内容

1核心基础设施

1.1S4对象

为什么?

  • 互操作性
  • 鲁棒性

什么？

  • 接口(你想知道的)和实现(你不想知道的事情!)
库(Biostrings)
头（方法（class =“dnastringset”））
## [1]“！，列表 - 方法”“！=，任何，矢量 - 方法”## [3]“！=，矢量，任何方法”“！=，矢量，矢量方法”## [5]“[，列表 - 方法”[[，列表方法“
方法(通用= " reverseComplement”)
# # # # [1] reverseComplement, DNAString-method [2] reverseComplement, DNAStringSet-method # # [3] reverseComplement, MaskedDNAString-method # # [4] reverseComplement, MaskedRNAString-method # # [5] reverseComplement,矩阵法# # [6]reverseComplement, QualityScaledDNAStringSet-method # # [7] reverseComplement, QualityScaledRNAStringSet-method # # [8]## [10] reversecomplete,XStringViews-method ## see '?方法，用于访问帮助和源代码
  • 警告

1.2Biostrings

DNA，氨基酸和其他生物序列。参见前面的示例01：对R和Biocumon的引入。

1.3农庄

1.3.1.这Genomicranges.包裹

  • Granges（）：基因组坐标以表示注释（外显子，基因，监管标记，...）和数据（称为峰，变体，对齐读数）
Alt农庄

Alt农庄

  • Grangeslist（）：将基因组坐标分组为列表元素（例如，配对末端;由转录物分组的外显子）
alt grangeslist.

alt grangeslist.

1.3.2范围操作

alt范围代数

alt范围代数

1.3.2.1范围

  • 绞喉
    • 开始（）/结尾（）/宽度()
    • 列表 -长度（），子集等。
    • 'metadata'，mcols ()
  • 农庄
    • 'seqnames'（染色体），'strand'
    • seqinfo.， 包括seqlevels.和seqlengths.

1.3.2.2内部方法

  • 独立于同一对象中的其他范围
  • 格兰人变体股线意识
  • 转变()那狭窄的（）那侧面()那推动者（）那调整()那限制（）那修剪（）
  • 看？“范围内 - 方法”

1.3.2.3距离间方法

  • 依赖于同一对象中的其他范围
  • 范围（）那减少（）那空白（）那disjoin（）
  • 覆盖范围（）（！）
  • 看？“范围内 - 方法”

1.3.2.4之间的范围内方法

  • 两个(或多个)范围对象的函数
  • findoverlaps（）那倒数（），......，% / %那％之内％那％外部％;联盟（）那相交（）那setdiff（）那尖锐（）那pintersect（）那psetdiff（）

1.3.2.5例子

库(GenomicRanges)
GR < -  GRANGES（“A”，绞喉（C（10,20,22），宽度= 5），“+”）换档（GR，1）＃内部范围内
## Granges对象具有3个范围和0元数据列：## SEQNAMES范围范围STRAND ##    ## [1] A 11-15 + ## [2] A 21-25 + ##[3] 23-27 + ## ------- ## SEQINFO：1来自未指定的基因组的序列;没有SEQLENG
范围(gr) # inter-range
## Granges对象具有1个范围和0元数据列：## SEQNAMES范围股线##  <铁锯>  ## [1] A 10-26 + ##  -   -   -   -   -  ## SEQINFO：1个未指定的基因组的序列;没有SEQLENG
减少（GR）＃间位
## seqnames ranges strand ##    ## [1] A 10-14 + ## [2] A 20-26 + ## ------- ## seqinfo: 1序列来自一个未指定的基因组;没有SEQLENG
SNPS < -  GRANGES（“A”，讽刺（C（11,17,24），宽度= 1））Sopdoverlaps（SNPS，GR）＃之间
## queryHits subjectHits ##   ## [1] 1 ## [2] 3 2 ## [3] 3 3 ## ------- ## queryLength: 3 / subjectLength: 3
setdiff（范围（gr），gr）＃'内含子'
## seqnames ranges strand ##    ## [1] A 15-19 + ## ------- ## seqinfo:一个未指定基因组的序列;没有SEQLENG

