직접 만들어 보는 뉴클레오타이드 빈도 플롯

이제 사이클별 뉴클레오타이드 빈도를 좀 더 자세히 살펴볼 차례예요. 가장 좋은 방법은 시각화를 만드는 것이죠. 보통 초기 몇 개 사이클은 다소 무작위적이며, 그다음부터는 사이클이 진행되면서 뉴클레오타이드 빈도가 안정되는 경향이 있어요.

이번 연습에서는 일부 전처리가 적용된 전체 fastq 파일 SRR1971253를 사용해요:

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

여러분의 과제는 tidyverse 함수들을 사용해 사이클별 뉴클레오타이드 빈도 플롯을 만드는 거예요!

데이터 구조를 확인하려면 nucByCycle 객체에 glimpse()를 사용하세요.
pivot_longer()로 alphabet의 뉴클레오타이드 문자를 피벗해 새 count 열을 만드세요.
x축에 cycle, y축에 count를 두고, alphabet으로 색을 구분한 선 그래프를 그리세요.