplot(data=df_human, aes(x=factor(1), y=fraction_nTR, fill=nTR)) + # TODO: fix labeling according to: https://stackoverflow.com/questions/24803460/r-ggplot2-add-labels-on-facet-pie-chart
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- coord_polar("y", start = 0, direction = -1) +
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- # ggtitle("Homo sapiens")+
- labs(fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- axis.title.y = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid=element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text = element_blank(),
- strip.text = element_text(size=14, face="bold")
- # plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )+
- # geom_label_repel(aes(label = paste0(fraction_nTR*100,"%")), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')
- geom_text(aes(y=labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- color="white", size=3.5)
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_human_pie", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOBARPLOT) {
- p <- ggplot(data=df_human, aes(x=df_human$nTR, y=df_human$fraction_nTR, fill=df_human$nTR)) +
- geom_bar(stat="identity")+
- facet_grid(~Superkingdom)+
- # geom_text(aes(y = labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- # geom_text(data = ann_text, label=paste0(as.numeric(as.character(ann_text$fraction_nTR))*100,"%"))+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Homo sapiens")+
- # labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- # axis.text.x.bottom = element_text(angle = 0),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- p
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "virus_virushost_human_bar2", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-}
-
-#### Parasite information (plasmodium spp.)
-# with >0 TRs
-parasite_tr <- tr_all_sp[grepl(pattern = "Plasmodium", x = tr_all_sp$Species),]
-df_parasite <- as.data.frame(table(
- table(parasite_tr$ID)
-))
-
-# with 0 TRs
-parasite_sp <- sp_all[grepl(pattern = "Plasmodium", x = sp_all$Species),]
-df_parasite[1,2] <- length(parasite_sp$ID[which(parasite_sp$ID %!in% parasite_tr$ID)])
-
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_parasite)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_parasite$nTR){
- if (i >4){
- df_parasite$Freq[5] <- df_parasite$Freq[5] + df_parasite$Freq[which(df_parasite$nTR == i)]
- }
-}
-df_parasite <- df_parasite[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_parasite$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_parasite$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_parasite$Freq), 3)}))
-df_parasite$organism <- rep("Plasmodium spp.", nrow(df_parasite))
-
-#### Intermediate host information (anopheles)
-# with >0 TRs
-intermediate_host_tr <- tr_all_sp[grepl(pattern = "Anopheles", x = tr_all_sp$Species),]
-df_intermediate_host <- as.data.frame(table(
- table(intermediate_host_tr$ID)
-))
-
-# with 0 TRs
-intermediate_host_sp <- sp_all[grepl(pattern = "Anopheles", x = sp_all$Species),]
-df_intermediate_host[1,2] <- length(intermediate_host_sp$ID[which(intermediate_host_sp$ID %!in% intermediate_host_tr$ID)])
-
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_intermediate_host)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_intermediate_host$nTR){
- if (i >4){
- df_intermediate_host$Freq[5] <- df_intermediate_host$Freq[5] + df_intermediate_host$Freq[which(df_intermediate_host$nTR == i)]
- }
-}
-df_intermediate_host <- df_intermediate_host[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_intermediate_host$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_intermediate_host$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_intermediate_host$Freq), 3)}))
-df_intermediate_host$organism <- rep("Anopheles spp.", nrow(df_intermediate_host))
-
-### final host information (human)
-# with >0 TRs
-final_host_tr <- tr_all_sp[grepl(pattern = "Homo sapiens", x = tr_all_sp$Species),]
-df_final_host <- as.data.frame(table(
- table(final_host_tr$ID)
-))
-
-# with 0 TRs
-final_host_sp <- sp_all[grepl(pattern = "Homo sapiens", x = sp_all$Species),]
-df_final_host[1,2] <- length(final_host_sp$ID[which(final_host_sp$ID %!in% final_host_tr$ID)])
-
-# sum all nTR > 4 and add to nTR = 4
-colnames(df_final_host)<- c("nTR", "Freq")
-for (i in df_final_host$nTR){
- if (i >4){
- df_final_host$Freq[5] <- df_final_host$Freq[5] + df_final_host$Freq[which(df_final_host$nTR == i)]
- }
-}
-df_final_host <- df_final_host[1:5,]
-# calculate fraction of nTR
-df_final_host$fraction_nTR <- simplify2array(lapply(df_final_host$Freq, FUN = function(x){round(as.numeric(x)/sum(df_final_host$Freq), 3)}))
-df_final_host$organism <- rep("Homo sapiens (Human)", nrow(df_final_host))
-
-
-#### Put toghether Regular info and Virushost info:
-df_parasite <- rbind(df_parasite, df_intermediate_host, df_final_host)
-
-#### Add column for correct labelling
-df_parasite <- df_parasite %>%
- group_by(organism) %>%
- # mutate(labpos = cumsum(fraction_nTR)- fraction_nTR/2)
- # mutate(labpos = fraction_nTR *(2*pi)/2)
- mutate(labpos = cumsum(fraction_nTR))
-
-#### releveling for display in meaningful order:
-df_parasite$organism <- factor(df_parasite$organism, levels = c("Plasmodium spp.", "Anopheles spp.", "Homo sapiens (Human)"))
-
-
-df_parasite
-## # A tibble: 15 x 5
-## # Groups: organism [3]
-## nTR Freq fraction_nTR organism labpos
-## <fct> <int> <dbl> <fct> <dbl>
-## 1 0 173 0.389 Plasmodium spp. 0.389
-## 2 1 98 0.22 Plasmodium spp. 0.609
-## 3 2 58 0.13 Plasmodium spp. 0.739
-## 4 3 27 0.061 Plasmodium spp. 0.8
-## 5 4 89 0.2 Plasmodium spp. 1
-## 6 0 140 0.5 Anopheles spp. 0.5
-## 7 1 89 0.318 Anopheles spp. 0.818
-## 8 2 28 0.1 Anopheles spp. 0.918
-## 9 3 8 0.029 Anopheles spp. 0.947
-## 10 4 15 0.054 Anopheles spp. 1.00
-## 11 0 7465 0.374 Homo sapiens (Human) 0.374
-## 12 1 5517 0.277 Homo sapiens (Human) 0.651
-## 13 2 3067 0.154 Homo sapiens (Human) 0.805
-## 14 3 1647 0.083 Homo sapiens (Human) 0.888
-## 15 4 2242 0.112 Homo sapiens (Human) 1
-str(df_parasite)
-## Classes 'grouped_df', 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 15 obs. of 5 variables:
-## $ nTR : Factor w/ 47 levels "0","1","2","3",..: 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 ...