1.4SummarizedExperiment

1.4.1这SummarizedExperiment包裹

Alt SummarizedExperiment

Alt SummarizedExperiment

  • 坐标特征x采用行（特征）和列（样本）描述的示例“测定”。
  • Coldata（）数据帧用于样品的描述
  • rowranges（）农庄/格拉尔士或用于描述特征的数据帧
  • exptData ()描述整个对象
  • 测定（）可以是任何类似矩阵的对象，包括非常大的磁盘表示，如HDF5Array.
库(SummarizedExperiment)库(气管)
数据(气管)气道
##类：范围：umaMarizedexperiment ## Dim：64102 8 ##元数据（1）：''##测定（1）：Counts ## Rownames（64102）：ENSG00000000005 ... LRG_98 LRG_99 ## ROWDATA名称（0）：## Colnames（8）：SRR1039508 SRR1039509 ... SRR1039520 SRR1039521 ## COLDATA名称（9）：SAMPLENAME CELL ...样品生物素
冷酷（呼吸道）
## DataFrame带有8行和9列## Samplename Cell Dex Albut Run Avglength ##       ## SRR1039508 GSM1275862 N61311 UNTRTTT SRR1039508 126 ## SRR1039509 GSM1275863N61311 TRT untrt SRR1039509 126 ## SRR1039512 GSM1275866 N052611 untrt untrt SRR1039512 126 ## SRR1039513 GSM1275867 N052611 TRT untrt SRR1039513 87 ## SRR1039516 GSM1275870 N080611 untrt untrt SRR1039516 120 ## SRR1039517 GSM1275871 N080611 TRT untrt SRR1039517 126 ## SRR1039520 GSM1275874 N061011 untrt untrt SRR1039520 101## SRR1039521 GSM1275875 N061011 TRT untrt SRR1039521 98 ##实验试样生物样品## <因子> <因子> <因子> ## SRR1039508 SRX384345 SRS508568 SAMN02422669 ## SRR1039509 SRX384346 SRS508567 SAMN02422675 ## SRR1039512 SRX384349 SRS508571 SAMN02422678 ## SRR1039513 SRX384350 SRS508572 SAMN02422670＃#SRR1039516 SRX384353 SRS508575 SAMN02422682 ## SRR1039517 SRX384354 SRS508576 SAMN02422673 ## SRR1039520 SRX384357 SRS508579 SAMN02422683 ##SRR1039521 SRX384358 SRS508580 SAMN02422677
头（测定（气道））
## SRR1039508 SRR1039509 SRR1039512 SRR1039513 SRR1039516 ## ENSG00000000003 679 448 873 408 1138 ## 0 ENSG00000000005 0 0 0 0 ## 467 ENSG00000000419 515 621 365 587 ## 260 ENSG00000000457 211 263 164 245 ## 60 ENSG00000000460 55 40 35 78 ## ENSG000000009380 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0
气道[，Airway $ Dex％In％“Trt”]
##类：范围：ummarizedexperiment ## Dim：64102 4 ##元数据（1）：''##测定（1）：Counts ## Rownames（64102）：ENSG00000000005 ... LRG_98 LRG_99 ## ROWDATA名称（0）：## Colnames（4）：SRR1039509 SRR1039513 SRR1039517 SRR1039517 SRR1039521 ## COLDATA名称（9）：SAMPLENAME CELL ...样品生物素
<- as(seqinfo(rowRanges(气道))，"GRanges")["14"]气道[气道%over% chr14，]
##类：范围ummarizedexperiment ## DIM：2244 8 ##元数据（1）：''##测定（1）：COUNTS ## Rowname（2244）：ENSG00000009830 ... ## rowdata名称（0）：## Colnames（8）：SRR1039508 SRR1039509 ... SRR1039520 SRR1039521 ## GOLDATA名称（9）：SAMPLENAME CELL ...样品生物素

