| команда | функция |
|---|---|
| /P/y14/term3/block4/SNP/bedtools2/bin/bedtools bamtobed -i 14.1_alignsort.bam > reads.bed | Перевод .bam-файла в .bed-файл |
| /P/y14/term3/block4/SNP/bedtools2/bin/bedtools intersect -a gencode.genes.bed -b reads.bed -c> GenIntRead | Пересечение ридов с генной разметкой ( параметр "-с" был указан, чтобы в каждой каждой разметки в gencode.genes.bed было указано количество пересечений с reads.bed) |
Чтобы получить только гены, которые пересекаются более одного раза с разметкой был проделано следующие:
| команда | функция |
|---|---|
| /P/y14/term3/block4/SNP/bedtools2/bin/bedtools intersect -a gencode.genes.bed -b reads.bed -u> GenIntRead1 | были получены гены, пересечение с ридоми которых не менее 1 (параметр "-u") |
| /P/y14/term3/block4/SNP/bedtools2/bin/bedtools intersect -a GenIntRead1 -b reads.bed -c> GenIntRead3 | Пеересечение ридов с генной разметкой, при условии, что пересечение не менее 1 |
Из файлы были выбраны 3 гена, имеющие достаточно количество перечечений. Информация о гене была получена из Genome Browser Gateway.
| размер | координаты | функция | количество экзонов | направление |
|---|---|---|---|---|
| RNASE9 | chr14:21,024,252-21,029,090 | человеческая рибонуклеаза | 5 | обратное |
| TSHR | chr14:81,421,869-81,574,828 | человеческий рецептор тиреотропного гормона | 8 | прямое |
| PPP2R5C | chr14:102,228,135-102,302,909 | человеческая фосфотаза | 5 | прямое |
1. Получите из файла в выравниванием файл с чтениями в формате fastq
/P/y14/term3/block4/SNP/bedtools2/bin/bedtools bamtofastq -i 14.1_align.bam -fq 1.fastaq
2. Получите файл с нуклеотидной последовательностью (.fasta) для одного из покрытых Вашими чтениями генов.
/P/y14/term3/block4/SNP/bedtools2/bin/bedtools getfasta -bed r.bed -fi chr14.fasta > 4.fasta
входной файл: r.bed , chr14.fasta
выходной файл: 4.fasta
4. Объедините Ваши чтения в кластеры (используйте bed файл с выровненными чтениями из Обязательной части задания)
/P/y14/term3/block4/SNP/bedtools2/bin/bedtools cluster -i reads.bed > clusters.bed
входной файл: reads.bed
выходной файл: clusters.bed
Всего получилось 318 кластеров.