-## $ Freq : int 173 98 58 27 89 140 89 28 8 15 ...
-## $ fraction_nTR: num 0.389 0.22 0.13 0.061 0.2 0.5 0.318 0.1 0.029 0.054 ...
-## $ organism : Factor w/ 3 levels "Plasmodium spp.",..: 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 ...
-## $ labpos : num 0.389 0.609 0.739 0.8 1 ...
-## - attr(*, "groups")=Classes 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
-## ..$ organism: chr "Anopheles spp." "Homo sapiens (Human)" "Plasmodium spp."
-## ..$ .rows :List of 3
-## .. ..$ : int 6 7 8 9 10
-## .. ..$ : int 11 12 13 14 15
-## .. ..$ : int 1 2 3 4 5
-## ..- attr(*, ".drop")= logi TRUE
-# annotation data-frame
-# ann_text <- data.frame(fraction_nTR = factor(as.character( c((df_parasite$fraction_nTR[1:5]), (df_parasite$fraction_nTR[6:10])))),
-# lab = as.character( c((df_parasite$fraction_nTR[1:5]), (df_parasite$fraction_nTR[6:10]))),
-# Superkingdom = df_parasite$Superkingdom)
-
-#### Plots
-if (DOBARPLOT_STACK){
- p <- ggplot(data=df_parasite, aes(x=factor(1), y=df_parasite$fraction_nTR, fill=df_parasite$nTR)) +
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- facet_grid(~organism)+
- # geom_text(aes(y = labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- # geom_text(data = ann_text, label=paste0(as.numeric(as.character(ann_text$fraction_nTR))*100,"%"))+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Homo sapiens")+
- labs(x="", y="Fraction", fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- print(p)
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "parasite_parasitehosts_bar", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOPIECHART) {
- p <- ggplot(data=df_parasite, aes(x=factor(1), y=fraction_nTR, fill=nTR)) + # TODO: fix labeling according to: https://stackoverflow.com/questions/24803460/r-ggplot2-add-labels-on-facet-pie-chart
- geom_bar(stat="identity", position = "fill")+
- coord_polar("y", start = 0, direction = -1) +
- facet_grid(~organism)+
- # geom_text(aes(y=fraction_nTR, label=nTR), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- # ggtitle("Homo sapiens")+
- labs(fill= "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- axis.title.y = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid=element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text = element_blank(),
- strip.text = element_text(size=12, face="bold")
- # plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )+
- # geom_label_repel(aes(label = paste0(fraction_nTR*100,"%")), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')
- geom_text(aes(y=labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- color="white", size=3.5)
- print(p)
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "parasite_parasitehosts_pie", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-} else if (DOBARPLOT) {
- p <- ggplot(data=df_parasite, aes(x=df_parasite$nTR, y=df_parasite$fraction_nTR, fill=df_parasite$nTR)) +
- geom_bar(stat="identity")+
- facet_grid(~organism)+
- # geom_text(aes(y = labpos, label=paste0(fraction_nTR*100,"%")), vjust=1.6,
- # color="white", size=3.5)+
- # geom_label_repel(aes(label = nTR), size=4, show.legend = F, nudge_x = 1,
- # segment.size = .5, direction = 'x')+
- # geom_text(data = ann_text, label=paste0(as.numeric(as.character(ann_text$fraction_nTR))*100,"%"))+
- scale_fill_brewer(palette="Dark2")+
- ggtitle("Parasite - Parasite-host")+
- # labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- labs(y="Fraction", x= "TR count", fill = "TR count")+
- theme_minimal()
- p <- beautifier(p)+
- theme(
- axis.title.x = element_blank(),
- panel.border = element_blank(),
- panel.grid.minor = element_blank(),
- panel.grid.major.x = element_blank(),
- axis.ticks = element_blank(),
- axis.text.x.bottom = element_blank(),
- # axis.text.x.bottom = element_text(angle = 0),
- plot.title=element_text(size=14, face="bold")
- )
- print(p)
- if (save == TRUE) {
- ggsave(paste0(pathImages, "parasite_parasitehosts_bar2", figureFormat), width=12, height=8, dpi = 300)}
-}
--> look for parasite-host database: http://www.ontobee.org/
-