## ----风格，echo = false，结果='Asis'-----------------------------------------------------生物焦质:: markdown（）选项（width = 100，max.print = 1000）knitr :: opts_chunk $ set（eval =as.logical（sys.getenv（“knitr_eval”，“true”）），cache = as.logical（sys.getenv（“knitr_cache”，“true”）））## ----设置，echo = false，消息= false，警告= false -------------------------------------- suppressPackageStartUpMessages（{图书馆（基因组）库（Biocomicfiles）}）## ----配置 - 测试---------------------------------------------------------------------------------------- stopifnot（getRversion（）> ='3.2'&& getRversion（）<'3.3'，Biocinstaller :: Biocversion（）==“3.2”）## ----迭代-------------------------------------------------------------------------------------------------，param = scanbamparam（什么=“seq”）））}映射< - 函数（Aln）{## Count g或C核苷酸每读库（BIOSTRUINGS）GC < - LEDITYREQUENCY（MCOLS（ALN）$ SEQ，“GC”）##总结0,1，... G或C核苷酸的读数的数量（1 + GC，73）#max。阅读长度：72}减少<--` +`## ----迭代-doit -------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 图书馆（rnaseqdata.hnrnpc.bam.chr14）vls < - rnaseqdata.hnrnpc.bam.chr14_bamfiles bf < - bamfile（fls [1]，failingsize = 100000）GC <--dementByyield（BF，产量，地图，减少）图（GC， type="h", xlab="GC Content per Aligned Read", ylab="Number of Reads") ## ----parallel-doit-------------------------------------------------------------------------------- library(BiocParallel) gc <- bplapply(BamFileList(fls), reduceByYield, yield, map, reduce) library(ggplot2) df <- stack(as.data.frame(lapply(gc, cumsum))) df$GC <- 0:72 ggplot(df, aes(x=GC, y=values)) + geom_line(aes(colour=ind)) + xlab("Number of GC Nucleotides per Read") + ylab("Number of Reads") ## ----sessionInfo---------------------------------------------------------------------------------- sessionInfo()