R与bioconductor--Short Read(读取fastq) Rsamtools

本教程通过Coursera上的课程分享了如何使用Bioconductor进行基因组科学数据分析,包括使用ShortRead包读取fastq文件及利用Rsamtools包操作bam文件的具体步骤。
博主自学了coursera上来自约翰霍普金斯大学<使用Bioconductor分析基因组科学数据>,很不错,推荐给大家
Short Read(读取fastq)

library(ShortRead)
fl <- system.file(package="ShortRead", "extdata", "E-MTAB-1147",
                  "ERR127302_1_subset.fastq.gz")
reads <- readFastq(fl)
fqFile<- FastqFile(fl)
reads <- readFastq(fl)
sread(reads)[1:2]#读取序列
quality(reads)[1:2]#读取序列质量
id(reads)[1:2]#读取序列ID
as(quality(reads),"matrix")[1:2,1:10]#转化序列质量


Rsamtools

library(Rsamtools)
bamPath <- system.file("extdata","ex1.bam",package = "Rsamtools")
bamFile <- BamFile(bamPath)
bamFile
seqinfo(bamFile)
aln <- scanBam(bamFile)
length(aln)
class(aln)
names(aln)
aln <- aln[[1]]
names(aln)
lapply(aln,function(xx)xx[1])#取出每个列表里面的第一个元素
yieldSize(bamFile) <- 1
bamFile#此刻yieldSize: 1 每次只读取一行
open(bamFile)
scanBam(bamFile)[[1]]$seq
scanBam(bamFile)[[1]]$seq
scanBam(bamFile)[[1]]$seq
gr <- GRanges(seqnames = "seq2",
ranges = IRanges(start = c(100,1000),end =c(1500,2000)))
gr
params<- ScanBamParam(which = gr,what = scanBamWhat())
scanBamWhat()
aln <- scanBam(bamFile,param = params)
names(aln)
head(aln[[1]]$pos)#有些reads很长,与设置的100边界重叠
bamView <- BamViews(bamPath)#读取多个bam文件
bamView
aln <- scanBam(bamView)#读入bam文件
names(aln[[1]][[1]])
bamRanges(bamView) <- gr#对BamViews设置ranges
aln<- scanBam(bamView)
names(aln[[1]])
quickBamFlagSummary(bamFile)#快速读取bam文件,给出summary


最后是完整代码片段
library(ShortRead)
fl <- system.file(package="ShortRead", "extdata", "E-MTAB-1147", 
                  "ERR127302_1_subset.fastq.gz")
reads <- readFastq(fl)
fqFile<- FastqFile(fl)
reads <- readFastq(fl)
sread(reads)[1:2]#读取序列
quality(reads)[1:2]#读取序列质量
id(reads)[1:2]#读取序列ID
as(quality(reads),"matrix")[1:2,1:10]#转化序列质量

library(Rsamtools)
bamPath <- system.file("extdata","ex1.bam",package = "Rsamtools")
bamFile <- BamFile(bamPath)
bamFile
seqinfo(bamFile)
aln <- scanBam(bamFile)
length(aln)
class(aln)
names(aln)
aln <- aln[[1]]
names(aln)
lapply(aln,function(xx)xx[1])#取出每个列表里面的第一个元素
yieldSize(bamFile) <- 1
bamFile#此刻yieldSize: 1 每次只读取一行
open(bamFile)
scanBam(bamFile)[[1]]$seq
scanBam(bamFile)[[1]]$seq
scanBam(bamFile)[[1]]$seq
gr <- GRanges(seqnames = "seq2",
ranges = IRanges(start = c(100,1000),end =c(1500,2000)))
gr
params<- ScanBamParam(which = gr,what = scanBamWhat())
scanBamWhat()
aln <- scanBam(bamFile,param = params)
names(aln)
head(aln[[1]]$pos)#有些reads很长,与设置的100边界重叠
bamView <- BamViews(bamPath)#读取多个bam文件
bamView
aln <- scanBam(bamView)#读入bam文件
names(aln[[1]][[1]])
bamRanges(bamView) <- gr#对BamViews设置ranges
aln<- scanBam(bamView)
names(aln[[1]])
quickBamFlagSummary(bamFile)#快速读取bam文件,给出summary


