mosdepth的簡單使用，和覆蓋深度的概率計算。

2021-09-10 03:53:09 字數 3143 閱讀 7138

關於mosdepth的介紹：

1.首先是在伺服器上安裝mosdepth。

wget 


tar zxvf pcre-8.41.tar.gz


cd pcre-8.41/


./configure


make
（2）使用conda進行安裝。

conda install -y mosdepth
（3）使用虛擬環境安裝軟體。

#建立虛擬環境。      

conda create -y --name mosdepth
#進入虛擬環境

conda activate mosdepth
#軟體安裝    

conda install -y mosdepth
#使用mosdepth

~/.conda/envs/mosdepth/bin/mosdepth -h
#退出虛擬環境

conda deactivate
2.mosdepth的使用。

（1）準備好bed檔案和bam檔案。

（2）通過執行mosdepth軟體來計算在1x、2x、3x、4x、5x、10x、15x下bam檔案在全基因的覆蓋率

nohup ~/.conda/envs/mosdepth/bin/mosdepth -n -t 3 --by filter_gap.bed -t 1,2,3,4,5,6,7,8,9，10,11,12,13,14，15，20,25,30 prefix *.bam >log 2>&1 &   ## *.bam為bam檔案的絕對路徑
（3）需要檢視的檔案是prefix.thresholds.bed.gz

（4）通過乙個簡單的python指令碼去得到覆蓋率。

#!/usr/bin/python


# -*- coding: utf-8 -*-


import pandas as pd


from pandas import dataframe


import os


import os.path


import gzip


import sys


def read_gz_file(path):


if os.path.exists(path):


with gzip.open(path, 'r') as pf:


for line in pf:


yield line


else:


print('the path [{}] is not exist!'.format(path))


strzipfile = sys.ar**[1]


strdstfile = sys.ar**[2]


gzipfile = gzip.gzipfile(strzipfile, "r")


outfile = open(strdstfile, 'wb+')


outfile.write(gzipfile.read())


outfile.close()


data = pd.read_csv(sys.ar**[2], sep="\t")


#print(data)


sum_end_start=sum(data['end']-data['start'])


#print(sum_end_start)


sum_1x=sum(data['1x'])


sum_2x=sum(data['2x'])


sum_3x=sum(data['3x'])


sum_4x=sum(data['4x'])


sum_5x=sum(data['5x'])


sum_6x=sum(data['6x'])


sum_7x=sum(data['7x'])


sum_8x=sum(data['8x'])


sum_9x=sum(data['9x'])


sum_10x=sum(data['10x'])


sum_11x=sum(data['11x'])


sum_12x=sum(data['12x'])


sum_13x=sum(data['13x'])


sum_14x=sum(data['14x'])


sum_15x=sum(data['15x'])


sum_20x=sum(data['20x'])


sum_25x=sum(data['25x'])


sum_30x=sum(data['30x'])


p1=sum_1x/sum_end_start


p2=sum_2x/sum_end_start


p3=sum_3x/sum_end_start


p4=sum_4x/sum_end_start


p5=sum_5x/sum_end_start


p6=sum_6x/sum_end_start


p7=sum_7x/sum_end_start


p8=sum_8x/sum_end_start


p9=sum_9x/sum_end_start


p10=sum_10x/sum_end_start


p11=sum_11x/sum_end_start


p12=sum_12x/sum_end_start


p13=sum_13x/sum_end_start


p14=sum_14x/sum_end_start


p15=sum_15x/sum_end_start


p20=sum_20x/sum_end_start


p25=sum_25x/sum_end_start


p30=sum_30x/sum_end_start


d = 


df = pd.dataframe(d, index=['frequency'])


df.to_csv(sys.ar**[3], sep='\t')
執行指令碼是：

python3 frequency.py prefix.thresholds.bed.gz prefix.txt frequency.txt
3.最後得到覆蓋率檔案是：frequency.txt

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