GenomicRanges - Rle

学习最快乐

“Rle”（运行长度编码）的数据表示类。 这个类对于代表全基因组序列覆盖很好用。（表示，智商如我，只能在纸上手动画线段才理解）要理解！要理解！要理解！

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```{r RleEx1}

  library(GenomicRanges)
```

### Rle

“Rle” 是向量run-length-encoded表示。 `r Biocpkg（“IRanges”）`package实现对这个类的支持。 注意：还有一个名为`rle`的基础R类，它具有很少的功能。

向量的长度表示将连续的相同的值作为一个集合来运行。  例子如下

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```{r RleEx1}
rl <- Rle(c(1,1,1,1,2,2,3,3,2,2))
rl
runLength(rl)
runValue(rl)
as.numeric(rl)
```

### Useful functions for Rle
注意函数`runLength（）`和`runValue（）`。

如果这是非常有效的表示，当以下的情况

- 矢量很长
- 有很多连续具有相同的值的元素

这对于分段常数的基因组或者基因组大部分未被覆盖的 数据（例如哺乳动物中的RNA测序）尤其有用。

在许多方面`Rle`s作为普通向量，你可以使用它们进行算术，使用标准的R函数（如`+`和`log2`）来转换它们。

还有“RleList”，它是“Rle”的列表。 该类用于表示基因组广泛的覆盖轨道，其中列表的每个元素是不同的染色体。



一个标准用例是你有一些区域（比如说“IRanges”），你想对这些每个区域的的“Rle”做一些事情。 输入`aggregate（）`。

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```{r aggregate}
ir <- IRanges(start = c(2,6), width = 2)
ir
aggregate(rl, ir, FUN = mean)#往下看知道怎么来，就是分别求（2，3）
                                     #和（3，3）的均值

```

也可以通过`coverage（）`函数将 `IRanges`转换成`Rle`。  对每个整数, 有多少个范围重复数为这个整数。

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```{r coverage}
ir <- IRanges(start = 1:10, width = 3)#我是画线段做的
ir
rl <- coverage(ir)
rl
```

您可以通过`slice（）`函数选择高覆盖区域：

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```{r slice}
slice(rl, 2)
```

This outputs a `Views` object, see next section.

### Views and Rles



在“r Biocpkg（”Biostrings“）的包中，我们了解了基因组上的 `Views`。 `Views`也可以在`Rle`s上实例化。

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```{r views}
vi <- Views(rl, start = c(3,7), width = 3)
vi
``` 
with `Views` you can now (again) apply functions:
```{r viewsMean}
mean(vi)#咋算的
```

This is very similar to using `aggregate()` described above.








### RleList

“RleList”只是一个“Rle”列表。 它类似于概念中的“GRangesList”。

### Rles和GRanges

`Rle`也可以由`GRanges`构建。

这通常涉及“RleList”，其中列表的每个元素都是染色体。 令人惊讶的是，我们还没有一个“RleList”类型的结构，它还包含有关说不同染色体长度的信息。

让我们看一些例子

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```{r GRanges}
gr <- GRanges(seqnames = "chr1", ranges = IRanges(start = 1:10, width = 3))
rl <- coverage(gr)
rl
```

Using `Views` on such an object exposes some missing functionality
在这样一个对象上使用`Views`会显示一些缺少的功能

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```{r GRangesViews, error=TRUE}
grView <- GRanges("chr1", ranges = IRanges(start = 2, end = 7))
grView
vi <- Views(rl, grView)
vi
```

We get an error, mentioning some object called a `RangesList`.  This type of object is similar to a `GRanges` and could be considered succeeded by the later class.  We sometimes see instances of this popping around.
我们得到一个错误，提到一些称为“RangesList”的对象。 这种类型的对象类似于`GRanges`，可以被后面的类认为是成功的。 我们有时会看到这个弹出的实例。

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```{r GRangesViews2}
vi <- Views(rl, as(grView, "RangesList"))
vi
vi[[1]]
```

## Biology Usecase

生物学应用

假设我们要计算属于（已知）外显子的碱基的平均覆盖范围。
输入对象

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**reads**: a `GRanges`.  
**exons**: a `GRanges`.
pseudocode:
```{r usecase, eval=FALSE}
bases <- reduce(exons)
nBases <- sum(width(bases))
nCoverage <- sum(Views(coverage(reads), bases))
nCoverage / nBases
```