vcfR 可以直接读取vcf格式的数据。如果同时读取参照序列fasta格式的序列文件和gff格式文件的注释文件还可以获取更完整的信息(此步骤并非必须，可以只读取vcf数据)。在此处便于重复用到了 pinfsc50 包。这个包里是植物致病微生物的基因序列测序结果。包含了一个vcf文件，一个fasta文件和一个gff文件。
这里用到参照序列的数据。
当这些数据被读取到内存的时候就可以开始对染色体名字或者其它一些东西进行修改了。由于 vcfR 更擅长对的单独染色体进行分析，所以当你的基因过大或者有很多样本的时候，建议对数据进行拆分。
读取完数据以后就可以建立 chromR ，来对数据进行详细的分析。
首先对数据进行初步的可视化,
我们在上面的图里得到很多信息，比方说测序深度(DP)的峰在500，但是拖着尾巴，这个尾巴表示数据里包含着CNV信息。然后比对质量(MQ)的峰值在60,于是我们可以以60为中心对数据进行过滤。
使用 masker 可以对数据进行过滤标记。然后可视化过滤以后的数据。
是不是顺眼多了。当然我们也可以看一下SNP的分布情况。注意右下角的图。
用 chromoqc() 可以对数据进行更完整的可视化。包括外显子内含子的分布，GC含量的分布等等。
最后可以用函数 write.vcf() 把数据输出成新的vcf文件。
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资源链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1LGgzzjw4XSz159P0dCubFA
提取码：v2g0书名：R语言实战（第2版）
作者：[美] Robert I. Kabacoff
译者：王小宁
豆瓣评分：9.1
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2016-5
页数：556
内容简介：
本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。
作者简介：
作者简介：
Robert I. Kabacoff
R语言社区著名学习网站Quick-R的维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。
译者简介：
王小宁
中国人民大学统计学院14级硕士，16级博士，统计之都副主编，中国人民大学数据挖掘中心分布式计算负责人，研究兴趣包括统计机器学习和缺失数据。
刘撷芯
中国人民大学统计学院13级硕士，爱荷华大学商学院16级博士，中国人民大学数据挖掘中心核心成员之一，研究兴趣包括统计机器学习和文本分析。
黄俊文
2014年毕业于中山大学数学系，2016年毕业于加州大学圣地亚哥分校统计学专业，统计之都成员，易易网创始人之一，目前关注计算机科学和统计学的结合与应用，包括机器学习方法等。他致力于成为一个有趣的人。