该对象允许非常容易地访问测定，例如以确定库大小（每个样本中的映射读数的总数）

COLSUMS（测定（气道））
## SRR1039520SRR1039516 SRR1039516 SRR1039516 SRR1039516 SRR1039516 244448121213039411213039980130SRR1039512121111111111244864121244,611111111119203939512 sr1039516 sr1039516 ######

与非零计数的基因的平均日志数数

图书馆（GGPLOT2）
ridx <- rowsum (assay(气道))> 0 se <-气道[ridx，] ave_log_expr <- rowMeans(log(1 + assay(se))) tbl <- tibble::enframe(ave_log_expr， "gene"， "ave_log_expr") ggplot(tbl, aes(ave_log_expr)) + geom_density()

1.5S4Vectors.

NumericList和朋友

  • 相同类型的元素列表
  • 投影到列表元素中的有用功能
  • 解释（）/Relist（）快速运营
IL =整数（样品（26,5），样品（26,7））IL> 7
##逻辑商长2 ## [[1]]真正的真实真实真实## [[2]]真实真实真为真为false true
任何(il > 7)
## [1]真实
IL [IL> 7]
##长度为2 ## [[1]] 12 26 18 15 9 ## [[2]] 13 16 21 10 17
重新刊登(字母[unlist (il)], il)
##长度为2 ## [[1]] l z r o i ## [[2]] m p u j e a q

DataFrame

  • 列可以是带a的任何东西长度（）那[， 和[< -方法。
DataFrame(i = 1:2, il = IntegerList(sample(5)， sample(7))， dna = DNAStringSet(c("ATCG"， "AAACGGG"))， gr = GRanges(c("chr1:1-20"， "chr20:10-30"))))
## DataFrame带2行和4列## I IL DNA GR ##     ## 1 1 3,4,5，... ATCG CHR1：1-20 ##2 2 6,4,3，... AACGGG CHR20：10-30

2从文件到Bioconductor对象

2.1床，GFF，GTF，WIG进出口

2.1.1格式

  • 基因组注释：床，假发，GTF等文件。
  • 看UCSC.数据文件格式描述

例如，GTF：

  • 组件的坐标

    7蛋白编码基因27221129 27224842。- . ... ...7蛋白编码转录本27221134 27224835。- - - - - -……7蛋白编码外显子27224055 27224835。- - - - - -……7蛋白编码CDS 27224055 27224763。- 0…7蛋白编码起始密码子27224761 27224763。- 0… 7 protein_coding exon 27221134 27222647 . - . ... 7 protein_coding CDS 27222418 27222647 . - 2 ... 7 protein_coding stop_codon 27222415 27222417 . - 0 ... 7 protein_coding UTR 27224764 27224835 . - . ... 7 protein_coding UTR 27221134 27222414 . - . ...

  • 注释

    gene_id“ensg00000005073”;gene_name“hoxa11”;gene_source“ensembl_havana”;gene_biotype“protein_coding”;... ... transcript_id“enst00000006015”;transcript_name“hoxa11-001”;transcript_source“ensembl_havana”;标签“CCD”;ccds_id“ccds5411”;... exon_number“1”; exon_id "ENSE00001147062"; ... exon_number "1"; protein_id "ENSP00000006015"; ... exon_number "1"; ... exon_number "2"; exon_id "ENSE00002099557"; ... exon_number "2"; protein_id "ENSP00000006015"; ... exon_number "2"; ...

