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R语言实现蛋白质示意图绘制

一粒沙

发布于 2021-09-15 03:29:58

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今天给大家介绍一个通过uniprot数据库API进行蛋白质示意图的绘制的R包drawProteins。通过这个包可以进行蛋白质域的位置分布的可视化并且可以标注磷酸化位点等信息。我们先了解几个概念：Rel同源区（RHD, Rel蛋白质家族分子结构氨基末端(N端)约300个氨基酸残基(aa)区域具有共同特征），核定位区（真核细胞核膜上的核孔复合体 (nuclearpore complex, NPC) 是细胞核内外进行物质交换的主要通道, 分子量较小的化合物可自由通过NPC或采取被动扩散的方式进入细胞核, 而分子量为50 kD以上的蛋白质则只能通过主动转运进入细胞核. 以这种方式进入细胞核的蛋白质必须在其氨基酸序列上拥有特殊的核定位信号(nuclear localization signal, NLS)以被相应的核转运蛋白(karyopherins) 识别. 核定位信号具有多样性, 包括经典核定位信号(classical NLS,cNLS), 内输蛋白β2识别的核定位信号（又称PY模体-NLS）和其它类型的NLS.），转录激活域(TAD)，模体（Motif，序列中局部的保守区域，或者是一组序列中共有的一小段序列模式。更多的时候是指有可能具有分子功能、结构性质或家族成员相关的任何序列模式）。首先看下包的安装：

BiocManager::install("drawProteins")

接下来通过实例直接看下此包的实现过程：

##Uniprot数据的下载
drawProteins::get_features("Q04206")-> rel_json
 
##数据格式化处理
drawProteins::feature_to_dataframe(rel_json)-> rel_data

##绘制结构图
draw_canvas(rel_data)-> p
p <-draw_chains(p, rel_data)
p <-draw_domains(p, rel_data)

##去除结构图的背景
library(ggplot2)
p <- p +theme_bw(base_size = 20) + # white background
    theme(panel.grid.minor=element_blank(),
        panel.grid.major=element_blank()) +
    theme(axis.ticks = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank()) +
theme(panel.border = element_blank())

##添加转录激活域

draw_regions(p, rel_data)

##motif和核定位序列绘制
draw_motif(p, rel_data)

##磷酸位点的标注

draw_phospho(p, rel_data, size = 8)

##完整的信息展示
draw_canvas(rel_data) -> p
p <- draw_chains(p, rel_data)
p <- draw_domains(p, rel_data)
p <- draw_regions(p, rel_data)
p <- draw_motif(p, rel_data)
p <- draw_phospho(p, rel_data, size = 8)
 
# white backgnd & change text size
p <- p + theme_bw(base_size = 20) +
   theme(panel.grid.minor=element_blank(),
       panel.grid.major=element_blank()) +
    theme(axis.ticks =element_blank(),
        axis.text.y =element_blank()) +
    theme(panel.border =element_blank())
##add title
rel_subtitle <- paste0("circles = phosphorylationsites\n",
                "RHD =Rel Homology Domain\nsource:Uniprot")
p <- p + labs(title = "Rel A/p65", subtitle = rel_subtitle)

##多个蛋白质域的绘制

prot_data <- drawProteins::get_features("Q04206 Q01201Q04864 P19838 Q00653")
prot_data <- drawProteins::feature_to_dataframe(prot_data)
   
p <- draw_canvas(prot_data)
p <- draw_chains(p, prot_data)
p <- draw_domains(p, prot_data)
p <- draw_repeat(p, prot_data)
p <- draw_motif(p, prot_data)
p <- draw_phospho(p, prot_data, size = 8)
 
# background and y-axis
p <- p + theme_bw(base_size = 20) + # white backgnd & changetext size
   theme(panel.grid.minor=element_blank(),
       panel.grid.major=element_blank()) +
    theme(axis.ticks =element_blank(),
        axis.text.y =element_blank()) +
    theme(panel.border =element_blank())
 
# add titles
rel_subtitle <- paste0("circles = phosphorylationsites\n",
                "RHD =Rel Homology Domain\nsource:Uniprot")
 
p <- p + labs(title = "Schematic of human NF-kappaBproteins",
                subtitle =rel_subtitle)
 
 
# move legend to top
p <- p + theme(legend.position="top") +labs(fill="")