可變剪下的視覺化軟體ggsashimi用r和python來實現， python準備好資料， 利用r畫圖。簡單好用，但也折騰了半天，現在把完成本次視覺化的步驟詳細的記錄一下，必備以後用。
1. 準備視覺化的基因注釋檔案，基因的注釋檔案是gtf格式，每個檔案包含了這個基因的不同型別的可變剪下，可以從整個基因組注釋檔案中提取出來，但需要注意的是有時候注釋檔案中的染色體用，1，2，3等數字代替，而bam檔案中的染色體是用 chr1,chr2等表示，切記要一致。**如下：
#比如我要注釋的基因是at1g73660, 用轉錄本的正則來搜尋
grep -p "at1g73660\.\d+" arabidopsis_thaliana.tair10.46.gtf > at1g73660.gtf
awk -f"\t" 'begin $1="chr"$1' at1g73660_1.gtf > at1g73660_new.gtf #轉錄本的染色體的編號要和基因組的一致，基因組是chr1, 轉錄本也用chr1,新找的到轉錄本每行前面加chr
bam1
a0_col_1.psorted.bam
a0_col
bam2
a0_col_2.psorted.bam
a0_col
bam3
a200_col_1.psorted.bam
a200_col
bam4
a200_col_2.psorted.bam
a200_col
3.對樣品進行畫圖，採用ggsashimi的指令碼，需要畫那幾個可變剪下的外顯子需要將region寫出來，也可以畫整個基因的所有外顯子的可變剪下情況。**如下：
## example #1. overlay, intron shrinkage, gene annotation, pdf output, custom size and colors
sashimi-plot.py -b input_bam.tsv -c chr1:27693102-27693738 -g at1g73660_new.gtf -m 10 -c 3 -o 3 --shrink --alpha 0.25 --base-size=20 --ann-height=4 --height=3 --width=18 -p palette.txt -o at1g73660_2
## example #2. median coverage and number of reads supporting inclusion and exclusion, no gene annotation, tiff output (350 ppi), custom size, default colors
sashimi-plot.py -b input_bam.tsv -c chr1:27693102-27693738 -m 10 -c 3 -o 3 -a median --alpha 1 -f tiff -r 350 --base-size=16 --height=3 --width=18
5.如果要批量操作，比如很多基因，要在同樣的幾個bam檔案中畫，按照如下**實現。
#準備乙個包含基因，區域的檔案，兩列，第一列是基因名字，第二列是染色體位置，chr1:start-end 格式
#準備基因組的gtf檔案，從而提取每個基因的不同轉錄本
#需要注意grep命令， 在mac中是 -e， 而在linux 中是-p。不知道是為什麼。
cut -f1 gene_region.txt | while read id; do grep -e $id\\.\\d+ arabidopsis_thaliana.tair10.46.gtf | awk -f"\t" 'begin $1="chr"$1' > $id.gtf; done
#準備好每個基因的gtf檔案就可以批量做圖了
cat gene_region.txt | while read gene region; do ~/ggsashimi/sashimi-plot.py -b input_bam.tsv -c $region -g $gene.gtf -m 10 -c 3 -o 3 --shrink --alpha 0.25 --base-size=20 --ann-height=4 --height=3 --width=18 -p palette.txt -o $gene; done
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