2.1.2这rtracklayer.包裹

  • 进口()：导入各种格式农庄和类似的实例
  • export ():变换农庄和类似的类型睡觉，gtf，...
  • 尊重Bioconductor基于1的核苷酸编号公约
  • 此外，函数以交互方式驱动UCSC基因组浏览器的数据R./Bioconductor
库(rtracklayer)
cpgIslands$name <- letters[1:10] cpgIslands$score <- sample(10) cpgIslands
## Granges对象10范围和2个元数据列：## SEQNAMES范围股票|名称得分##  <铁锯>  |  ## [1] Chr7 26549019-26550183 * |A 9 ## [2] CHR7 26564119-26564500 * |B 1 ## [3] CHR7 26585667-26586158 * |C 7 ## [4] CHR7 26591772-26593309 * |D 4 ## [5] CHR7 26594192-26594570 * |E 8 ## [6] CHR7 26623835-26624150 * |F 3 ## [7] CHR7 26659284-26660352 * |G 2 ## [8] CHR7 26721294-26721717 * | h 10 ## [9] chr7 26821518-26823297 * | i 6 ## [10] chr7 26991322-26991841 * | j 5 ## ------- ## seqinfo: 1 sequence from hg19 genome; no seqlengths
bed_file < -  tempfile（fileext =“.bed”）baseName（bed_file）
## [1]“file5af33bf55cd0.bed”
出口（CPGISLANDS，BED_FILE）CAT（READLINES（BED_FILE），SEP =“\ n”）
## CHR7 26549018 26550183 A 9。## CHR7 26564118 26564500 B 1。## CHR7 26585666 26586158 C 7。## CHR7 26591771 26593309 D 4。## CHR7 26594191 26594570 e 8。## CHR7 26623834 26624150 F 3。## CHR7 26659283 26660352 G 2。## CHR7 26721293 26721717 H 10。## CHR7 26821517 26823297 I 6。## CHR7 26991321 26991841 J 5。
进口（Bed_file）
## Granges对象10范围和2个元数据列：## SEQNAMES范围股票|名称得分##  <铁锯>  |  ## [1] CHR7 26549019-26550183 * |A 9 ## [2] CHR7 26564119-26564500 * |B 1 ## [3] CHR7 26585667-26586158 * |C 7 ## [4] CHR7 26591772-26593309 * |D 4 ## [5] CHR7 26594192-26594570 * |E 8 ## [6] CHR7 26623835-26624150 * |F 3 ## [7] CHR7 26659284-26660352 * |G 2 ## [8] CHR7 26721294-26721717 * | h 10 ## [9] chr7 26821518-26823297 * | i 6 ## [10] chr7 26991322-26991841 * | j 5 ## ------- ## seqinfo: 1 sequence from an unspecified genome; no seqlengths
gtf < -  system.file（package =“airway”，“extdata”，“homo_sapiens.grch37.75_subset.gtf”）导入（gtf）
## GRanges对象有891个范围和16个元数据列:# # # # seqnames范围链|来源< Rle > < IRanges > < Rle > | <因素> # # [1]1 11006528 - 11009808 - | retained_intron # # [2] 1 11007700 - 11009808 - | retained_intron # # [3] 1 11006528 - 11006795 - | retained_intron # # [4] 1 11009681 - 11009871 - | protein_coding # # [5] 1 11009681 - 11009871 - | protein_coding  ## ... ... ... ... . ...# # [887] 1 11126678 - 11141274 - | retained_intron # # [888] 1 11126678 - 11159894 - | protein_coding # # [889] 1 11140758 - 11142680 - | processed_transcript # # [890] 1 11166592 - 11322564 - | protein_coding # # [891] 1 11166592 - 11322564 - | protein_coding # #类型分阶段gene_id transcript_id # # <因素> <数字> <整数> <人物> <人物> # #[1]记录< NA > < NA > ENSG00000175262 ENST00000476357 # #[2]外显子< NA > < NA > ENSG00000175262 ENST00000476357 # #[3]外显子< NA > < NA > ENSG00000175262 ENST00000476357 # #[4]外显子< NA > < NA > ENSG00000175262 ENST00000418570 # # [5] cd < NA > 2 ENSG00000175262 ENST00000418570  ## ... ... ... ... ... ...# #[887]记录< NA > < NA > ENSG00000171824 ENST00000474216 # #[888]记录< NA > < NA > ENSG00000171824 ENST00000544779 # #[889]记录< NA > < NA > ENSG00000171824 ENST00000485606 # #[890]基因< NA > < NA > ENSG00000198793 < NA > # #[891]记录< NA > < NA > ENSG00000198793 ENST00000361445 # # gene_name gene_source gene_biotype transcript_name # #    ## [1] C1orf127 ensemble哈瓦那protein_coding C1orf127-002 ## [2] C1orf127 ensemble哈瓦那protein_coding C1orf127-002 ## [4] C1orf127 ensemble哈瓦那protein_coding C1orf127-001 ## [5] C1orf127 ensemble哈瓦那protein_coding C1orf127-001 ##…... ... ... ...## [889] EXOSC10 ensemble bl_havana protein_coding EXOSC10-201 ## [889] EXOSC10 ensemble bl_havana protein_coding EXOSC10-011 ## [890] MTOR ensemble bl_havana protein_coding  ## [891] MTOR ensemble bl_havana protein_coding MTOR-001 ##转录源exon_number exon_id标签##    ## [1] havana    ## [2] havana 1 ENSE00001869344  ## [3] havana 2 ENSE00001938325  ## [4] havana 6 ENSE00001262890 mRNA_start_NF ## [5] havana 6  mRNA_start_NF ## ... ... ... ... ... ## [887] havana    ## [888] ensembl    ## [889] havana    ## [890]     ## [891] ensembl_havana   CCDS ## protein_id ccds_id ##   ## [1]   ## [2]   ## [3]   ## [4]   ## [5] ENSP00000387816  ## ... ... ... ## [887]   ## [888]   ## [889]   ## [890]   ## [891]  CCDS127 ## ------- ## seqinfo: 1 sequence from an unspecified genome; no seqlengths
##参见“GenonmicFeatures::makeTxDbFromGFF()”

