Blastn2dotplots：基于Python的多序列比对点阵图可视化工具在基因组比较分析中的应用

基因组比较分析中，传统点阵图工具存在可视化灵活性不足的问题。日本久留米大学医学院的研究团队开发了基于Python 3的blastn2dotplots工具，通过Matplotlib库实现多序列独立子图绘制，支持自定义高亮区域、网格线和轴标签。该工具解决了现有工具需序列拼接导致的解读困难，为染色体结构变异、水平基因转移和重复序列分析提供了高效可视化方案，研究成果发表于《BMC Bioinformatics》。

　　

基因组比较分析是揭示物种表型差异的关键手段，而点阵图（dot-plot）与线性比对是其中最经典的两种可视化方法。然而，现有工具如MUMmer4、D-GENIES等存在明显局限：它们要求将多个序列拼接为连续坐标轴，导致独立轴标签缺失、高亮区域难以标注，且子图间距调节不灵活。这些问题严重制约了复杂结构变异（如倒位、易位）和重复元件的直观解读。

日本久留米大学医学院的Miki Okuno团队开发了blastn2dotplots工具，通过Python 3的Matplotlib库实现了革命性突破。该工具将每个比对作为独立子图处理，支持自定义轴标签、网格线和区域高亮，还能兼容Minimap2和MUMmer4的输出格式。研究证明，该工具在细菌质粒水平基因转移、拟南芥核线粒体插入片段（numt）和小鼠-大鼠染色体进化分析中均展现出卓越的可视化能力，相关成果发表于《BMC Bioinformatics》。

关键技术包括：1）基于BLASTN的“6 std qlen slen”格式输入解析；2）Matplotlib子图系统实现多序列独立坐标控制；3）TSV配置文件驱动的高亮区域（--highlight_crossed）和自定义网格（--manual_grid）功能；4）6种预设色标（colormap）支持；5）Minimap2/PAF和nucmer/show-coords格式转换脚本。

Implementation
工具核心采用模块化设计：输入支持BLASTN原始结果过滤（--min_alignlen/--min_identity），通过TSV文件定义序列显示顺序和别名，并允许调整起始位置和方向。1:1的固定纵横比确保长度比例准确性。

Results and discussion
在质粒比较案例中，工具清晰展示了大肠杆菌Escherichia fergusonii两菌株间20 kbp的保守区（浅蓝色高亮）和可能发生交换的差异区（粉/橙色高亮）。拟南芥numt分析则通过自定义网格线，揭示了三重复制的线粒体来源片段。染色体尺度上，小鼠（Mus musculus）和大鼠（Rattus norvegicus）比对显示除9号/8号染色体外普遍存在融合/分裂事件，X染色体仅见内部重排。

该研究突破了传统点阵图工具的三大瓶颈：多序列强制拼接、交互式标注缺失和输出格式单一。其子图架构特别适合染色体结构变异、水平基因转移（HGT）和串联重复分析，而预设的色盲友好色标（如YlOrRd）增强了科学传播包容性。未来通过集成更多比对器接口，有望成为基因组结构研究的标准化可视化平台。