### R code from vignette source 'vignettes/ggbio/inst/doc/txdb.Rnw'

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### code chunk number 1: loading-txdb
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library(TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene)
txdb <- TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene
## suppose you already know the region you want to visualize
## or for human genome, you can try following commented code
## data(genesymbol, package = "biovizBase")
## genesymbol["ALDOA"]
aldoa.gr <- GRanges("chr16", IRanges(30064491, 30081734))
aldoa.gr


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### code chunk number 2: txdb-full
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library(ggbio)
p1 <- autoplot(txdb, which = aldoa.gr)
print(p1)


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### code chunk number 3: txdb-full-aes
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library(ggbio)
p1 <- autoplot(txdb, which = aldoa.gr, fill = "brown", color = "brown")
print(p1)


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### code chunk number 4: txdb-reduce
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p2 <- autoplot(txdb, which = aldoa.gr, stat = "reduce")
print(p2)


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### code chunk number 5: tracks
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tracks(full = p1, reduced = p2, heights = c(4,1)) + 
  theme_alignment(grid=FALSE, border = FALSE) 


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### code chunk number 6: change-intron-geom
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autoplot(txdb, which = aldoa.gr, gap.geom = "chevron")


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### code chunk number 7: change-intron-geom-arrow
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library(grid)
autoplot(txdb, which = aldoa.gr, arrow.rate = 0.001, length = unit(0.35, "cm"))


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### code chunk number 8: parsing-expression
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p <- autoplot(txdb, which = aldoa.gr, names.expr = "gene_id:::tx_name")
p


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### code chunk number 9: change-unit
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p + scale_x_sequnit("kb")


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### code chunk number 10: stat_gene (eval = FALSE)
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## p1 <- ggplot() + stat_gene(txdb, which = aldoa.gr)


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### code chunk number 11: session-info
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sessionInfo()