리드 필터링
이번 연습에서는 정렬 품질이 낮은 리드를 제거해 데이터를 더 정제해 보겠습니다. 이를 위해서는 BAM 파일에서 정렬 품질을 불러와야 합니다. 이 값은 mapq 필드에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq
연습 안내
- 각 리드에 정렬 품질 정보가 포함되도록
reads를 로드하세요. - 품질 점수가 20 이상인 모든 정렬을 식별하세요.
- 고품질 그룹과 저품질 그룹 간 정렬 품질 분포를 비교하는 상자그림을 만드세요.
- 모든 저품질 정렬을 제거하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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, ___)