ПочатиПочніть безкоштовно

Спробуйте побудувати власний графік частоти нуклеотидів

Тепер час уважніше подивитися на частоту нуклеотидів у кожному циклі. Найкращий спосіб — зробити візуалізацію. Зазвичай перші цикли дещо випадкові, а далі частоти нуклеотидів мають стабілізуватися з наступними циклами.

У цій вправі використано повний файл fastq SRR1971253 з попередньою обробкою, виконаною за вас:

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

Ваше завдання — побудувати графік частоти нуклеотидів за циклами за допомогою функцій tidyverse!

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Bioconductor в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Виконайте glimpse() для об'єкта nucByCycle, щоб оглянути дані.
  • Розгорніть літери нуклеотидів у alphabet за допомогою pivot_longer() і отримайте новий стовпець count.
  • Побудуйте лінійний графік з cycle на осі x і count на осі y, з кольорами за alphabet.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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())
Редагувати та запускати код