篩選 reads
在這個練習中，你將進一步清理資料，移除比對品質較差的 reads。為了做到這件事，你需要從 BAM 檔載入比對品質。這些數值存放在 mapq 欄位。
本練習屬於課程
在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq
練習說明
- 載入含有每個 read 比對品質資訊的
reads。 - 找出所有品質分數至少為 20 的比對。
- 建立盒鬚圖，比較高品質與低品質兩組的比對品質分佈。
- 移除所有低品質的比對。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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, ___)