##----style，echo=FALSE，results='asi'------------------------------------仿生风格：：markdown（）##----函数，include=FALSE-------------------------------------------------#用于为图像添加字幕和引用图像的功能图<-局部({i<-0参考<-list（）列表(cap=函数（refName，text）{i<<-i+1参考[[参考名称]]#粘贴（“图形”，i，“：”，文本，sep=“”）粘贴（文本，sep=“”）},ref=函数（refName）{参考[[参考名称]]})})##----echo=真，eval=真，message=假--------------------------------图书馆（AllelicImbalance）##----echo=真，eval=真-------------------------------------------------搜索区域<-GRanges（seqnames=c（“17”），ranges=I范围（79478301，79478361））路径到文件<-system.file（“extdata/ERP000101_subset”，package=“AllelicImbalance”）读取<-impBamGAL（pathToFiles，searchArea，verbose=FALSE）杂合子位置<-scanFor杂合子（读取，详细=FALSE）countList<-getAlleleCounts（读取，杂合子位置，verbose=FALSE）a.简单<-ASEsetFromCountList（杂合子位置，countList）a.简单##----echo=真，eval=真，warning=假--------------------------------库（VariantAnnotation）pathToVcf<-粘贴（pathToFiles，“/ERP000101.vcf”，sep=“”）VCF<-readVcf（路径到VCF，“hg19”）gr<-田庄（VCF）#仅使用双等位gr.filt<-gr[宽度（mcols（gr）[，“REF”]）==1|未列出（重叠（mcols（gr）[，“ALT”]，宽度）==1]countList<-getAlleleCounts（读取，gr.filt，verbose=FALSE）a.vcf<-ASEsetFromCountList（rowRanges=gr，countList）##----echo=真，eval=真-------------------------------------------------BcfGR<-impBcfGR（pathToFiles，searchArea，verbose=FALSE）countListBcf<-getAlleleCounts（读取，BcfGR，详细=FALSE）a.bcf<-ASEsetFromCountList（BcfGR，countListBcf）##----echo=真，eval=真-------------------------------------------------加上<-getAlleleCounts（读取，杂合子位置，strand=“+”，verbose=F）减去<-getAlleleCounts（读取，杂合子位置，strand=“-”，verbose=F）a.绞合<-ASE从计数列表设置(杂合子位置，countListPlus=加号，countListMinus=减号)a.绞合##----echo=真，eval=真，message=假，results=“隐藏”--------------#从genesymbol获取searchArea库（org.Hs.eg.db）搜索区域<-getAreaFromGeneNames（“ACTG1”，org.Hs.eg.db）#获取rs-ID库（SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37）gr<-rowRanges（简单用法）更新的GRanges<-getSnpIdFromLocation（gr，SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37）rowRanges（a.simple）<-updatedGRanges##----echo=真，eval=真-----------------------------------------------------#模拟表型数据pdata<-数据帧(处理=样品（c（“ChIP”，“输入”），长度（读取），替换=真），性别=样本（c（“男性”，“女性”），长度（读取），替换=真），row.names=粘贴（“个人”，1:长度（读取），sep=“”）#使用pdata创建新的ASEseta.新<-ASEsetFromCountList(杂合子位置，countList（计数列表），colData=pdata）#添加到现有对象colData（a.simple）<-更新##----echo=真，eval=真-----------------------------------------------------#推断和添加基因型需要声明参考等位基因ref（a.simple）<-randomRef（a.simple）基因型（a.simple）<-infirfGenotypes（a.simp）#获取基因型信息不仅需要有关#参考等位基因和替代等位基因alt（a.simple）<-inforAltAllele（a.simple）基因型（a.simple）[，1:4]##----echo=真，eval=真-----------------------------------------------------#构造一个示例相位矩阵设定种子（1）行<-nrow（a.simple）cols<-ncol（简单用法）p1<-矩阵（样本（c（1,0），替换=真，大小=行*cols），nrow=行，ncol=列）p2<-矩阵（样本（c（1,0），替换=真，大小=行*列），nrow=行，ncol=列）phase.mat<-矩阵（粘贴（p1，样本（c（“|”，“|”），“/”），大小=行*列，替换=真），p2，sep=“”），nrow=行，ncol=列）相位（a.simple）<-phase.mat##----echo=真，eval=真-----------------------------------------------------#加载VariantAnnotation并使用Vcf文件中的阶段信息pathToVcf<-system.file（“extdata/ERP000101_subset/ERP000101.vcf”，package=“AllelicImbalance”）p<-readGT（路径到Vcf）#示例Vcf文件仅包含20个示例中的19个#所以我们必须进行子集和排序a.subset<-a.simple[，colnames（a.simple）%in%colnamesp.subset<-p[，在%列名（a.subset）中的列名（p）%]p.ordered<-p.subset[，match（列名（a.subset），列名（p.subsette））]##----echo=真，eval=真-----------------------------------------------------#根据模拟数据ref（a.simple）<-c（“G”、“T”、“c”）#推断和设置替代等位基因alt<-inferAltAllele（a.simple）alt（a.simple）<-alt#来自参考基因组数据（ASEset.sim）fasta<-system.file（'extdata/hg19.chr17.subset.fa'，package='AllelicImbalance'）ref<-refAllele（ASEset.sim，fasta=fasta）ref（ASEset.sim）<-ref##----echo=真，eval=真-----------------------------------------------------#制作countList示例，包括SNP的全球样本设定种子（1）countList未知<-list（）样本<-粘贴（rep（“样本”，10），1:10，sep=“”）snps<-1000for（snp in 1:snps）{计数<-矩阵（0，nrow=长度（样本），ncol=4，dimnames=列表（示例，c（'A'，'T'，'G'，'c'））等位基因<-样本（1:4，2）for（1中的样本：长度（样本））{计数[样本，等位基因]<-as.integer（rnorm（2，mean=50，sd=10））}countListUnknown〔〔snp〕〕＜-计数}#为相应信息创建示例rowRangesgr<-G范围(seqnames=Rle（示例（粘贴（“chr”，1:22，sep=“”），snps，替换=TRUE）），范围=I范围（1:snp，宽度=1，名称=粘贴（“snp”，1:snps，sep=“”）），strand=“*”)#制作ASEseta<-ASEsetFromCountList（gr，countListUnknown=countList未知）#设置一个随机等位基因作为参考参考（a）<-randomRef（a）基因型（a）<-infirfGenotypes（a）#得到参考等位基因的分数refFrac<-fraction（a，top.fraction.critria=“ref”）#校验平均值平均值（refFrac）##----echo=真，eval=真-----------------------------------------------------#set ref等位基因ref（a.straint）<-c（“G”、“T”、“c”）#二项检验二进制测试（a.strand[，5:8]，“+”）#方形试验chisq.试验（a.strand[，5:8]，“-”）##----echo=真，eval=真，message=假--------------------------------------#在这个例子中，每个snp都位于不同的外显子上地区<-granges（a.simple）rs<-区域摘要（a.simple，region）秒基本（rs）##----echo=TRUE，eval=TRUE，fig.cap=fig$cap（“barplotPlusStrandDefault”，“红色条显示与位置chr17:79478331处snp重叠的G等位基因的读取次数，绿色条显示与重叠的T等位基因读取次数。”）----条形图（a.strand[2]，strand=“+”，xlab.text=“”，legend.intespace=2）##----echo=TRUE，eval=TRUE，fig.cap=fig$cap（“barplotPlusStrandPsub”，“此处默认的二次方p值已被二项式测试的p值替换”）----#使用另一个p值来源btp<-二进制测试（a.strand[1]，“+”）条形图（a.strand[2]，strand=“+”，testValue=t（btp），xlab.text=“”，legend.intespace=2）##----echo=真，eval=真-----------------------------------------------------初始值<-c（15,20）对于（c（1,2,4,6）中的i）{bp<-signif（二进制检验（init*i，p=0.5）$p.value，3）cp<-sinif（chisq.检验（init*i，p=c（0.5,0.5））$p.value，3）cat（粘贴（“A:”，初始[1]*i，“B:”，初始化[2]*i，”binom p:“，bp，”chisq-p:“，cp，”\n“）}##----echo=TRUE，eval=TRUE，fig.cap=fig$cap（“barplotFraction”，“type='fraction'的条形图。每个条形图代表一个样本，默认情况下，所有样本中表达最多的等位基因位于顶部，此处为绿色。黑线表示等位基因的1:1表达。”）----条形图（a.simple[2]，type=“分数”，cex.main=0.7）##----echo=TRUE，eval=TRUE，fig.cap=fig$cap（“barplotSampleColour”，“带有等位基因片段的条形图，另外按性别着色。”）