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अपना खुद का nucleotide frequency प्लॉट आज़माएँ

अब समय है कि आप प्रति cycle nucleotide की frequency को क़रीब से देखें. इसका सबसे अच्छा तरीका है एक visualization बनाना. आम तौर पर शुरुआती cycles थोड़े रैंडम होते हैं, और फिर आगे के cycles के साथ nucleotide की frequency स्थिर हो जानी चाहिए.

यह अभ्यास पूरे fastq फ़ाइल SRR1971253 का उपयोग करता है, जिसमें आपके लिए कुछ pre-processing कर दी गई है:

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

आपका कार्य है tidyverse फंक्शंस का उपयोग करके Nucleotide Frequency by Cycle का प्लॉट बनाना!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Bioconductor परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • nucByCycle ऑब्जेक्ट पर glimpse() चलाकर डेटा का एक ओवरव्यू लें.
  • pivot_longer() का उपयोग करके alphabet में मौजूद nucleotide अक्षरों को pivot करें और एक नया count कॉलम पाएँ.
  • cycle को x-axis पर और count को y-axis पर रखते हुए, alphabet के आधार पर रंगीन line प्लॉट बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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())
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