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Code:> BS <- BSseq(M=M, Cov=Cov, gr=gr, pData=groups, samplesNames=samples) Error in BSseq(M = M, Cov = Cov, gr = gr, pData = groups, samplesNames = samples) : unused argument (samplesNames = samples) > BS <- BSseq(M=M, Cov=Cov, gr=gr, pData=groups) Error in BSseq(M = M, Cov = Cov, gr = gr, pData = groups) : 'M' needs to be a matrix
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what do head(M) and class(M) produce?Comment
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> head(M)
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[ reached getOption("max.print") -- omitted 3391286 entries ]
Levels: .Comment
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> class(M)
[1] "list"Comment
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Right, so it seems you mixed the "adding a strand column" instructions with the "you can skip that if all the files cover the same sites" instructions. Don't do that. I don't have enough spare time at the moment to hold your hand through this. You'll need to find someone locally familiar with R. They should be able to get the files loaded within a couple minutes with some playing around and the code I posted.Comment
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ok, sorry, so I shoudn´t have added the strand column in this case?
Thank you for your time anyway, I will try to figure it outComment
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BSmooth error
I am having a problem with using BSmooth function in R:
I want to assess DMRs within my data which I aligned with Bismark generating .cov files. I have loaded yhr bsseq library into R and set the path to the data where my .cov files are allocated. The following is the code I used:
list.files(pattern="*.cov") -> cov.files
read.bismark(files=cov.files,sampleNames=gsub(".cov","",cov.files),rmZeroCov=TRUE -> bsseq.data)
and then I used BSmooth to smooth the methylation data:
bsseq.data.smoothed <- BSmooth(bsseq.data,verbose=TRUE)
However this gave me the error:
Error: class(BSseq) == "BSseq" is not TRUE
Please could you let me know what I am doing wrong...Comment
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Your read.bismark() command is wrong, you have a misplaced ")".Comment
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Thank you very much for your helpful reply!
When you run the the BSmooth.tstat do you use the .cov files for 'group 1' & 'group 2'?
I got another error when I ran BSmooth.tstat:
Error: all(group1 %in% sampleNames(BSseq)) is not TRUE
after I used:
BSmooth.tstat(bsseq.data.smoothed, group1=c("CpG_context_zr929_31_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov","CpG_context_zr929_32_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov","CpG_context_zr929_43_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov","CpG_context_zr929_44_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov","CpG_context_zr929_45_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov","CpG_context_zr929_46_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov"),
group2=c("CpG_context_zr929_33_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov","CpG_context_zr929_34_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov","CpG_context_zr929_39_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov","CpG_context_zr929_40_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov","CpG_context_zr929_41_R1_paired.fastq.gz_bismark_bt2_pe.bismark.cov"), estimate.var="group2", local.correct = TRUE, verbose = TRUE) -> bsseq.data.tstatsComment
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Just use sampleNames(bsseq.data.smoothed) to get the valid names.Comment
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Thank you very much again for your reply.
Eventually, when I now compute the BSmoooth.tstat there are too many NAs for me to carry out the statistics... This might be because I used a targeted approach and so not all CpGs are covered. Is it possible to remove these CpGs with no methylation data available?
Thank you for your help in advance!Comment
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You might benefit most from simply subsetting by the targeted regions. These are just SummarizedExperiment objects, so you can use any methods for them.Comment
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Error message: removing CpGs with no coverage
I am trying to compute T-statistics on my targeted bisulfite sequencing data. I first want to remove CpGs which have no data. I have used the following commands:
BS.cov <- getCoverage(bsseq.data.smoothed)
keepLoci.ex <- which(rowSums(BS.cov[, bsseq.data$Type == "SSA"] >= 2) >= 2 & rowSums(BS.cov[, bsseq.data$Type == "normal"] >= 2) >= 2)
And I get the following error message:
Error in which(rowSums(BS.cov[, bsseq.data$Type == "SSA"] >= 1) >= 1 & :
error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'which': Error in rowSums(BS.cov[, bsseq.data$Type == "SSA"] >= 1) :
'x' must be an array of at least two dimensions
But in 'BS.cov' there are 1433 observations and 14 variables...
Please advise!Comment
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What happens if you use:
Code:keepLoci.ex <- which(rowSums(BS.cov[, bsseq.data$Type == "SSA", drop=F] >= 2) >= 2 & rowSums(BS.cov[, bsseq.data$Type == "normal", drop=F] >= 2) >= 2)
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Many organizations study rare diseases, but few have a mission as impactful as Rady Children’s Institute for Genomic Medicine (RCIGM). “We are all about changing outcomes for children,” explained Dr. Stephen Kingsmore, President and CEO of the group. The institute’s initial goal was to provide rapid diagnoses for critically ill children and shorten their diagnostic odyssey, a term used to describe the long and arduous process it takes patients to obtain an accurate...12-16-2024, 07:57 AM -
Innovations in next-generation sequencing technologies and techniques are driving more precise and comprehensive exploration of complex biological systems. Current advancements include improved accessibility for long-read sequencing and significant progress in single-cell and 3D genomics. This article explores some of the most impactful developments in the field over the past year.
Long-Read Sequencing
Long-read sequencing has seen remarkable advancements,...12-02-2024, 01:49 PM
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