提高自己分析能力的乙個好的方法就是重複別人文章裡的分析策略，所以這裡會嘗試對第一篇介紹r-chip技術文章"r-chip using inactive rnase h reveals dynamic coupling of r-loops with transcriptional pausing at gene promoters"裡的所有分析進行重複，我重複所用**會更新在我的github上，位址為
選擇這篇文章進行重複的理由有三點:
我整理下和資料分析有關的幾個知識點:
r-loop的高通量分析方法目前都是依賴於s9.6抗體捕獲rna/dna雜合體，然後超聲打斷或酶切，如果後續對dna進行測序，那就是drip-seq(dna:rna immunoprecipitation [drip] sequencing)，如果後續對rna逆轉成的cdna繼續測序，那就是 [dripc]-seq(dna:rna immunoprecipitation followed by cdna conversion)。 然而酶切的解析度不夠，超聲又容易破壞脆弱的r-loop結構，於是就導致目前很多文獻報道有矛盾。
這篇文章就開發了一種新方法，基於rnase h的體內r-loop譜檢測策略。作者構建一種沒有催化活性，且在c端有乙個v5標籤的rnase h1，rnaseh1與rna/dna結合，超聲打碎，用anti-v5抗體進行染色體免疫共沉澱(chip)。隨後rna/dna雜合體轉換成雙鏈dna(ds-dna), 之後便是鏈特異性測序。
關於鏈特異性測序，推薦拜讀鏈特異性測序那點事
bowtie2: 比對工具
samtools: sam格式處理工具
bedtools: bed格式處理工具
macs2: 比對後找peak
r: 統計作圖
ngsplot: 視覺化工具
deeptools: bam檔案分析工具, 可作圖。
軟體安裝部分此處不介紹，畢竟如果你連軟體安裝都有困難，那你應該需要先學點linux基礎，或者去看生信必修課之軟體安裝
使用mkdir建立專案資料夾，用於存放後續分析的所用到的資料、中間檔案和結果
mkdir -p r-chip/後續所有的操作都預設在r-chip下進行，除非特別說明。
根據文章提供的geo編號(geo: gse97072)在ncbi上檢索, 按照如下步驟獲取該編號下所有資料的元資訊, 我將其重新命名為"download_table.txt"然後上傳到伺服器, 。
獲取資料元資訊
tail -n+2 download_table.txt | cut -f 6 | xargs -i prefetch {} >> download.log &uncompress.sh，存放在scripts檔案下，**如下
#!/bin/bash
set -e
set -o pipefail
set -u
tail -n+2 download_table.txt | cut -f 6 | while read id;
do fastq-dump --gzip --split-3 --defline-qual '+' --defline-seq '@$ac-$si/$ri' &id -o analysis/0-raw-data &
done
bash scripts/uncompress.sh執行。
注意：這是單端測序，所以每個srr只會解壓縮出乙個檔案
curl -s -o index/hg19.zip &
cd index
unzip hg19.zip
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