2015.07.31版

配布するUSBメモリ中のhogeフォルダを
デスクトップにコピーしておいてください。

NGSハンズオン講習会
Bioconductorの利用法
東京大学・大学院農学生命科学研究科
アグリバイオインフォマティクス教育研究プログラム
門田幸二（かどた こうじ）
kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp
http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/
Rが導く未来は明るいのだろうか…
Jul 30 2015

1

Contents（全体）



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









7月22日（水）：84→83名。Bio-Linux 8とRのインストール状況確認。基本自習（門田・寺田先生）
7月23日（木）：92→90名。Linux基礎。LinuxコマンドなどUNIXの基礎の理解（門田）
7月24日（金）：85→83名。スクリプト言語。シェルスクリプト（アメリエフ株式会社 服部恵美先生）
7月27日（月）：93→91名。スクリプト言語。Perl（アメリエフ 服部先生）
7月28日（火）：91→90名。スクリプト言語。Python（アメリエフ 服部先生）
7月29日（水）：94→88名。データ解析環境R（門田） R基礎1(初級)：R言語の基礎（インストールから利用まで）
 R基礎2(初級)：ファイルの読み込み、行列演算の基本
 R各種パッケージ(中級)：パッケージのインストール法と代表的なパッケージの利用法
7月30日（木）：96→91名。データ解析環境R（門田） Bioconductorの利用法1(中級)：データの型やバージョンの違い
 Bioconductorの利用法2(中級)：FASTA/FASTQファイルの各種解析
8月3日（月）：89→84名。NGS解析。基礎（アメリエフ 山口昌雄先生）
8月4日（火）：85→80名。NGS解析。ゲノムReseq、変異解析（アメリエフ 山口先生）
8月5日（水）：86 →81名。NGS解析。RNA-seq、統計解析（前半：山口先生、後半：門田）
8月6日（木）：104 →98名。NGS解析。ChIP-seq（理研 森岡勝樹先生）

Jul 30 2015

2

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 20153

パッケージJul 30 2015

R起動直後に「?関数名」と打ち込んでも、使用法を記したウェブページが開
かずにエラーが出ることがあります。

4

参考

パッケージ

①「??alphabetFrequency」と打ち込むように勧められているので打ってみる。検索結果のウェブページが表示されるので、②それっぽい関数名のところをクリック。

①②

Jul 30 20155

パッケージJul 30 2015

参考 alphabetFrequency関数はBiostringsというパッケー
ジから提供されているものだと読み解く。「??関数名」は、関数名は既知だがどのパッケージから提供されているものかを知りたい場合などに利用する。

6

multi-FASTAファイルを読み込んで様々な解析ができるのは、①Biostringsや②seqinrなどの塩基配列解析用パッケージのおかげです。

パッケージ
①
②

Jul 30 2015

①

②

7

パッケージJul 30 2015

Biostringsというパッケージをlibrary関数を用いて読み込むことによって、alphabetFrequencyのようなBiostringsが提供する関数群を利用できるのです。ここでは、意図的に「library(Biostrings)」を2回実行して、2回目は何も表示されないということを思い出させています。実際には1回のみで大丈夫です。「?alp」まで打って
からTabキーを押すなどして「タブ補完」テクを有効利用。

8

R本体とパッケージの関係
「R本体」と「パッケージ」の関係
は、「パソコン」と「ソフト」、「Microsoft EXCEL」と「アドイン」、「Cytoscape」と「プラグイン」のようなものという理解でよい。

パソコンを購入しただけの状態では、できることが限られています。
 通常は、Officeやウイルス撃退ソフトなどをインストールして利用します。

Linuxをインストールしただけの状態では、できることが限られています。
 通常は、マッピングなど各種プログラムをインストールして利用します。



R本体をインストールしただけの状態では、できることが限られています。
 NGS解析を行う各種パッケージ（またはライブラリ）をインストールして利用します。

Jul 30 2015

9

CRAN提供パッケージは生命科学を含む様々な分
野で利用される。NGS解析は、主にBioconductor
 R上で利用可能なパッケージの2大リポジトリ(貯蔵庫) 提供パッケージを利用。
2015年7月22日現在

CRANとBioconductor

 CRAN (The Comprehensive R Archive Network)：6,878パッケージ
 Bioconductor：1,024パッケージ

Jul 30 201510

定期的にバージョンアップ


近年のリリース頻度

バグの修正や新たな機能がどんどん追加されている。最新版の利用をお勧め。毎年5月と11月ごろにバージョンアップするとよいだろう。

 R本体 (http://www.r-project.org/)

2015-06-18にver. 3.2.1をリリース
 2015-04-16にver. 3.2.0をリリース
 2015-03-09にver. 3.1.3をリリース
 2014-10-31にver. 3.1.2をリリース




…



2012-03-30にver. 2.15.0をリリース

…

 Bioconductor (http://bioconductor.org/)は半年ごとにリリース

2015-04にver. 3.1をリリース (R ver. 3.2.1で動作確認)、提供パッケージ数：1,024
 2014-10にver. 3.0をリリース (R ver. 3.1.1で動作確認)、提供パッケージ数：934
 2014-04にver. 2.14をリリース (R ver. 3.1.0で動作確認)、提供パッケージ数：824
 2013-10にver. 2.13をリリース (R ver. 3.0で動作確認)、提供パッケージ数：750
 2013-04にver. 2.12をリリース (R ver. 3.0で動作確認)、提供パッケージ数：672
 2012-10にver. 2.11をリリース (R ver. 2.15.1で動作確認)、提供パッケージ数：608
 2012-04にver. 2.10をリリース (R ver. 2.15.0で動作確認)、提供パッケージ数：553
 …
Jul 30 201511

