Začněte nyníZačněte zdarma

Vyzkoušej si vlastní graf četnosti nukleotidů

Teď se blíže podíváme na četnost nukleotidů v jednotlivých cyklech. Nejlepší způsob, jak to znázornit, je vizualizace. Obvykle bývají první cykly trochu náhodné a pak by se četnost nukleotidů měla s dalšími cykly stabilizovat.

Toto cvičení využívá kompletní soubor fastq SRR1971253 s předpřipraveným zpracováním:

library(ShortRead)
fqsample <- readFastq(dirPath = "data", 
                      pattern = "SRR1971253.fastq")
# extract reads                      
abc <- alphabetByCycle(sread(fqsample))

# Transpose nucleotides A, C, G, T per column
nucByCycle <- t(abc[1:4,]) 

# Tidy dataset
nucByCycle <- nucByCycle %>% 
  as_tibble() %>% # convert to tibble
  mutate(cycle = 1:50) # add cycle numbers

Tvým úkolem je sestrojit graf četnosti nukleotidů podle cyklu pomocí funkcí z tidyverse!

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do Bioconductoru v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí glimpse() se podívej na objekt nucByCycle a prohlédni si data.
  • Pivotuj písmena nukleotidů do sloupce alphabet pomocí pivot_longer() a vytvoř nový sloupec count.
  • Vytvoř spojnicový graf s cycle na ose x a count na ose y, obarvený podle alphabet.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Glimpse nucByCycle
___

# Create a line plot of cycle vs. count
nucByCycle %>% 
  # Gather the nucleotide letters in alphabet and get a new count column
  pivot_longer(-cycle, names_to = ___, values_to = ___) %>% 
  ggplot(aes(x = ___, y =  ___, color = ___)) +
  geom_line(size = 0.5 ) +
  labs(y = "Frequency") +
  theme_bw() +
  theme(panel.grid.major.x = element_blank())
Upravit a spustit kód