2.2FASTQ文件

2.2.1格式

  • 测序读取：FASTQ文件

    @err127302.1703 hwi-eas350_0441:1:1:1460:19184 #0/1 cctgagtgagagtgatcttgatctacgaagagatagatcttgatcgtcgaggaggaggctgaccttgacct + hhghhghhhhhhdgg < gdgge@gdggd > ce ?=896=: @err127302.1704 hwi-eas350_0441:1:1:1460:16861 #0/1 gcggtatgctggaaggtgctcgaatggagagcgccagcgccccggcgctgagccccggcgctgagccccccggcgctgagccccccccggcgctgagccccccccccggcgctgagccccccccccccccccccccccccccccbb0 ed4 > eee > de8eeede8b ? eb <@3;########################

2.2.2这ShortRead包裹

  • readfastq（）： 输入
  • FastqStreamer ():迭代FASTQ文件
  • FastqSampler (): FASTQ文件中的样品，例如，用于质量评估
  • 修剪和过滤器FASTQ文件的功能，QA评估

2.3对齐的阅读

  • 对齐读取：BAM文件

  • 标题

    @SQ SN:chr1 LN:249250621 @SQ SN:chr10 LN:135534747 @SQ SN:chr11 LN:135006516@SQ SN:chrY LN:59373566 @PG ID:TopHat VN:2.0.8b CL:/home/hpages/ TopHat -2.0.8b。2、tophat -out /ERR127306 /home/hpages/bowtie -2 -2.1.0/indexes/hg19 fastq/ERR127306_1. php -lib -type frunstranded . php -lib -type frunstranded . php -lib -type frunstranded . php -lib -type frunstranded . php -lib -type frunstranded . php -lib -type frunstranded . php -lib -type frunstranded。fastq fastq / ERR127306_2.fastq

  • 对齐：ID，标志，对齐和配偶

    ERR127306.7941162 403 CHR14 19653689 3 72M = 19652348 -1413 ... ERR127306.22648137 145 CHR14 19653692 1 72M = 19650044 -3720 ... ERR127306.933914 339 CHR14 19653707 1 66M120N6M = 19653686 -213 ...