Bioconductor

Jul 30 2015

Bioconductorに関する総説(Review)。ゲノム配列やアノテーションパッケージもBioconductorから提供されており、それらに関する言及もあり。

12

パッケージのインストール

Jul 30 2015

「必要最小限プラスアルファ」の推奨
インストール手順を行えば、「(Rで)塩基配列解析」で利用する多くのパッケージがインストールされます。

13

パッケージのインストール

Jul 30 2015

これらはCRANから提供されているものたち

14

①ゲノム情報のパッケージ群(BSgenome…)はBioconductorから提供されています。ここでは計6パッケージをインストールしています。②例えば赤線部分は、
マウスのmm10というバージョンのゲノム配列情報を含むパッケージの名前（BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10）に相当します。biocLiteという関数を用いて該当パッケージをインストールしています。

パッケージのインストール①②

Jul 30 201515

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 201516

PubMed上で「R Bioconductor」でキーワード検索し原著論文があるパッケージのみ探すのも一つの戦略ですが、原著論文公開前のパッケージも見つかります。

Bioconductor概観②①③

Jul 30 201517

Bioconductor概観

Jul 30 2015

ネットワーク環境にもよりますが、数秒～数分以内にこのような画面になります。

18

Bioconductor概観

基本的には左側のカテゴリ分けのところを眺めますが、Biostringsなど何を行うパッケージかがある程度分かっているものから逆引きして感覚をつかんでおくとよいでしょう。

「RNA-seq」など、フリーワード検
索をやってもいいとは思いますが、経験上あまりうまく引っかかってこないので私はやりません。

Jul 30 201519

Bioconductor概観

Jul 30 2015「biostrings」と打つとすぐにリストアップされる。

20

Bioconductor概観

Jul 30 2015

BioconductorのBiostringsパッ
ケージのページに飛びます。

21

Bioconductor概観

Jul 30 2015

BioconductorのBiostringsパッケージのページで、ちょっと下のほうに移動。biocViewsのところで見えるキーワードっぽいのがさきほどのカテゴリ分けに相当。例えば、DataRepresentationをクリッ
クするとカテゴリ分けの階層関係がわかる。

22

Bioconductor概観

DataRepresentationのカテゴリに含まれるのは34
パッケージであることが分かる。赤枠部分がそのリスト。Biostringsは、①大分類はSoftware、②中分類
はInfrastructureとなっており、その下の階層の③
DataRepresentationに含まれていることがわかる。

①②③

Jul 30 201523

Bioconductor概観②①大分類のSoftware、②中分類のInfrastructureも存在する。Biostringsは塩基配列の切り出しや文字列検索系関数も提供しているので、③SequenceMatchingがあるのも妥当。

③①

Jul 30 201524

Bioconductor概観①SequenceMatchingに含まれる17パッケージの一部しか表示されていないが、(Rで)塩基配
列解析中にはない②CRISPR関連のパッケージなども存在することに気づく。また、③ゲノム配列パッケージBSgenomeもあることがわかる。

③①②

Jul 30 201525

Bioconductor概観

ゲノム配列パッケージBSgenomeは、①内部的にBiostringsパッケージを利用していることがわかる。

①

Jul 30 201526

Bioconductor概観

Jul 30 2015

ゲノム配列パッケージBSgenomeのちょっと下のほうに移動。Depends(依存)のところにBiostringsが存在することがわかる。BSgenome
パッケージを利用したい場合には、予めこれらの依存関係のあるパッケージ群のインストールが完了している必要がある。推奨手順通りにパッケージのインストールをしていればBSgenomeを問題なく利用できるはずである。

27

Bioconductor概観

Jul 30 2015

BSgenomeを問題なく利用できるか
は、library(BSgenome)が通るかどうかで判断。R Guiの新規画面を起動。

28

Bioconductor概観

Jul 30 2015

library(BSgenome)の実行結果中にエラーメッセージが出ていなければOK

29

Bioconductor概観

Jul 30 2015

library(XXX)をやったときに、XXXパッケージ内部で利用するDependsやImportsにリストアップされているパッケージも同時にロードしている(読み込んでいる)。

30

Bioconductor概観

Jul 30 2015

もう一度library(BSgenome)をやってもメッ
セージは出ません。エラーメッセージが出ていなければ特に気にする必要はありません。

31

Bioconductor概観

Jul 30 2015

先にBSgenomeが内部的に利用している
Biostringsパッケージのロードを行っておくと、若干見栄えが異なるが、エラーメッセージが出ていないことさえ確認できれば問題ない。

32

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 201533

BSgenome利用の意義

Jul 30 2015

ゲノム配列情報はUCSCやEnsemblなどのウェブサイトから取得するのが一般的ではあるが、Rの生物種ごとに提供されているBSgenomeで取得、あるいは取り扱うことも可能。ChIP-seq用パッケー
ジMEDIPSはBSgenomeを利用。

