Reads filtern

In dieser Übung bereinigst du die Daten weiter, indem du Reads mit Ausrichtungen niedriger Qualität entfernst. Dafür musst du die Ausrichtungsqualitäten aus der BAM-Datei laden. Diese sind im Feld mapq gespeichert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>ChIP-seq mit Bioconductor in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Lade reads mit Informationen über die Ausrichtungsqualitäten, die an jeden Read angehängt sind.
Identifiziere alle Ausrichtungen mit einer Qualität von mindestens 20.
Erstelle ein Boxplot, das die Verteilungen der Ausrichtungsqualitäten zwischen der Gruppe mit hoher und der mit niedriger Qualität vergleicht.
Entferne alle Ausrichtungen mit niedriger Qualität.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Load reads with mapping qualities by requesting the "mapq" entries
reads <- readGAlignments(bam_file, param=ScanBamParam(what=___))

# Identify good quality alignments
high_mapq <- mcols(reads)$mapq >= ___

# Examine mapping quality distribution for high and low quality alignments
___(mcols(reads)$mapq ~ high_mapq, xlab="good quality alignments", ylab="mapping quality")

# Remove low quality alignments
reads_good <- subset(reads, ___)

Code bearbeiten und ausführen