动手绘制核苷酸频率图
现在，请更细致地查看每个循环中的核苷酸频率。最好的方式是做一张可视化图。通常，前几个循环会有些随机，随后各个循环中的核苷酸频率应当逐步稳定。
本练习使用了完整的 fastq 文件 SRR1971253，并已为您完成了一些预处理：
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
您的任务是使用 tidyverse 函数绘制"按循环的核苷酸频率"折线图！
本练习是课程的一部分
R 中的 Bioconductor 入门
练习说明
- 使用
glimpse()查看对象nucByCycle的数据概况。 - 使用
pivot_longer()将核苷酸字母整理到alphabet列，并生成新的count列。 - 绘制折线图：x 轴为
cycle，y 轴为count，并按alphabet着色。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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())