34

×

BSgenome

プロモーター配列取得ではなく、①ゲノム配列取得のほうです！

①

Jul 30 201535

BSgenome

Jul 30 2015

黒枠部分のコードをコピペ。R ver. 3.1.3(Bioconductor ver. 3.0)で利用可能な生物
種のパッケージ名をリストアップ。71個あることが分かる。Rのバージョンが古いとパッケージ数は少なくなる。 例えばR ver.
3.2.0 (Bioconductor ver. 3.1)では77個。

36

BSgenome

赤枠のヒトゲノムは4バージョン(hg17, 18, 19,
GRCh38)を利用可能。2013年12月にリリースされた①最新版(GRCh38)のRパッケージも利用可能。

①

Jul 30 201537

黒枠部分のコードをコピペ。10秒程度かかる。実際にインストール済みのものは(このPC環境では)7
パッケージであることがわかる。講習会ではヒトゲノムの最新版(BSgenome.Hsapiens.NCBI.GRCh38)を使いますが、①これが入ってない場合は、②各
自installed.genomes()で見られる他のパッケージに置き換えて実行してください。

BSgenome②①

Jul 30 201538

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 201539

BSgenome①例題9。2013年12月にリリースされたヒトゲノム
最新版(GRCh38)のRパッケージを入力、multiFASTAファイルを出力として得る。作業ディレクト
リはどこでもよいが基本はデスクトップ上のhoge。
数分かかるが、約3.3GBのファイルが生成される。
決してテキストエディタで開かないで!

①

Jul 30 201540

①出力ファイルの内容は、fastaオブジェクトに格納されている。慣れれば②fastaオブジェクトの中身を眺めるほうが全体像をつかみやすい。

BSgenome②①

Jul 30 201541

①1～22番染色体のみ取扱いたい場合。
染色体番号の数が大きくなるほど配列長が短くなっている傾向が一目瞭然ですね。

BSgenome①

Jul 30 201542

①X, Y, およびミトコンドリア配列も含めたい場合。②配列の並びの確認は試行錯誤。最初からわかっていたわけではありません。R画面上で眺めるほうが、全体像を把握しやすい。

BSgenome①

Jul 30 2015②

43

X, Y, およびミトコンドリア配列までのサブセットを
hoge10.fastaで保存したい場合。①上矢印キーを何回か押して、ファイルに保存するためのコマンドを出し、②と③の水色下線部分を変更すればよい。

BSgenome①②
Jul 30 2015③
44

BSgenome②と③をこんな感じで変更。実行後にhoge9.fastaよりも若干ファイルサイズの小さいhoge10.fastaが生成されていることが確認できるはず。決してテキストエディタで開かないで!

②
Jul 30 2015

③
45

参考

BSgenome①例題10。②様々な記述形式があります。やらなくていいです。決してテキストエディタで開かないで!

①②

Jul 30 201546

BSgenome

Jul 30 2015

例題9。26番目以降の配列は、ヒトゲノムの一部ではある
ものの、まだ割り当てられる染色体が定まっていないものたちです。メタゲノム解析などでヒトゲノムにマップされない
リードのみ取扱いたい場合には、利用可能な全配列をマッ
ピング時のリファレンスとして用いるのが自然だと思います。

47

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 201548

プロモーター配列取得①

Jul 30 2015

①ゲノム配列と②アノテーション情報があれば、任意の領域の配列を取り出すことができます。

②

49

プロモーター配列取得

Jul 30 2015

例題1。作業ディレクトリはどこでもよいが基本はデスクトップ上のhoge。転写開始点上流1000塩基を取得したい場合。
width列は配列長に相当。出力ファイルを見なくてもうまくいっているだろうと思える。

50

プロモーター配列取得

Jul 30 2015

例題3。線虫はBSgenomeとTxDbの両方が提供されています。予め2つのパッケージを個別にインストールしておけば、上流500～
下流20塩基の範囲の配列を取得できる。

51

Tips: sessionInfo①②

Jul 30 2015

自分の解析環境を知る。エラーが出てどうにもならない場合は、sessionInfo()実行結果をメー
ル添付か本文中に記載して助けを求める。見る側は、②R本体のバージョン(この場合、3.2.0)
や、パッケージが読み込まれているか、あるいはパッケージのバージョンをチェックする。

52

Tips: sessionInfo

これは、うまくプロモーター配列を取得できたときのR環境。①例題1のヒト(H. sapiens)プロモーター
配列を取得したときと、②例題3の線虫(C.
elegans)プロモーター配列を取得したときに読み込んだパッケージが表示されているのがわかる。

②①①

Jul 30 201553

パッケージのインストール「必要最小限プラスアルファ」の推奨
インストール手順通りにインストール
したヒトの多くはうまくいっている。

②
①

②
①
Jul 30 201554

空白部分は後に埋まっていきます

全体像
R本体
リポジトリ(パッパッケージ名ケージ提供元)R ver. 3.1.3 R ver. 3.2.0
Bioconductor TxDb.Celegans.UCSC.ce6.ensGene
3.1.2
Bioconductor BSgenome.Celegans.UCSC.ce6
1.4.0
CRAN
XML
CRAN
RCurl
1.95-4.6
CRAN
checkmate-

Jul 30 201555

①例題3を門田のR ver. 3.1.3でやった結果。②XMLおよび③RCurlパッケージがないためにエラー祭りとなった(爆)

