个人认为,R语言有两个强项,统计和绘图。在生物信息数据分析中,R语言更多时候是发挥一个科学计算和可视化的作用。当然,R语言的功能远不止于此,不仅可以作为脚本语言,解
个人认为,R语言有两个强项,统计和绘图。在生物信息数据分析中,R语言更多时候是发挥一个科学计算和可视化的作用。当然,R语言的功能远不止于此,不仅可以作为脚本语言,解决统计分析和可视化的”小”问题,也可以编写一套完整pipeline, 解决整套数据分析的”大”问题。
本文的主角就是这样一个R包-esATAC, 这个R包提供了一整套完整的ATAC数据分析的功能,对应的文章发表在Bioinformatics上,链接如下
https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/15/2664/4924216
数据处理的流程图示意如下
总体分为两个部分:
作为一个pipeline, 支持一键化分析, 对于单个样本的数据,用法如下
采用atacPipe这个函数进行分析,对于case/control的数据。用法如下
除了一键化运行外,也支持分步运行,将每个独立的功能拆分成不同的函数,部分列表如下
通过单独运行这些函数来实现不同的功能。该R包功能完善的同时,随之而来的是体量大,安装复杂,因为依赖很多的第三方R包和软件。只要解决了安装问题,使用起来是非常方便的。对于R语言熟练的朋友,可以一试!
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