  • 对齐：序列和质量

    ... gaattgatcagtctcatctgagagagtaacttgtacccatcactgattcctttctgactgcctcacttccc *'%%%%%＃&&％'''＃'＆%%%%）&& %% $ %%'%%'＆***** $））$）''）'％）））））＆）%%%% $'%%%＆“））''）％））... ttgatcagtctcatctgagagagtaacttgtacccatcactgattcctttgagactgccactcactcactcacttcccag'****** **** *'*＆*********（'＆）****＆***（**'））））（））））））））*'）＆***********）****... TGAGAGTAACTTTGTACCATCACTGATTCCTTCTGAGACTGCCTCCACTTCCCCCAGCCTCTGGTTTCT' ******＆％）＆））））＆“）'）'''''''''*（（******＆）和''）'））$））''）＆））$）** && ****************

  • 对齐：标签

    ...作为：I：0：0 XN：I：0 XM：I：0 XO：I：0 XG：I：0 NM：I：0 MD：Z：72 YT：Z：UU NH：I：2 CC：Z：IC：I：16189276嗨：I：0 ...如下：I：I：0 XN：I：0 XO：I：0 XO：I：0 XG：I：0 NM：I：0 MD：Z：72 YT：Z：UU NH：I：3 CC：Z：= CP：I：19921600嗨：I：0 ...如：I：0：0 XN：I：0 XM：I：0 XO：0 XG：i：0 nm：i：4 md：z：72 yt：z：uu xs：a：+ nh：i：3 cc：z：z：= cp：i：19921465嗨：i：0 ...如：我：0 xn：i：0 xm：i：0 xo：i：0 xg：i：0 nm：i：0 nm：i：4 md：z：72 yt：z：uu xs：a：+ nh：i：2 cc：z：CHR22 CP：I：16189138嗨：I：0

2.3.1这基因管理包裹

  • ReadGalignments（）：单端读取
  • readgalignmentPairs（）那readGAlignmentsList ()：配对结束读取
图书馆（基因组）
##加载所需的包:Rsamtools
FLS < -  dir（system.file（package =“airway”，“extdata”），pattern =“bam”，full.names = true）ReadGalignments（FLS [1]）
## Galignments对象具有14282对齐和0元数据列：## SEQNAMES Strand STICH QWIDTH开始结束##   <字符> <整数> <整数> <整数> ## [1] 1 + 63m 63 1105377311053835 ## [2] 1  -  63M 63 11053840 11053902 ## + 63m 63 11067866 11067928 ## [4] 1  -  63M 63 11067931 11067993 ## [5] 1 + 63M 63 11072708 11072770＃... ... ... ... ## [14278] 1  -  6364795 ## [14279] 1 + 63M 63 11365866 11365928＃1  -  63M 63 1136598711366049 ## [14281] 1 + 2S61M 63 11386063 11386123 ##  -  63M 63 11386132 11386194 ##宽度njunc ## <整数> <整数> ## [1] 63 0 ## [2] 63 0＃＃[3] 63 0 ## [4] 63 0 ## ... ... ... ## [14278 [14279] 63 0 ## [14280] 63 0 ## [14280]63 0 ## [14281] 61 0 ## [14282] 63 0 ## ------- ## SEQINFO：来自未指定基因组的84个序列

2.4称为变体:VCF文件

  • 标题

    ##fileformat=VCFv4.2 ##fileDate=20090805 ##source=myImputationProgramV3.1 ##reference=file:///seq/references/ 1000genomespillot - ncbi36。fasta ##contig= ##phasing=partial ##INFO= ##INFO=…##FILTER= ##FILTER=…# #格式= < ID = GT,数量= 1 =字符串类型,描述=“基因型”> # #格式= < ID =《GQ》、数量= 1 =整数类型,描述=“基因型质量”>

  • 地点

    #CHROM POS ID REF ALT QUIL FILTER ... 20 14370 RS6054257 G A 29 PASS ... 20 17330。T A 3 Q10 ... 20 1110696 RS6040355 A G，T 67通过...

