Read GENO in VCF 现在讲讲如何提取Genotype的信息。首先查看该VCF中含有geno的信息有什么: > geno(vcf) List of length 2 names(2): GT DP 这个文件只有两个信息 GT还有DP。通常其他的VCF file中还会含有GQ GL SP PL等相关的信息。 > geno(vcf)$GT[1:2,1:15] NA06984 NA06985 NA06986 NA06989 ...
在R语言中,如果你想让同一文件夹中的所有文件执行readVcf函数(假设你使用的是variantAnnotation包中的readVcf函数),你可以按照以下步骤进行操作: 获取指定文件夹中所有文件的路径列表: 使用list.files函数可以列出指定文件夹中的所有文件路径。例如,如果你想列出path/to/your/folder文件夹中的所有文件,可以使用以下代码...
vcf<-read.vcfR("pinf_sc50.vcf.gz") 可以通过@符号获取meta、fix、gt三部分数据 代码语言:javascript 复制 vcf@meta vcf@fix vcf@gt 另外一些操作数据的操作 代码语言:javascript 复制 queryMETA(vcf,element="AD") getFIX(vcf)[1:2,1:7] vcf@gt[1:5,1:7] gt<-extract.gt(vcf,element="GT"...
在R里面玩转vcf文件 看到一个成熟的R包,所以推荐一下 /vcfR_documentation/ /web/packages/vcfR/vignettes/intro_to_vcfR.html 最重要的使用方法,当然是读入vcf文件啦,如下: library(vcfR) vcf_file='/Users/jmzeng/germline/merge.dbsnp.vcf' vcf <- read.vcfR( vcf_file, verbose =FALSE) 十几秒钟就...
gff <- read.table('gff_file.gff', sep="\t", quote="") gff2 <- gff[grep("Supercontig_1.1", gff[,1]),] 从vcf文件提取染色体 注意,不是在R里完成的。需要在Terminal里进行。windows用户可以用vcftools。 grep "^#" my_variants.vcf > header.vcf # Meta grep "^Supercontig_1.1" my_varian...
2.设置路径(.vcf格式文件所在文件夹) setwd("/Users/bcl/Desktop/structure/variant") 3.生成.vcf文件的列表 myvcffile=list.files(pattern="*.vcf") 4.将列表中文件读入环境空间并以文件名作为变量名 list2env(lapply(setNames(myvcffile,make.names(gsub("*.vcf$","",myvcffile))),read.table,header...
读取vcf文件进行转换 代码语言:javascript 复制 vcf<-read.vcfR("D:/Jupyter/practice/rMVP_GWAS/smoove.filtered.impute.vcf.gz")x<-vcfR2genlight(vcf)x$ind.names ## 按照这个顺序准备一个群体分组pop(x)<-sample(c("pop1","pop2","pop3"),102,replace=TRUE)## 我这里的群体分组是随便给的gl2genale...
# 加载VariantAnnotation包library(VariantAnnotation)# 读取VCF文件vcf_file<-system.file("extdata","ex2.vcf",package="VariantAnnotation")variants<-readVcf(vcf_file,"hg19")# 过滤变异filtered_variants<-filterVariants(variants,QA>=30)print(filtered_variants)# 输出:Filtered VariantAnnotation object ...
VCF(Variant Call Files)描述了SNP和其他变异。该文件包括元信息行,含有列名的header line和众多的数据行,每一行都包括基因组上位置信息和每个位置上可选基因型信息。 数据通过VariantAnnotation的readVcf()读入 library(VariantAnnotation) fl <- system.file("extdata","chr22.vcf.gz",package=“VariantAnnotation") ...
vcfs<-readRDS(system.file("states/read_vcfs_as_granges_output.rds",package="MutationalPatterns")) 接下来是突变信号的计算,两个包都有自己的计算函数,但是核心都一样,突变信号数量是一致的。deconstructSigs包中的mut.to.sigs.input可以直接计算输入的数据的突变信号分布。MutationalPatterns 包中mutations_from...