产生质量控制

芝麻提供了一组质量控制步骤。

芝麻QC功能返回sesameqc可以直接打印到屏幕上的对象。

sesameqc（SSET [[[1]]））

## ## ======================== ## = = ## ========================================= ##编号探针485577 ##均值（m/u）（频段INFI）：5529.506 ## MENAY（m+u）（band infi）：11059.01 ## ## ##  --Infinium II- ## No.探针：350076（72.095％）##平均强度：5160.813 ## ## ## -Infinium I（红色） -  ## No.探针：89203（18.371％）## No.探针一致的通道：88799 ## No. Porbes交换通道：162 ## No.探针低强度：242 ##平均强度（带内）：6527.3 ##平均强度（带外）：928.2117 ## ##＃＃＃＃ - 无INFINIUM I（GRN） -  ## No.探针：46298（9.535％）## No.探针一致频道：46000 ## No.探针交换通道：254 ## No. No.探针低强度：44 ##平均强度（频段）：6394.865 ##平均强度（带外）：640.0676 ## ## =============================＃= beta values = ## ========================##平均BETA：0.5072937 ##中间Beta：0.6090879 ## ## ##  -  CG Probes- ## No.探针：482421 ## No. No. probes wi wiTH NA：63563（13.176％）##平均β：0.5098332 ##中位数betas：0.6173473 ##％未甲基化（beta <0.3）：40.023％##％甲基化（beta> 0.7）CH探针 -  ## No.探针：3091 ## NO NA：581（18.797％）##平均BETA：0.08337478 ## MENTIAN BETAS：0.07236062 ##％unt甲基化（beta <0.3）：99.801％## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##％％甲基化（Beta> 0.7）：0.000％## ##  -  RS探针 -  ## No.探针：65 ## NA：0（0.000％）##平均BETA：0.5123969 ## ##中位数Betas：0.5321602 ##％未甲基化（β<0.3）：30.769％##％甲基化（β> 0.7）：30.769％## ## ## ## =================================================== ## =推理= ## =========================Bisulfite转换（GCT）：1.10858

这sesameqc可以将对象胁迫到data.frame并使用以下代码链接

QC10 < -do.call（rbind，lapply（SSET，功能（X）as.data.frame（（sesameqc（X））））QC10$sample_name < -名称（SSET）QC10 [，C（（'Mean_beta_cg'，，，，'frac_meth_cg'，，，，'frac_unmeth_cg'，，，，'性别'，，，，'年龄'）]

## mean_beta_cg frac_meth_cg frac_unmeth_cg sex age ## WB_105 0.5098332 45.96235 40.02335 MALE 57.43640 ## WB_218 0.5096105 47.06082 41.04828 MALE 37.95232 ## WB_261 0.5157003 47.57101 40.73839 MALE 21.93794 ## PBMC_105 0.5180599 46.11539 38.77543 MALE 55.49295 ## PBMC_218 0.5203​​244 47.78827 39.92857 MALE 38.26392 ## PBMC_2610.5260290 48.75566 39.61534 MALE 18.05454 ## Gran_105 0.4973380 46.31641 43.06686 MALE 60.07713 ## Gran_218 0.4976376 46.47685 43.20653 MALE 39.87609 ## Gran_261 0.5061924 47.36164 42.82382 MALE 23.75574 ## CD4+_105 0.5203​​645 47.25563 39.20422 MALE 48.97698

背景

背景级别由MANE_OOB_GRN和MANE_OOB_RED

图书馆（ggplot2）GGPLOT（QC10，AES（（x =MEAN_OOB_GRN，y =MEAN_OOB_RED，标签=sample_name））+geom_point（）+geom_text（（hjust =-0.1，，，，vjust =0.1）+geom_abline（（拦截=0，，，，坡度=1，，，，LineType =“点缀”）+XLAB（（“绿色背景”）+ylab（（“红色背景”）+xlim（（C（（500，，，，1200））+Ylim（（C（（500，，，，1200））

平均强度

平均{m，u}强度可以通过MANE_INTMESTY。同样，可以达到平均M+U强度MANE_INTSICTY_TOTAL。低强度是低输入或杂交不良的症状。

图书馆（小麦图）p1 < -GGPLOT（QC10）+geom_bar（（AES（sample_name，mean_intente），Stat ='身份'）+XLAB（（“样本名称”）+ylab（（“平均强度”）+Ylim（（0，，，，18000）+主题（（axis.text.x =element_text（（角度=90，，，，vjust =0.5，，，，hjust =1））p2 < -GGPLOT（QC10）+geom_bar（（AES（sample_name，mean_intenty_total），Stat ='身份'）+XLAB（（“样本名称”）+ylab（（“平均M+U强度”）+Ylim（（0，，，，18000）+主题（（axis.text.x =element_text（（角度=90，，，，vjust =0.5，，，，hjust =1））WGG（P1）+WGG（P2，权（））

颜色通道开关的分数

颜色通道开关的比例可以在Infi_switch_g2r和Infi_switch_r2g。这些数字是Infinium I探针如何受SNP诱导的颜色通道切换的影响。

GGPLOT（QC10）+geom_point（（AES（Infi_switch_g2r，Infi_switch_r2g））

Na的分数

NAS的一部分是由于多种原因，包括检测失败，高背景，推定的低质量探针等。frac_na_cg和num_na_cg（CG代表CPG探针，因此我们也有num_na_ch和num_na_rs）

p1 < -GGPLOT（QC10）+geom_bar（（AES（sample_name，num_na_cg），Stat ='身份'）+XLAB（（“样本名称”）+ylab（（“ NAS数量”）+主题（（axis.text.x =element_text（（角度=90，，，，vjust =0.5，，，，hjust =1））p2 < -GGPLOT（QC10）+geom_bar（（AES（sample_name，frac_na_cg），Stat ='身份'）+XLAB（（“样本名称”）+ylab（（“ NAS（％）的分数”）+主题（（axis.text.x =element_text（（角度=90，，，，vjust =0.5，，，，hjust =1））WGG（P1）+WGG（P2，权（））