  • 变异信息

    #铬POS……信息…14370……NS = 3; DP = 14;房颤= 0.5;数据库;H2…17330……NS = 3; DP = 11;房颤= 0.017……20 1110696…NS = 2, DP = 10;房颤= 0.333,0.667;AA = T; DB……

  • 格式和样本

    ... POS ...格式NA00001 NA00002 NA00003 ... 14370 ... GT：GQ：DP：HQ 0 | 0：48：1：51,51 1 | 0：48：8：51,51 1/1：43：5：。，。... 17330 ... GT：GQ：DP：HQ 0 | 0：49：3：58,50 0 | 1：3：5：65,3 0/0：41：3 ... 1110696 ......GT：GQ：DP：HQ 1 | 2：21：6：23,27 2 | 1：2：0：18,2：2/2：35：4

2.4.1VariantAnnotation

  • readvcf（）：VCF输入
  • ScanVcfParam ()：将输入限制为必要的字段/范围
  • vcffile（）：通过大VCF文件索引和迭代
  • locatevariants（）：与基因等相关;也可以看看ensemblVEP那变型滤波器
  • filterVcf ():灵活的过滤

3.使用大文件

示例：BAM文件

限制输入：

图书馆（基因组）
fl < -  dir（system.file（package =“airway”，“extdata”），pattern =“bam”，full.name = true）fl [1]
## [1]“/users/ma38727/library/r/3.6/bioc/3.10/airway/extdata/srr1039508_subset.bam”
Readgalignments（FL [1]）
## Galignments对象具有14282对齐和0元数据列：## SEQNAMES Strand STICH QWIDTH开始结束##   <字符> <整数> <整数> <整数> ## [1] 1 + 63m 63 1105377311053835 ## [2] 1  -  63M 63 11053840 11053902 ## + 63m 63 11067866 11067928 ## [4] 1  -  63M 63 11067931 11067993 ## [5] 1 + 63M 63 11072708 11072770＃... ... ... ... ## [14278] 1  -  6364795 ## [14279] 1 + 63M 63 11365866 11365928＃1  -  63M 63 1136598711366049 ## [14281] 1 + 2S61M 63 11386063 11386123 ##  -  63M 63 11386132 11386194 ##宽度njunc ## <整数> <整数> ## [1] 63 0 ## [2] 63 0＃＃[3] 63 0 ## [4] 63 0 ## ... ... ... ## [14278 [14279] 63 0 ## [14280] 63 0 ## [14280]63 0 ## [14281] 61 0 ## [14282] 63 0 ## ------- ## SEQINFO：来自未指定基因组的84个序列
## hack：索引BAM文件就地隐形（INDEXBAM（FL [1]））（C（“1：11053773-11072770”，“，”，“）参数< -  ScanBamparam（哪个=哪个，什么=“SEQ”）Readgalignments（FL [1]，Param = Param）
## GAlignments对象有86个对齐和1个元数据列:# # seqnames链雪茄qwidth开始结束宽度# # < Rle > < Rle > <人物> <整数> <整数> <整数> <整数> # # [1]1 + 63 63 11053773 11053835 63 # # [2]1 - 63 63 11053840 11053902 63 # # [3]1 + 63 63 11067866 11067928 63 # # [4]1 - 63 63 11067931 11067993 63 # # [5]1 + 63 63 11072708 11072770 63  ## ... ... ... ... ... ... ... ...# # [82] 1 - 63 63 11364733 11364795 63 # # [83] 1 + 63 63 11365866 11365928 63 # # [84] 1 - 63 63 11365987 11366049 63 # # [85] 1 + 2 s61m 63 11386063 11386123 61 # # [86] 1 - 63 63 11386132 11386194 63 # # njunc | seq # # <整数> | < DNAStringSet > # # [1] 0 | ATACAAAAAT……## [2] 0 | agaatcactt…Tgcactccag ## [3] 0 | ctaaaaacat…Ttactttatt ## [4] 0 | tttattactt…Acctccgcca ## [5] 0 | gccatttgt…TTCGGTGTCC ## ... ... . ...## [82] 0 | ccccggccca…Gtgtgggaag ## [83] 0 | ctcctcactt…agacagggcg# # [84] 0 | tcacctccca…GGGGCGGCGG ## [85] 0 | gggcagtgca…Ttgggccaaa ## [86] 0 | ttctcgggt…来自一个未指定基因组的84个序列

