注意:可以找到这个小插图的最新版本在这里还有一个简短的概览幻灯片在这里。
systemPipeRdata是一个帮助包生成一个单一命令NGS工作流模板，打算由它的父包使用systemPipeR(Girke 2014)。后者是用于构建的环境端到端分析管道具有自动报告生成下一代序列(NGS)应用，如RNA-Seq, Ribo-Seq, ChIP-Seq, VAR-Seq和许多其他。工作流模板的目录结构和所使用的样例数据systemPipeRdata描述在这里。
使用的R软件systemPipeRdata可从凹口。的systemPipeRdata包可以从R内安装如下:
来源(“//www.andersvercelli.com/biocLite.R”)#来源生物石。Rinstallation script biocLite("tgirke/systemPipeRdata", build_vignettes=TRUE, dependencies=TRUE) # Installs from github biocLite("systemPipeRdata") # Installs from Bioconductor once available there将一个可用的NGS工作流加载到当前工作目录中。控件执行此操作varseq模板。结果工作流目录的名称可以在mydirname论点。默认的零使用所选工作流的名称。如果已经存在相同名称和路径的目录，则会发出错误。
genWorkenvir(工作流=“varseq mydirname = NULL) setwd(“varseq”)在Linux和OS X系统上，同样可以通过终端的命令行通过以下命令实现。
$ Rscript -e "systemPipeRdata::genWorkenvir(workflow='varseq'， mydirname=NULL)"生成的工作流模板genWorkenvir包含以下预配置的目录结构:
workflow_name / # * .Rnw / *。限制型心肌病scripts and targets file param/ # parameter files for command-line software data/ # inputs e.g. FASTQ, reference, annotations results/ # analysis result files接下来，通过执行相应的代码从R中运行所选的样例工作流*。Rnw模板文件。如果首选对应的*。Rmd或*。R可以使用版本代替。或者，可以通过从命令行执行单个命令，从开始到结束运行整个工作流“让- b”在工作流目录中(在这里“varseq”)。更多关于运行和自定义的详细信息systemPipeR工作流可以在概述小插图中找到在这里。也可以用下面的命令从R打开这个小插图。
library("systemPipeR") #从Bioconductor加载需要通过biocLite()安装的systemPipeR("systemPipeR"， package = "systemPipeR")所提供的样例数据的位置systemPipeRdata可以作为列表。
pathList ()# # # #美元目标[1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata extdata /参数/ targets.txt”targetsPE美元# # # # # #[1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata extdata /参数/ targetsPE.txt”annotationdir美元# # # # # #”[1]/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef systemPipeRdata / extdata /注释 /" ## ## $ fastqdir # # [1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata / extdata / fastq /" ## ## $ bamdir # #[1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata / extdata / bam /" ## ## $ paramdir # #[1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata / extdata /参数 /" ## ## $ 工作流# #[1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata / extdata /工作流/“# # # #chipseq # #美元[1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata extdata /工作流/ chipseq /" ## ## $ rnaseq # #[1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata extdata /工作流/ rnaseq /" ## ## $ riboseq # #[1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata extdata /工作流/ riboseq /" ## ## $ varseq # # [1]“/ tmp / Rtmpc4JzlC / Rinst32a018c108ef / systemPipeRdata / extdata /工作流/ varseq /”sessionInfo ()## R version 3.3.0 (2016-05-03) ## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) ## Running under: Ubuntu 14.04.2 LTS ## ## locale: ## [1] LC_CTYPE=en_US。utf - 8 LC_NUMERIC = C而= en_US。UTF-8 ## [4] LC_COLLATE=C LC_MONETARY=en_US。utf - 8 LC_MESSAGES = en_US。UTF-8 ## [7] LC_PAPER=en_US。UTF-8 LC_NAME=C LC_ADDRESS= c# ## [10] LC_TELEPHONE=C LC_MEASUREMENT=en_US。## [1] parallel stats4 stats graphics grDevices utils datasets methods base ## ##其他附加包:# # # # [1] systemPipeRdata_1.3.3 systemPipeR_1.7.2 ShortRead_1.31.0 [4] GenomicAlignments_1.9.3 SummarizedExperiment_1.3.5 Biobase_2.33.0 # # [7] BiocParallel_1.7.4 Rsamtools_1.25.0 Biostrings_2.41.4 # # [10] XVector_0.13.2 GenomicRanges_1.25.4 GenomeInfoDb_1.9.1 # # [13] IRanges_2.7.6 S4Vectors_0.11.5 BiocGenerics_0.19.1 # # [16] BiocStyle_2.1.8 # # # #通过命名空间加载(并且没有附加):# # [1] Rcpp_0.12.5 lattice_0.20-33 GO.db_3.3.0 digest_0.6.9 # # [5] plyr_1.8.4 BatchJobs_1.6 backports_1.0.2 RSQLite_1.0.0 # # [9] evaluate_0.9 ggplot2_2.1.0 zlibbioc_1.19.0 GenomicFeatures_1.25.12 # # [13] annotate_1.51.0 Matrix_1.2-6 checkmate_1.8.0 rmarkdown_0.9.6 # # [17] GOstats_2.39.0 splines_3.3.0 stringr_1.0.0 pheatmap_1.0.8 # # [21]rcurl_1.95 - 4.8 biomaRt_2.29.2 munsell_0.4.3 sendmailR_1.2-1 # # [25] rtracklayer_1.33.7 base64enc_0.1-3 BBmisc_1.9 htmltools_0.3.5 # # [29] fail_1.3 edgeR_3.15.0 codetools_0.2-14 xml_3.98 - 1.4 # # [33] AnnotationForge_1.15.4 bitops_1.0-6 grid_3.3.0 RBGL_1.49.1 # # [37] xtable_1.8-2 GSEABase_1.35.0 gtable_0.2.0 DBI_0.4-1 # # [41] magrittr_1.5 formatR_1.4scales_0.4.0 graph_1.51.0 ## [45] stringi_1.1.1 hwriter_1.3.2 genefilter_1.55.2 limma_3.29.10 ## [49] latticeExtra_0.6-28 brew_1. 1.0-6 rjson_0.2.15 rcolorbrewer_1 .1.1 -2 ## [53] tools_3.3.0 Category_2.39.0 survivval_2 .39-4 yaml_2.1.13 ## [57] AnnotationDbi_1.35.3 colorspace_1.2-6 knitr_1.13Girke,托马斯。2014。" systemPipeR: NGS工作流和报表生成环境。"加州大学河滨分校。https://github.com/tgirke/systemPipeR。