R ver. 3.1.3でこけた①②③
Jul 30 2015

56

XMLのインストール①XMLパッケージのインストール。XML自体は
CRANから提供されているが、CRANパッケージ
用のinstall.packages関数ではなく、Bioconductor
用のbiocLite関数でもCRANパッケージのXMLをインストール可能であるというTipsを兼ねて紹介。

①

Jul 30 201557

RCurlのインストール①RCurlパッケージのインストール。
RCurlもCRANから提供されているが、biocLite関数でインストール可能。

①

Jul 30 201558

RCurlのインストール①RCurlパッケージのインストール。
RCurlもCRANから提供されているが、biocLite関数でインストール可能。

①

Jul 30 201559

R ver. 3.1.3で再挑戦

意気揚々と、再度例題3をコピペ。しかし①今度はcheckmateというパッケージがな
いからダメだと言われていることがわかる。

①

Jul 30 201560

①checkmateパッケージのインストール。
checkmateもCRANから提供されているが、biocLite関数でインストール可能。

checkmateのインストール①

Jul 30 2015

61

R ver. 3.1.3で再々挑戦

Jul 30 2015

意気揚々と、再度例題3をコピペ。
無事パッケージのロードに成功!!

62

①ただの復習ですw

この程度は…

①

Jul 30 201563

sessionInfo (R 3.1.3)

R ver. 3.1.3での、ロードされているパッ
ケージ群のバージョン情報に注目!

①②

Jul 30 201564

sessionInfo (R 3.1.3)

特に①～③のパッケージは、④2015
年7月24日にインストールしたばかりであり、前述のR ver. 3.2.0実行結果よりも後にインストールしたものである。

③

②
①
④

Jul 30 2015

65

ほぼ埋まった

全体像
R本体
リポジトリ(パッパッケージ名ケージ提供元)R ver. 3.1.3 R ver. 3.2.0
Bioconductor TxDb.Celegans.UCSC.ce6.ensGene
3.0.0
3.1.2
Bioconductor BSgenome.Celegans.UCSC.ce6
1.4.0
1.4.0
CRAN
XML
3.98-1.3
CRAN
RCurl
1.95-4.7
1.95-4.6
CRAN
checkmate
1.6.1-

Jul 30 201566

sessionInfo (R 3.2.0)

BSgenomeパッケージはver. 1.4.0で同じ。しかし
TxDbパッケージは、ver. 3.1.2 (R ver. 3.2.0)とver.
3.0.0 (R ver. 3.1.3)で異なっていることがわかる。

①②

Jul 30 201567

sessionInfo (R 3.2.0)①XML、および②RCurlのバージョン。
checkmateパッケージは、存在の有無は不明であるが、少なくともロードされておらず、R ver. 3.2.0では必要とされていないようだ。

②①

Jul 30 201568

全体像を把握①赤枠がごく最近(2015年7月24日)インストールした
CRAN提供パッケージたち。バージョン番号がR ver. 3.2.0のものに比べて大きいので、確かに最新版なのだろう。

R本体
リポジトリ(パッパッケージ名ケージ提供元)R ver. 3.1.3 R ver. 3.2.0
Bioconductor TxDb.Celegans.UCSC.ce6.ensGene
3.0.0
3.1.2
Bioconductor BSgenome.Celegans.UCSC.ce6
1.4.0
1.4.0
CRAN
XML
3.98-1.3
3.98-1.1
CRAN
RCurl
1.95-4.7 ① 1.95-4.6
CRAN
checkmate
1.6.1-

Jul 30 201569

全体像を把握

これらの結果から、2つの結論が導き出される。①
CRAN提供パッケージは、R本体のバージョンに関係なく、常に最新版がインストールされる。②R本体のバージョンが上がると必要とされないパッケージが出ることもある(checkmate)

R本体
リポジトリ(パッパッケージ名ケージ提供元)R ver. 3.1.3 R ver. 3.2.0
Bioconductor TxDb.Celegans.UCSC.ce6.ensGene
3.0.0
3.1.2
Bioconductor BSgenome.Celegans.UCSC.ce6
1.4.0
1.4.0
CRAN
XML
3.98-1.3 ① 3.98-1.1
CRAN
RCurl
1.95-4.7
1.95-4.6
CRAN
checkmate
1.6.1
- ②

Jul 30 201570

R ver. 3.1.3で再挑戦

ここで、もう一度「R ver. 3.1.3で再挑戦」したときのエラーメッセージを読み返す。①
黒枠は、BSgenome.Celegans.UCSC.ce6
パッケージのロード部分。

①

Jul 30 201571

R ver. 3.1.3で再挑戦

文脈から、以下のように理解する。①
BSgenome.Celegans.UCSC.ce6は内部的にrtracklayerを利用しているため、rtracklayerもロードしようとしている。しかし、②rtracklayerは内部的にcheckmateを利用している。このためcheckmateもロードしようとしたが、ckeckmateが未インストールのためこけた、というのが事の顛末。

①②

Jul 30 201572

依存関係を含めると…

複雑。rtracklayer ver. 1.28.3ではcheckmate
パッケージを内部的に使わなくなったのだろう、と理解する。たとえBsgenomeとTxDbのバージョ
ンがR本体の間で不変であったとしても、内部的に用いるパッケージのバージョンや、それに起因する実行結果の違いもありうる。

