肿瘤基因组测序的结果存储在VCF格式中，我们先对VCF进行一些基本的操作，以获得对其直观的印象，下载一个VCF文件，来看一下。参考教程Introduction to Command Line 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818 ...

在操作数据框时，当取子集时，不论使用subset()或者对行名进行筛选，得到的结果中都会包含无值但存在的LEVEL，需要去除多余的LEVEL，否则在进行某些操作时会出错。 12Y <- droplevels(X)# 此命令会去掉数据框中多余的LEVEL，只保留有值的LEVEL

R package circlize:可惜这个文档写得太枯燥。下面作图主要参考这个教程Variant Visualisation 我们的目的是使用CIRCLIZE这个程序来对VCF文件作图，即对VCF进行简单的可视化，显示SNP或INDEL在染色体上的位置。 123456789101112131415161718192021222324252627282930> library(circlize)# SNV> snp=read.table("./snp.vcf")> snv=c ...

BCFTOOLS VIEW 可以用于查看VCF或BCF文件，VCF/BCF互相转换，提取子集，或进行过滤，用法如下： 123456bcftools view [options] <in.vcf.gz> [region1 [...]]# 只针对压缩的VCF文件，即vcf.gz，若不是压缩格式，先转换成压缩格式，比如现在有一个文件，xxx.vcf，使用bgzip进行压缩，> bgzip xxx.vcf# 得到xxx.vcf.gz，生成索引> bcftools index -t ...

VCF（Variant Call Format），是存储变异信息的文件格式，包括SNP（单核苷酸多态性，指单碱基变异）、INDEL（插入或缺失，指短片段变异）、SV（结构变异，指长片段变异）、CNV（拷贝数变异）。 一、VCF文件内容VCF文件包含两个部分，注释与主体。注释部分以##开头，如下： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344##fileformat=VCFv4.2# ...

在R中，如果要将data.frame的某一列转化为行名，则不能有重复，否则会报错，简单的办法就是对要操作的列进行去重，比如 12345678910111213141516171819# 现在，data是data.frame，35976行> dim(data)[1] 35976 39> head(data$X)[1] Adora1 Sntg1 Adgrb3 Prim2 Cflar Obsl1 35974 Levels: 0610005C13Rik 0610006L08Rik ...

123456789101112131415161718192021222324252627library(clusterProfiler)library(org.Mm.eg.db)> X <- bitr(gene, fromType='SYMBOL', toType='ENTREZID', OrgDb='org.Mm.eg.db')> EGG <- enrichKEGG(gene= X$ENTREZID, organism = ' ...

VCF是Variant Call Format的首字母缩写，是存储变异信息的文件格式，在进行下游分析之前，我们先在IGV中对VCF进行简单的可视化，以有直观的印象，当然，也可检查特定位点是否存在突变，这可以帮助判断某单基因疾病是否由某基因的突变所致。 首先，启动IGV，安装教程见前面的文章。 检查VCF文件是否有对应的索引文件(vcf.idx)，如有索引，可以直接载入IGV，如无索引，使用tabix命令生成索引，并载入IGV中，如下图 从上图中可以看出，对于样本，分为深蓝与青色，深蓝代表杂合突 ...

这个教程是使用VennDiagram程序绘制简洁美观的VENN（韦恩图），最多支持五组数据 12345678910111213141516171819202122> library(VennDiagram)# 准备3组数据> x <- c(1:35)> y <- c(27:80)> z <- c(22:50,90:100)> x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ...

在R中，对于长向量，如果需要展示，直接打印不够美观，可以将其转换为表格，美观而且直白，可以使用ggtexttable这个函数，比如，我们现在有一个向量，有许多基因名称， 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687 ...