迭代：

bf < -  bamfile（fl [1]，failitsize = 5000）打开（bf）重复{galn < -  readgalignments（bf）if（长度（galn）== 0）break ##做工作消息（长度（galn））}
## 5000 ## 5000
## 4282
关闭（BF）

4.出处

sessionInfo ()
## R版本3.6.0修补（2019-04-26 R76431）##平台：X86_64-Apple-Darwin17.7.0（64位）##正在运行：Macos High Sierra 10.13.6 ####矩阵产品：默认## blas：/users/ma38727/bin/r-3-6-branch/lib/liblblas.dylib ## lapack：/users/ma38727/bin/r-3-6-branch/lib/librlapack.dylib＃## locale：## [1] en_US.UTF-8 / en_US.UTF-8 / EN_US.UTF-8 / C / EN_US.UTF-8 / EN_US.UTF-8 ## ##附加基础包：＃＃[1] stats4并行统计图形grdevices utils数据集## [8]方法基础#####其他附加包：## [1] Genomicalign_1.21.4 RsamTools_2.1.2 ## [3] rtracklayer_1.45.1 ggplot2_3.2.0 ##[5] Airway_1.5.0概述_1.15.5 ## [7] DelayedArray_0.11.2 BiocParlall_1.1.19.0 ## [9] MatrixStats_0.54.0 BioBase_2.45.0 ## [11] GenomicRanges_1.37.14 GenomeinfodB_1.21.1 ## [13] BioStrings_2.53.0xvector_0.25.0 ## [15] iRANGES_2.19.10 S4Vectors_0.23.17 ## [17] biocgenerics_0.31.4 biocstyle_2.13.2 ## ##通过命名空间加载（且未附加）：## [1] tidySelect_0.2.5 xfun_0.8 purrr_0.3.2 ## [4] lattice_0.20-38 colorspace_1.4-1 htmltools_0.3.6 ## [7] yaml_2.2.0 xml_3.98-1.20 rlang_0.4.0 ## [10] Pillar_1.4.2 Glue_1。3.。1withr_2.1.2 ## [13] GenomeInfoDbData_1.2.1 stringr_1.4.0 zlibbioc_1.31.0 ## [16] munsell_0.5.0 gtable_0.3.0 codetools_0.2-16 ## [19] evaluate_0.14 labeling_0.3 knitr_1.23 ## [22] Rcpp_1.0.1 scales_1.0.0 BiocManager_1.30.5.1 ## [25] digest_0.6.19 stringi_1.4.3 bookdown_0.11 ## [28] dplyr_0.8.2 grid_3.6.0 tools_3.6.0 ## [31] bitops_1.0-6 magrittr_1.5 RCurl_1.95-4.12 ## [34] lazyeval_0.2.2 tibble_2.1.3 crayon_1.3.4 ## [37] pkgconfig_2.0.2 Matrix_1.2-17 assertthat_0.2.1 ## [40] rmarkdown_1.13 R6_2.4.0 compiler_3.6.0