R本体
リポジトリ(パッパッケージ名ケージ提供元)R ver. 3.1.3 R ver. 3.2.0
Bioconductor TxDb.Celegans.UCSC.ce6.ensGene
3.0.0
3.1.2
CRAN
RCurl
1.95-4.7
1.95-4.6
Bioconductor BSgenome.Celegans.UCSC.ce6
1.4.0
1.4.0
Bioconductor
rtracklayer
1.26.3
1.28.3 ①
CRAN
XML
3.98-1.3
3.98-1.1
CRAN
checkmate
1.6.1-

Jul 30 201573

現実的な対策

私は少しの結果の違いは（突き詰めていっても不毛なので）気にしない。論文中に記載するのはR本体と主要なパッケージ（この場合BSgenomeとTxDb）のみが基本。

R本体
リポジトリ(パッパッケージ名ケージ提供元)R ver. 3.1.3 R ver. 3.2.0
Bioconductor TxDb.Celegans.UCSC.ce6.ensGene
3.0.0
3.1.2
CRAN
RCurl
1.95-4.7
1.95-4.6
Bioconductor BSgenome.Celegans.UCSC.ce6
1.4.0
1.4.0
Bioconductor
rtracklayer
1.26.3
1.28.3CRAN
XML
3.98-1.3
3.98-1.1
CRAN
checkmate
1.6.1-

Jul 30 2015

74

R本体のバージョンは重要

近年のリリース頻度
 R本体 (http://www.r-project.org/)

2015-06-18にver. 3.2.1をリリース
 2015-04-16にver. 3.2.0をリリース
 2015-03-09にver. 3.1.3をリリース
 2014-10-31にver. 3.1.2をリリース




…



2012-03-30にver. 2.15.0をリリース

…

R本体のバージョンがわかれば、
Bioconductor提供パッケージのバージョンも概ね定まる。例えば、①Rver. 3.1.2では、どのタイミングで(例えば2015年8月に)パッケージのインストールを行おうが、Bioconductorver. 3.0で提供されているパッケージのバージョンとなる。決して2015年4月に公開されたBioconductor ver.
3.1で提供されているパッケージがイ
ンストールされることはない。

 Bioconductor (http://bioconductor.org/)は半年ごとにリリース

2015-04にver. 3.1をリリース (R ver. 3.2.1で動作確認)、提供パッケージ数：1,024
 2014-10にver. 3.0をリリース (R ver. 3.1.1で動作確認)、提供パッケージ数：934 ①
 2014-04にver. 2.14をリリース (R ver. 3.1.0で動作確認)、提供パッケージ数：824
 2013-10にver. 2.13をリリース (R ver. 3.0で動作確認)、提供パッケージ数：750
 2013-04にver. 2.12をリリース (R ver. 3.0で動作確認)、提供パッケージ数：672
 2012-10にver. 2.11をリリース (R ver. 2.15.1で動作確認)、提供パッケージ数：608
 2012-04にver. 2.10をリリース (R ver. 2.15.0で動作確認)、提供パッケージ数：553
 …
Jul 30 201575

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 201576

プロモーター配列取得

multi-FASTA形式のゲノム配列ファイ
ルとGFF3形式などの一般的なアノテー
ションファイルがあれば、それを利用することもできる。②例題7の乳酸菌のプ
ロモーター配列取得を示します。

①②

Jul 30 201577

プロモーター配列取得

Jul 30 2015

2015年3月5-6日のHPCIハンズオン講
習会時のスライド(2015.03.05)です。このときはR ver. 3.1.2でうまくいった。

78

プロモーター配列取得

当時(2015年3月; R ver. 3.1.2)は、GFF3形式のアノテーションファイル読み込み
時に①makeTranscriptDbFromGFF関数、および②useGenesAsTranscriptsオプション(デフォルトはF)を利用していた。

①②

Jul 30 201579

プロモーター配列取得

2015年7月3日にR ver. 3.2.0で黒枠部
分をコピペすると警告メッセージが出た①②

Jul 30 201580

プロモーター配列取得

警告メッセージの中身。①
makeTranscriptDbFromGFF関数は削除予定だ。makeTxDbFromGFF関数を使用せよ。②useGenesAsTranscriptsオ
プションを与えても無視するし、このオ
プション自体も削除予定だよ。といった具合。R ver. 3.2.0では、今のところ③で示すようにうまく読み込めてはいる。

①②③

Jul 30 2015

81

2015年7月25日現在。③R ver.
3.1.2で正常動作したコードを（#のコメントアウトで）残しつつ、④Rver. 3.2.0で動作確認済みのコード
がデフォルトとなるようにしている。

プロモーター配列取得
①

②

②

③

④
Jul 30 201582

R ver. 3.2.0で実行

makeTranscriptDbFromGFF関数
やuseGenesAsTranscriptsオプショ
ンを使っていないので、①それ系の警告は出ていないことがわかる。

①

Jul 30 201583

R ver. 3.1.2で実行R ver. 3.1.2(正確にはGenomicFeatures ver.
1.18.7)当時は、まだmakeTxDbFromGFF関数が実装されていないので、①makeTxDbFromGFF
関数を見つけることができないのは当たり前。

①

Jul 30 201584

R ver. 3.1.3で実行

R ver. 3.1.3(正確にはGenomicFeatures ver.
1.18.7)当時は、まだmakeTxDbFromGFF関数が実装されていないので、①makeTxDbFromGFF
関数を見つけることができないのは当たり前。