<think>好的,我现在需要帮助用户解决一个问题。用户提供了使用conda创建独立环境并安装特定版本R包的代码,但用户不想切换R的版本,想直接安装这些特定版本的包。我需要理解用户的需求,并找出合适的解决方案。 首先,我需要分析用户原来的方法。他们使用conda创建了一个新环境,指定了R的版本为4.3.3,然后安装了特定版本的Bioconductor包和CRAN包。这可能是因为某些包版本用户当前的R版本不兼容,或者用户希望保持环境的独立性。但用户现在不想切换R版本,可能他们当前的环境已经有特定的R版本,或者有其他依赖,不想被conda的环境管理所影响。 接下来,用户的需求是直接在现有的R环境中安装这些特定版本的包,而无需使用conda环境。这意味着需要找到在R中直接安装指定版本包的方法。对于CRAN包来说,用户可以使用`install.packages()`并指定版本,或者使用`remotes`包中的`install_version()`函数。而对于Bioconductor包,安装特定版本的方法可能不同,因为Bioconductor通常使用`BiocManager::install()`,并且其版本Bioconductor的发布版本相关联。 我需要确认用户是否了解Bioconductor包的版本控制机制。Bioconductor采用半年一次的发布周期,每个发布版本对应一组包的兼容版本。因此,安装特定版本的Bioconductor包可能需要指定正确的Bioconductor版本,或者使用GitHub上的源码安装。例如,GSVA的2.0.5版本可能对应某个特定的Bioconductor发布版本,比如Bioconductor 3.18。如果用户当前的R版本不支持该Bioconductor版本,可能会遇到兼容性问题。 因此,用户需要先检查当前R版本对应的Bioconductor版本。例如,R 4.3.x对应Bioconductor 3.18,而如果用户当前的R版本较旧或较新,可能需要调整。如果用户当前的R版本所需的Bioconductor包版本不兼容,可能需要升级或降级R,或者寻找其他方法,如从源代码安装。 对于CRAN包,如readxl和dplyr,用户可以使用`install_version`函数。例如: ```r remotes::install_version("readxl", "2.1.0") remotes::install_version("dplyr", "1.1.0") ``` 但需要确保这些版本当前R版本兼容。如果用户当前R版本过新,可能某些旧版本的包无法安装,或者需要依赖旧版本的其它包,导致依赖冲突。 对于Bioconductor包,如GSVA、SummarizedExperiment、S4Vectors,用户可能需要使用`BiocManager::install("package@version")`的语法。例如: ```r BiocManager::install("GSVA@2.0.5") ``` 但需要确认BiocManager是否支持该版本当前R版本的兼容性。如果用户的R版本对应的Bioconductor版本不支持这些包版本,可能需要从源码安装,如通过GitHub的提交记录或使用Bioconductor的旧版本仓库。 此外,用户可能需要先安装`remotes`或`BiocManager`包,如果尚未安装的话。 可能的步骤总结如下: 1. 检查当前R版本,确认其对应的Bioconductor版本。 2. 确定所需Bioconductor包版本是否属于该Bioconductor版本支持的范围。 3. 如果支持,使用BiocManager安装指定版本。 4. 如果不支持,可能需要从源代码安装,如通过GitHub的特定提交或使用旧版Bioconductor仓库。 5. 对于CRAN包,使用remotes::install_version安装指定版本。 6. 处理可能出现的依赖问题,如其他包版本的要求。 但用户可能遇到的困难包括:Bioconductor包的版本R版本不匹配,依赖包版本冲突,或无法找到特定版本的源代码。需要指导用户如何处理这些情况,例如降级R版本,或寻找替代安装方法。 另外,用户可能需要了解,直接安装旧版本包可能导致依赖冲突,尤其是当其他已安装的包依赖于新版本时。因此,建议即使不使用conda环境,也应考虑使用R的环境管理工具,如renv,来隔离项目环境,避免影响全局包配置。 总结,解决方案应分为几个步骤:安装必要的工具(remotes和BiocManager),安装CRAN包,安装Bioconductor包,处理兼容性问题,以及推荐使用环境隔离。需要将这些步骤以清晰的方式呈现给用户,并指出可能的注意事项和替代方案。</think>以下是在不切换R版本的情况下安装指定版本R包的逐步解决方案: 1. 安装必要工具 ```r # 在R控制台中执行 install.packages(c("remotes", "BiocManager")) ``` 2. 安装CRAN包指定版本 ```r # 使用remotes包安装CRAN历史版本 remotes::install_version("readxl", version = "2.1.0") remotes::install_version("dplyr", version = "1.1.0") ``` 3. 安装Bioconductor包指定版本 ```r # 先确定当前Bioconductor版本 BiocManager::version() # 使用@语法指定包版本 (需要先加载BiocManager) BiocManager::install("GSVA@2.0.5") BiocManager::install("SummarizedExperiment@1.30.0") BiocManager::install("S4Vectors@0.38.0") ``` 4. 兼容性处理技巧 - 如果出现版本冲突提示,可尝试: ```r # 强制安装特定提交版本 remotes::install_git("https://git.bioconductor.org/packages/GSVA", ref = "RELEASE_3_18") ``` - 查看可用版本: ```r available.versions("GSVA") # 需要先安装biocViews包 ``` 注意事项: 1. 版本依赖关系 - 确保当前R版本支持目标包版本: $$ \text{Bioconductor\ 3.18} \leftrightarrow \text{R\ 4.3.x} $$ - 使用`sessionInfo()`查看当前环境信息 2. 推荐替代方案 建议使用`renv`创建项目级隔离环境: ```r # 初始化环境 renv::init() # 安装指定版本包 renv::install("dplyr@1.1.0") renv::install("Bioconductor/GSVA@2.0.5") ``` 常见问题排查: 1. 出现`non-zero exit status`错误 - 确保系统依赖已安装(如zlib、libcurl等) - Linux需安装开发工具:`sudo apt-get install build-essential` 2. 版本不可用时的解决方案 ```r # 从GitHub安装历史版本 remotes::install_github("rstudio/dplyr@v1.1.0") ``` 3. 依赖降级警告处理 ```r # 使用checkpoint包安装历史快照 library(checkpoint) checkpoint("2023-10-01") # 指定兼容日期 ```
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