# # - - - - -设置,包括= FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - knitr:: opts_chunk设置(echo = TRUE) knitr:美元:opts_chunk设置美元(崩溃= TRUE,评论= " # >”)图书馆(devtools) load_all (“。/”) # # - - - - - eval = FALSE,消息= FALSE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # #安装这个包,开始R(“3.6”或更高版本)并输入:如果(# # !requireNamespace (“BiocManager”,悄悄地= TRUE)) # # install.packages (BiocManager) # # # # BiocManager::安装(“的”)图书馆(的)# # # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -数据(峰值)# # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -某人< -系统。文件(“extdata”、“example.spike。bam”,包= "的" mustWork = TRUE) outFasta < -粘贴(系统。文件(“extdata”,包= "的" mustWork = TRUE),“/ spike_contigs.fa”, 9 = " ")显示(generate_spike_fasta(某人,=飙升,fa = outFasta)) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - < -系统峰值。文件(“extdata”、“峰值。足总”,包= "的" mustWork = TRUE) spikemeth < -甲基化process_spikes美元飙升(峰值、spikemeth) # # - - - - - eval = TRUE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - genomic_bam_path < -系统。文件(“extdata”、“example_chr21。bam”,包= "的" mustWork = TRUE) genomic_coverage < - scan_genomic_contigs (genomic_bam_path飙升=飙升)spike_bam_path < -系统。文件(“extdata”、“example.spike。bam”,包= "的" mustWork = TRUE) spikes_coverage < - scan_spike_contigs (spike_bam_path飙升=飙升)# # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - genomic_bedpe_path < -系统。文件(“extdata”、“example_chr21_bedpe.bed。广州”,包= "的" mustWork = TRUE) genomic_coverage < - scan_genomic_bedpe (genomic_bedpe_path基因组=“hg38”) spike_bedpe_path < -系统。文件(“extdata”、“example_spike_bedpe.bed。广州”,包= "的" mustWork = TRUE) spikes_coverage < - scan_spike_bedpe (spike_bedpe_path飙升=飙升)# # - - - - - eval = TRUE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # #计算甲基化特异性methyl_spec < - methylation_specificity (spikes_coverage飙升=飙升)打印(methyl_spec) # # - - - - - eval = TRUE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # #构建高斯广义线性模型在激增控制数据gaussian_glm <——model_glm_pmol (spikes_coverage飙升=飙升)总结(gaussian_glm) # # - - - - - eval = TRUE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - # #预测pmol浓度来选择一个基因组除了hg38,使用BSgenome:: available.packages()找到有效的BSgenome名#库(“BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38”) sample_data_pmol < - predict_pmol (gaussian_glm、genomic_coverage BSgenome =“BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38 ret =“df”)负责人(sample_data_pmol n = 1) # # - - - - - eval = TRUE - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - sample_binned_data < - bin_pmol (sample_data_pmol)头(sample_binned_data n = 1) # # - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - sessionInfo ()