Reads filteren
In deze oefening ga je de gegevens verder opschonen door reads met uitlijningen van lage kwaliteit te verwijderen. Om dit te kunnen doen, moet je de uitlijningskwaliteiten uit het BAM-bestand laden. Deze staan in het veld mapq.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
ChIP-seq met Bioconductor in R
Oefeninstructies
- Laad
readsmet informatie over de uitlijningskwaliteit gekoppeld aan elke read. - Identificeer alle uitlijningen met een kwaliteit van minstens 20.
- Maak een boxplot die de verdelingen van de uitlijningskwaliteit vergelijkt tussen de hoge- en lage-kwaliteitsgroepen.
- Verwijder alle uitlijningen van lage kwaliteit.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# 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, ___)