示例数据：

├── plasmid_genome.fa………………………………………………质粒基因组序列

├── reads_1.fq……………………………………………………测序数据read1

├── reads_2.fq……………………………………………………测序数据read2

操作：

步骤 1：使用 Bowtie2 进行比对

# 建立索引

bowtie2-build plasmid_genome.fa plasmid_index

# 使用使用 Bowtie2 进行比对

bowtie2 -x plasmid_index -1 reads_1.fq -2 reads_2.fq -p 32 -S plasmid_pair.sam

步骤 2：使用 SAMtools 处理比对结果

# 将 SAM 文件转换为 BAM 文件

samtools view -Sb plasmid_pair.sam > plasmid_pair.bam

 # 对 BAM 文件进行排序

samtools sort plasmid_pair.bam -o plasmid_pair.sorted.bam

# 为排序后的 BAM 文件建立索引

samtools index plasmid_pair.sorted.bam

# 生成测序深度文件

samtools depth plasmid_pair.sorted.bam > plasmid_pair_depth.txt

步骤 3：可视化测序深度

1）使用 IGV 可视化

2）使用 R 或 Python 进行绘图

示例代码如下：

#加载R包

library(ggplot2)

library(grid)

#导入数据

df <- read.table(“plasmid_pair_depth.txt”,header = F)

head(df)

#绘制折线图

p1 <- ggplot(df,aes(x,y))+

         geom_line(color = "#0002FA")+

  labs(title = "Sequencing Depth and Coverage Map",   # 设置标题文本

       x = "Genomic Position (bp)",            # 设置x轴标签文本

       y = "Sequencing Depth")+            # 设置y轴标签文本

  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),

        axis.text.x = element_text(hjust = 0.5))  # 将x轴标签居中显示

p1

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