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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