①

Jul 30 201585

定期的にバージョンアップ


近年のリリース頻度

バグの修正や新たな機能がどんどん追加されている。最新版の利用をお勧め。推奨の毎年5月と11月ごろにバージョンアップをちゃんとやった
ヒトは、R ver. 3.2.0以上なはず。

 R本体 (http://www.r-project.org/)

2015-06-18にver. 3.2.1をリリース
 2015-04-16にver. 3.2.0をリリース
 2015-03-09にver. 3.1.3をリリース
 2014-10-31にver. 3.1.2をリリース




…



2012-03-30にver. 2.15.0をリリース

…

 Bioconductor (http://bioconductor.org/)は半年ごとにリリース

2015-04にver. 3.1をリリース (R ver. 3.2.1で動作確認)、提供パッケージ数：1,024
 2014-10にver. 3.0をリリース (R ver. 3.1.1で動作確認)、提供パッケージ数：934
 2014-04にver. 2.14をリリース (R ver. 3.1.0で動作確認)、提供パッケージ数：824
 2013-10にver. 2.13をリリース (R ver. 3.0で動作確認)、提供パッケージ数：750
 2013-04にver. 2.12をリリース (R ver. 3.0で動作確認)、提供パッケージ数：672
 2012-10にver. 2.11をリリース (R ver. 2.15.1で動作確認)、提供パッケージ数：608
 2012-04にver. 2.10をリリース (R ver. 2.15.0で動作確認)、提供パッケージ数：553
 …
Jul 30 201586

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 201587

簡単にいうと、「型 ＝ 見た目」です。例えば、①
makeTxDbFromGFF関数は、(GFF3形式の)アノテーション
ファイルを読み込んだものを②TxDbという形式のオブジェク
トとして格納しています。重要なのは、細かい中身の理解ではなく、ちゃんと読み込めているっぽいことを確認すること

データの型

①

①

Jul 30 201588

データの型Jul 30 2015「?関数名」で見られるhtmlマニュ
アル中に型に関する記載あり。

89データの型①これはGenomicFeaturesパッケージが提供している関数。②GFF3形式以外にGTF形式も読み込めるようだ。③
GTF形式ファイルの場合はformat=“gtf”と書けばよさそう①②③

Jul 30 201590

htmlマニュアルの下部に移動。①makeTxDbFromGFF
関数実行結果として得られるものはTxDbという形式のオブジェクト。②もちろんR上でアノテーション情報を格納する形式はTxDbだけではなく、GRangesという形式も存在する。GRanges  TxDbへの型変換はmakeTxDbFromGRanges関数で可能であることがわかる。アノテーション情報源は、③UCSCや④BioMartが有名だが、そこからうまく情報を抽出してTxDbオブジェ
クトを得るための関数も存在することが分かる。こんな感じで関数の知識や利用の幅を広げていく。

データの型

①

②

③

Jul 30 2015

④

91

参考

library(help=パッケージ名)①①指定したパッケージ中で利用可能な関数を概観できます。②下のほうに移動すると、③など(Rで)塩基
配列解析で紹介していない様々な関数があることがわかります。
②③

Jul 30 201592

②Bioconductor (ver. 3.1)上でのGenomicFeaturesのトップページ。③ダウ
ンロード数はトップ5%であることがわかる

参考パッケージ概観①②②③

Jul 30 201593

参考少し下のほうに移動。①原著論文はきっちり引用。②パッケー
ジのインストール法。③パッケージのドキュメント（マニュアル
ではない）をローカル環境で開く方法。④具体的なやり方。④の中身は⑤と同じだが、ネットワークかローカルかの違いがある。⑥利用可能な関数マニュアルはここでも見られる。

パッケージ概観

①

②

③

④

⑤
⑥
Jul 30 201594

目的をおさらいJul 30 2015

乳酸菌L. casei 12A株のゲノム配列とアノテーション
ファイルを読み込んで、全遺伝子の上流500塩基、および下流20塩基分の塩基配列を抽出してプロ
モーター解析（するための入力データを取得）したい!
黒枠までで行ったことは、アノテーションファイルを読み込んでtxdbオブジェクトに格納したところまで。

95

残りのコードを概説①①TxDbオブジェクト(オブジェクト名txdb)を出発点として、欲しい領域(上流500塩基、下流20塩基)情報を取得。②ゲノム配列情報FaFile(in_f1)と欲しい領域情報hogeを入力として塩基配列を取得。③FASTA形式ファイルで保存。このあたりは、H26年度受講生追跡調査の「配列情報を使った次の解析へのinput fileの加工が難関だと感じでいる」に対する回答。特にプロモーター
解析などは「…で、その入力ファイルをどうやって作るの?」かが実務担当者の直面する課題。

②③

Jul 30 201596

データの型②①黒枠部分は感覚的にpromotersという関数を用いて転写開始点
上流と下流の範囲を取得した結果をhogeに格納してるんだろうな、
くらいは分かりますよね。そしてなぜ②のところでtxdbを使っていないのか?という素朴な疑問があるでしょう。理由はpromoters関数が入力としてTxDbオブジェクトを想定していないからです(おそらく2014年10月リリースのBioconductor ver. 3.0までは正解)。2015年4月リリースのBioconductor ver. 3.1では、GenomicFeaturesパッ
ケージから提供されているpromoters関数はTxDbに対応済み。
①

