データのインポート

Rで学ぶBioconductorによるChIP-seq

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

Rで学ぶBioconductorによるChIP-seq

シーケンスリードの処理

  • 通常、Binary Sequence Alignment/Map（BAM）形式で保存されます。
  • BAMレコードのフィールド：
    • リード名：SRR1782620.7265769
    • バイナリフラグ：0
    • 参照配列名とアライメント位置：chr20 29803915
    • マッピング品質：0
    • CIGAR文字列（アライメント要約）：51M
    • ペアリードの参照配列と位置（未使用）：0 0
    • リード配列：AATGAAATGGAA ...
    • リード品質（ASCIIエンコード）：CCCFFFFFHHHH ...
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マップ済みリードをRにインポート

  • RsamtoolsパッケージでBAMファイルを操作します。
  • RsamtoolsはBAMファイルのインデックス作成、読み込み、フィルタリング、書き込みに対応しています。

マップ済みリードのインポートにはreadGAlignmentsを使用します。

library(GenomicAlignments)
reads <- readGAlignments(bam_file)

GAlignmentsオブジェクトを返します。

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選択領域のインポート

  • BamViewsで対象領域を定義します。
library(GenomicRanges)
library(Rsamtools)
ranges <- GRanges(...)
views <- BamViews(bam_file, bamRanges=ranges)
  • その後、通常通りリードをインポートします。
reads <- readGAlignments(views)

BamViews関数は複数のBAMファイルに対応しています。

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ピークコールのインポート

BEDファイルからピークコールを読み込むにはimport.bedを使用します。

library(rtracklayer)
peaks <- import.bed(peak_bed, genome="hg19")

peaksを使用してBAMファイルのビューを定義します。

bams <- BamViews(bam_file, bamRanges=peaks)
reads <- readGAlignments(bams)
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練習しましょう！

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