----#顶部和底部颜色sampleColour.top<-rep（“淡紫色”，ncol（a.simple））sampleColour.top[colData（a.simple）[，“性别”]%以%表示“男性”]<-“深绿色”sampleColour.bot<-rep（“蓝色”，ncol（简单用法））sampleColour.bot[colData（a.simple）[，“性别”]%以%“男性”表示]<-“seashell2”条形图（a.simple[2]，type=“分数”，sampleColour.top=sampleColour.top，sampleColour.bot=样本颜色.bot，cex.main=0.7）##----echo=TRUE，eval=TRUE，message=FALSE，fig.cap=fig$cap（“barplotAnnotation”，“从org.Hs.eg.db包中提取基因信息的条形图”）----图书馆（org.Hs.eg.db）条形图（a.simple[1]，OrgDb=org.Hs.eg.db，cex.main=0.7，xlab.text=“”，ypos.annotation=0.08，annotation.intespace=1.3，图例间距=1.5)##----echo=TRUE，eval=TRUE，message=FALSE，fig.cap=fig$cap（“barplotRef”，“参考等位基因作为顶部分数的条形图，top.fraction.cocriteria='ref'”）----#负荷数据数据（ASEset）#使用参考和替代等位基因信息alt（ASEset）<-indereAltAllele（ASEset）条形图（ASEset[1]，type=“fraction”，strand=“+”，xlab.text=“”，top.fraction.critority=“ref”，cex.main=0.7）##----echo=TRUE，eval=TRUE，message=FALSE，fig.cap=fig$cap（“barplotPhase”，“母体相位为顶部分数的条形图，top.fraction.cocriteria='phase'”）----#使用相位信息相位（ASEset）<-phase.mat条形图（ASEset[1]，type=“分数”，strand=“+”，xlab.text=“”，top.fraction.scriteria=“phase”，cex.main=0.7）##----echo=TRUE，eval=TRUE，message=FALSE，fig.cap=fig$cap（“locationplotDefault”，“带有计数器条的位置图，显示SNP区域”）----#使用计数类型的位置图a.stranded.sorted<-sort（a.stranded，递减=FALSE）位置图（a.stranded.sort，type=“count”，cex.main=0.7，cex.legend=0.4）##----echo=TRUE，eval=TRUE，message=FALSE，fig.cap=fig$cap（“locationplotAnnotation”，“包含从org.Hs.eg.db和TxDb.Hsapens.UCSC.hg19.knownGene包中提取的基因和转录信息的位置图”）----#位置图注释文库（TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.已知基因）位置图（a.stranded.sort，OrgDb=org.Hs.eg.db，TxDb=TxDb。哈皮恩斯。UCSC.hg19.knownGene）##----echo=真，eval=真，message=假，fig.cap=图$cap（“gbarplotcount”，“gbarblot with type='count'”）----#gbarplots类型为“count”gbarplot（ASEset，type=“count”）##----echo=TRUE，eval=TRUE，message=FALSE，fig.cap=fig$cap（“gbarplotfraction”，“gbarblot with type='fraction'”）----#gbarplots类型为“分数”gbarplot（ASEset，type=“分数”）##----echo=TRUE，eval=TRUE，message=FALSE，fig.cap=fig$cap（“glocationplot”，“glocation plot，显示定义区域内SNP的ASE”）----#记住设置基因组基因组（ASEset）<-“hg19”glocationplot（ASEset，strand='+'）##----echo=TRUE，eval=TRUE，message=FALSE，fig.cap=fig$cap（“glocationplot”，“使用ASEDAnnotationTrack定制的Gviz图，显示定义区域内SNP的ASE以及读取覆盖信息”）----#加载Gviz包图书馆（Gviz）#子集ASEset并读取x<-ASE集[，1:2]r<-读取[1:2]seqlevels（r，pruning.mode=“粗糙”）<-seqlevel（x）GR<-G范围（序列名=序列级别（x），范围=I范围（开始=最小值（开始（x）），结束=最大值（结束（x），链=“+”，基因组=基因组（x））deTrack<-Ased注释跟踪（x，GR=GR，type='fraction'，strand='+'）covTracks<-CoverageDataTrack（x，BamList=r，strand='+'）lst<-c（取消跟踪，covTracks）尺寸<-c（0.5，rep（0.5/长度（covTracks），长度（cov Tracks”））plotTracks（lst，from=min（start（x）），to=max（end（x），col.line=NULL，showId=FALSE，main='main'，cex.main=1，title.width=1，type=“直方图”）##----echo=真，eval=真，message=假--------------------------------数据（ASEset.old）#由于某些原因，此命令不再工作（将询问邮件列表）#ASEset.new<-updateObject（ASEset.old）##----echo=真，eval=真-----------------------------------------------------sessionInfo（）