Jul 30 201597

データの型①①「?promoters」。門田のR ver. 3.2.0環境では、promotersという同じ名前の関数が3つのパッケージ(IRanges, GenomicFeatures,and GenomicRanges)から提供されていることがわかる。②
GenomicRangesパッケージから提供されているpromoters関数は入力としてTxDbオブジェクトを受け付けないことがわかる。しかし、③GenomicFeaturesパッケージから提供されているpromoters関
数は、TxDbを入力としていることが2015年7月26日に判明(爆)。

③②

Jul 30 201598

③GenomicFeaturesパッケージから提供されているpromoters関数は、④TxDbを入力としていることが2015年7月26日に判明(爆)。

データの型
③

④

⑤
Jul 30 201599

プロモーター配列取得①②例題8に、③TxDbオブジェクトを入力としてpromoters関数を実行するコードを追加。1
つ上の行は過去の遺物(legacy)として残しているだけ。 (Rで)塩基配列解析自体がデカすぎて、もはや全体の動作確認もままならな
いし、修正・変更もしきれていないのが現状②③
Jul 30 2015

100

遺言1


R本体とパッケージのバージョンアップを毎年5月と11月に行うべし 依存関係など様々な問題はあるものの、落ち着いて必要なパッケージを個別にインストールしていけば大丈夫
 第一義的に重要なのは、Linuxでプログラムのインストールができることと同様、library(XXX)の部分でこけないようにすること。

①②

Jul 30 2015

101

遺言2


R最新版でうまくいったなら、過去版のエラー原因究明は時間の無駄!
 ①R ver. 3.1.2のときはmakeTranscriptDbFromGFF関数でうまくいくはずだが、エラーが出る現象に遭遇した（2015.07.07のアグリバイオ大学院講義）。しかし、②R ver.
3.2.1でmakeTxDbFromGFF関数で正常動作することがわかり、その時点で思考停止①②

Jul 30 2015

102

遺言3


得られた結果を無条件に受け入れるな！様々な角度で検証せよ。
 実はプログラムのバグで、GFF3形式ファイルの読み込みに失敗していただけ、みたいなオチもよくあるだろう。フリーソフトの利用は自己責任である。

①①

Jul 30 2015

103

Rを用いた検証例

txdbオブジェクトの元データは、①のGFF3ファイル。②乳酸菌L. casei 12Aの遺伝子数(=転写物数)は、2,799個となっている。これが正しいかを検証する。

①②

Jul 30 2015

104

Rを用いた検証例

Jul 30 2015

(9列目の)”ID=gene”という文字列を含
む行数を調べてみるといいのでは、という思想のもので検証する。

105

Rを用いた検証例①

txdbオブジェクトの元データは、①のGFF3ファイル。乳酸菌L. casei 12Aの遺伝子数(=
転写物数)は、2,799個となっている。Rで③”ID=gene”を含む行数も④2,799個だったので、大丈夫だろうと判断する。

②

③

④

Jul 30 2015106

Linuxを用いた検証例

Linuxをある程度使えるヒトは、普通grepコマ
ンドを使います。①のmvコマンドは、ファイル名が長いので、hoge.gff3にrenameしているだけです。②の-cは、③で指定した文字列と一致した行数を表示させるオプション。

①②③

Jul 30 2015

107

Linuxを用いた検証例①-vは、一致しないものを表示するオプション。
-cvと併用することで、一致しない行数を表示。
②Linuxだと他の気になるキーワードも簡単に調査可能。③^をつけることで「Chromosomeを含む行数」ではなく「行頭にChromosomeを含む行数」をカウントすることもできる。

①

②

③

④
Jul 30 2015108

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 2015

109

FASTQファイル解析④①ファイル形式の変換(FASTQ  FASTA)や、
FastQCのいくつかの項目と同じ解析をRでも実行可能である：②Overrepresented sequences、③Per base sequence content（リードのposition
ごとの出現確率)、④Kmer Content。

①③②

Jul 30 2015110

FastQC実行結果①頻出する配列をリストアップ。②トップは「
CCCCGGTATA…」という50塩基の配列で14,383回出現。Percentageは1.4383%。全部で100万リードなので妥当。オリジナル107
bpのうち最初の50 bpで解析している。復習②①

Jul 30 2015

result_without_nogroup.html

111subseqとtable関数の併用で同じ結果が得られる例として提示。これもただの復習。

ShortRead実行結果①②

Jul 30 2015112

FastQC実行結果①ポジションごとの塩基の出現確率。FastQC (ver.
0.11.3)のデフォルトオプションでの実行結果は、最初の10塩基までは塩基ごとに、それ以降は適当に数塩基分を平均化した出現確率を表示(していることにQuasR実行結果と比較することで後に気づいた)。②赤枠部分に注目!

①②

Jul 30 2015113

QuasR実行結果①①QuasRというパッケージは、Quality Control部分だけで比較すると、FastQCの簡易版のような位置づけ。②例題4実行結果のhoge4.pdfの一部が右下プロットで、FastQCのPer base sequence
contentと同じもの。③の赤枠部分に注目!

