3.1 DNA、注释与13个参考序列

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输入表与可选信息
查看随包真实记录
导入自己的质粒
案例如何循序渐进

单序列圆图可从一张两列表开始。要识别特征、引物或酶切位点，则另外提供真实DNA；已有注释时可以直接画表格，无需再次识别。

输入表与可选信息

输入	必需内容	可选内容
骨架	accver, length，且只有一条序列	label用于显示名称；sequence用于搜索
通用特征	accver, start, end与方向声明	type、anno/label、feature_id、形状类别
引物	已计算的结合区间、链与名称等对应geom要求	识别与来源信息
酶切位点	搜索结果中对应geom的位点与名称	酶目录、甲基化假设与筛选来源

最简单骨架只需要前两列，不能要求所有人都提供DNA。后两类优先使用本包搜索返回的表，字段细节查相应函数帮助。未知链特征由通用feature层表达，不伪造正链。

查看随包真实记录

代码library(ggchord)
library(dplyr)
plasmid_example_pUC19 |> select(accver, length)
find_common_features(plasmid_example_pUC19) |> select(accver, start, end, strand, type, anno) |> slice_head(n = 5)

数据字段命名沿用ggchord早期的BLAST风格；单序列ID仍称accver，不要求来自数据库。完整DNA与长度必须一致。识别得到的是计算匹配，不是实验验证。

导入自己的质粒

read_fasta_lengths()只读取FASTA标识与完整长度。识别还需要额外读取实际DNA，例如用可选Biostrings的 readDNAStringSet() 和 as.character()，保留与表格一致的ID；有GFF3/BED/GenBank或GRanges时按格式专题导入注释，保留来源。跨圆周起点与分段记录按对应导入契约处理，不手工把所有片段合成一个虚假的连续区间。

案例如何循序渐进

3.2从pUC19双线骨架逐层添加；3.3解释识别目录和引物/酶切；3.4覆盖仓库13个独立质粒；3.5完成pETDuet-1密集图。pUC19c只是兼容别名，不能冒充第14个案例。