リードのフィルタリング
この演習では、アラインメントの品質が低いリードを除去して、データをさらにクリーンアップします。そのためには、BAM ファイルからアラインメントのクオリティを読み込む必要があります。これらは mapq フィールドに保存されています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶBioconductorによるChIP-seq
演習の手順
- 各リードにアラインメントのクオリティ情報を付与して
readsを読み込みます。 - クオリティが少なくとも 20 のすべてのアラインメントを特定します。
- 高品質・低品質のグループ間でアラインメントクオリティの分布を比較するボックスプロットを作成します。
- すべての低品質アラインメントを除去します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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, ___)