②③

Jul 30 2015

114

FastQC vs. QuasR①FastQCのほうの横軸の数値をよく眺めると、こちらは2塩基分づつ平均化したものをプロットしているのではないかと思うに至る①

Jul 30 2015

115

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 2015116

①fastqc2コマンドのマニュアルを表示。予めマニュアル全体を眺めて、--nogroupオプションを用いれば平均化(grouping)
せず塩基ごとに表示できることが分かったうえで、②「grep –A 5 nogroup」とパイプでつなげて必要最小限の情報を表示

FastQCマニュアル②①

Jul 30 2015

117

result_without_nogroup.html

FastQC①このFastQCレポートhtmlは、②FastQCをデフォ
ルトオプションで実行した結果。③得られたhtmlフ
ァイル名をresult_without_nogroup.htmlに変更。

①

②

③

Jul 30 2015

118

result_without_nogroup.html 参考

FastQC①Kmer Contentの項目はこんな感じでした。(2015.06.23の講義資料も参照のこと)①

Jul 30 2015

119

FastQC

FastQC (ver. 0.11.3)を①デフォルトで実行、②-nogroupオプションつきで実行。③得られたhtml
ファイル名をresult_with_nogroup.htmlに変更。

①②

Jul 30 2015③

120

FastQC①FastQCデフォルトの結果。②FastQC --nogroupオプシ
ョンつきの結果。Groupingされないので、配列長が長くなるほど、どんどん横長になる。③QuasRデフォルトの結果
result_without_nogroup.html①②

result_with_nogroup.html

Jul 30 2015③

121

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 2015

122

FastQC
result_without_nogroup.html

Kmer Contentの項目を比較。違いは--nogroupの有無のみ…何か変。結論としては、--nogroupをつけないときの結果は(門田の感覚では)バグ

result_with_nogroup.html

Jul 30 2015

123

FastQC
result_without_nogroup.html

開発者側の論理としては、デフォル
ト(--nogroupオプションをつけない)だとKmer Content解析結果も塩基をgroupingする、という思想なのかもしれない。ただしこれは実質的に5’側が上位に来る傾向となり、3’側に除去すべきアダプターやプライマー配列が存在していてもそれに気づけない（実際門田がこれにハマった）。

①

Jul 30 2015

124

様々な状況証拠を収集

リファレンス配列がある場合（マッピング）
1.

2.
3.


診断：(比較的多めのミスマッチ数で)マッピングを行い、マップされたものの中でミスマッチがあったポジションの分布を眺める。もし3’側にミスマッチの偏りがあれば、それはプライマー/アダプター配列由来塩基という判断を下せる。
対策：該当部分の塩基を一定数トリム
検証：マップ率が向上するかどうかを調べる。

リファレンス配列がない場合（アセンブル）
1.

2.
3.

Jul 30 2015

診断：paired-endデータの場合は、single-endデータとしてde novo assembleするとある程度アセンブルされる（一定数のコンティグが得られる）一方、paired-endデー
タで実行すると途端にアセンブルされなくなる。
対策：1塩基づつトリムしてはアセンブル、みたいなことを繰り返して、一定範囲のデータを得る。
検証：アセンブルが劇的に改善されるところが出てくる(はず)。

125

QuasRはマッピングもできる。乳酸菌ゲノム配列にマッピングした結果のPDFファイルの一部を表示。
①ほとんどマップされていない。100万リード中、わずか0.4% (約4,000リード)しかマップされていな
いことがわかる。この結果から②の部分を疑う。

QuasR(トリム前)②①

Jul 30 2015126

これだけ結果が変わります。かなりイケてます

QuasR(トリム後)

Jul 30 2015

127

②例題4。Rで実行可能です

末端塩基のトリム①②

Jul 30 2015128

末端塩基のトリム①トリム前のリード情報。②7塩基をトリムするので、③赤枠部分をトリムした結果が返される(はず)。

②①①

Jul 30 2015③129

①トリム後のリード情報。赤枠部分の塩基がなくなっているのが分かる。また、②配列長も100 bpになっていることがわかる。

末端塩基のトリム①①②
Jul 30 2015130

実用上は、①このあたりの例外処理が重要。
このプログラムはリードごとにトリム後の配列長情報をhogeに予め格納している。そしてトリ
ム後の配列長がもし1 bp未満になったら、1bpは残すような処理をしている。このあたりの
想定外への対処が、いわゆる「bug fix」。

Tips：例外処理①

Jul 30 2015131

Contents
パッケージ
 CRANとBioconductor 推奨パッケージインストール手順のおさらい Bioconductor概観 → ゲノム配列パッケージ(BSgenome) ヒトゲノム情報パッケージの解析

プロモーター配列取得(sessionInfo、バージョンの違い)
 Rパッケージ(ゲノムとアノテーションパッケージの併用)
 FASTA形式ファイルとGFF3形式ファイル
 データの型

FASTQファイルの各種解析(LinuxとRを相補的に活用)
 Linux (FastQC)とR (ShortRead)で同じ：Overrepresented sequences項目
 Linux (FastQC)とR (QuasR)で異なる見栄え：Per base sequence content項目。

FastQCに--nogroupというオプションがあることを知る。
 FastQCのオプション (デフォルトと--nogroupあり)の違いによるKmer Content項目の結果の違い  Rで検証
Jul 30 2015132

FastQC
result_without_nogroup.html

Kmer Contentの項目で、①Obs/Exp Max
やプロファイルの図を(若干数値が代わりますが)Rで再現することができます。

①

result_with_nogroup.html①

Jul 30 2015133

アグリバイオ大学院講義の枠組みで、
FastQC、マッピング、アセンブル、Kmer
ContentのRでの検証などについて講義
しています。2015.0707, 2015.06.30,
2015.06.23などでキーワード検索。

参考資料
①

②

Jul 30 2015134