다중 및 병렬 시퀀스 품질 평가

R로 시작하는 Bioconductor

Paula Andrea Martinez, PhD.

Data Scientist

Rqc

library(Rqc)

이미 사용한 Bioconductor 패키지:
- Biostrings, IRanges, methods, S4vectors
이후 Bioconductor 강좌에서 다룰 새 패키지:
- Rsamtools, GenomicAlignments, GenomicFiles, BiocParallel
CRAN 패키지:
- Knitr, dplyr, markdown, ggplot2, digest, shiny, Rcpp

rqcQA

library(Rqc)
files <- # 평가할 파일의 전체 경로를 지정합니다
qaRqc <- rqcQA(files) 

# qaRqc 탐색
class(qaRqc) # "list"
names(qaRqc) # 입력 파일 이름

# 파일별 결과
qaRqc[1]
# 결과 클래스는 RqcResultSet입니다

rqcQA 인수

library(Rqc)

# 평가할 파일 경로 지정
files <- "data/seq1.fq" "data/seq2.fq" "data/seq3.fq" "data/se4.fq"

qaRqc <- rqcQA(files, workers = 4)

# 시퀀스 샘플링
set.seed(1111)

qaRqc_sample <- rqcQA(files, workers = 4, sample = TRUE, n = 500))

# 쌍말단 파일
pfiles <- "data/seq_11.fq" "data/seq1_2.fq" "data/seq2_1.fq" "data/seq2_2.fq"

qaRqc_paired <- rqcQA(pfiles, workers = 4, pair = c(1, 1, 2, 2)))

rqcReport와 rqcResultSet

# 보고서 생성
reportFile <- rqcReport(qaRqc, templateFile = "myReport.Rmd")

browseURL(reportFile)

# qaRqc의 클래스는 rqcResultSet입니다
methods(class = "RqcResultSet")

perFileInformation

qaRqc <- rqcQA(files, workers = 4)) 
perFileInformation(qaRqc)

filename          pair format  group  reads total.reads   path 
SRR7760274.fastq  1    FASTQ    None  1e+06     2404795 ./data
SRR7760275.fastq  2    FASTQ    None  1e+06     1508139 ./data
SRR7760276.fastq  3    FASTQ    None  1e+06     1950463 ./data
SRR7760277.fastq  4    FASTQ    None  1e+06     2629588 ./data

플롯 함수

rqc 플롯 함수	rqc 플롯 함수
`rqcCycleAverageQualityPcaPlot()`	`rqcGroupCycleAverageQualityPlot()`
`rqcCycleAverageQualityPlot()`	`rqcReadQualityBoxPlot()`
`rqcCycleBaseCallsLinePlot()`	`rqcReadQualityPlot()`
`rqcCycleBaseCallsPlot()`	`rqcReadWidthPlot()`
`rqcCycleGCPlot()`	`rqcReadFrequencyPlot()`
`rqcCycleQualityBoxPlot()`	`rqcCycleQualityPlot()`

사이클 베이스콜 선형 그래프

침착하세요

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