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R语言数据结构-向量
R语言数据结构主要有以下四种：向量：一串相同类型的数据，不限于数字，字符，逻辑都可以，单独拿出来的一列。什么是看做一个整体，一个向量里有若干个数据，它们组成一个整体之后，可以拥有一个共同的名字。以下主要讲向量：向量就是一串数据，串联在一起，组成一个整体，向量由元素组成。
整数 （integer）复数（complex）逻辑（logical：True/False）数值（numeric：real numbers）查看对象类型的命令：class(x)二 R语言中有如下几种数据结构：向量 vector() 组内元素必须类型一致，否则将会被强制转换。
R语言中的向量是一种基本数据结构，它是多个相同类型的数据的集合。向量可以用来表示一系列相同类型的数据，例如一组温度读数或一组重量测量值。要查看向量的全部内容，可以使用print()函数将向量打印出来。这样会显示出向量的所有元素以及它们的顺序。
在R语言中，v是一个非常重要且常用的符号。它代表着向量（Vector）的意思。在R语言中，向量是一种基本的数据类型，可用来存储一系列的数值、字符或逻辑值。通过使用v符号，我们可以轻松地创建一个向量，并且对其中的元素进行处理和操作。
Hi-C技术的初步了解
Hi-C技术主要将空间结构临近的DNA片段进行交联，并将交联的DNA片段富集，然后进行高通量测序，对测序数据进行分析即可揭示全基因组范围内的染 体片段间的交互作用。
其中Hi-C是研究三维结构的一种方法。Hi-C技术源于染 体构象捕获（Chromosome Conformation Capture， 3C）技术，利用高通量测序技术，结合生物信息分析方法， 研究全基因组范围内整个染 质DNA在空间位置上的关系 ，获得高分辨率的染 质三维结构信息。
A： Hi-C 是以整个细胞核为研究对象，利用高通量测序技术，研究全基因组范围内整个染 质 DNA 在空间位置上的关系，捕获不同基因座位上之间的空间交互信息。Hi-C 可以与 RNA-Seq、ChIP-Seq 等数据进行联合分析，从基因调控网络和表观遗传网络来阐述生物体性状形成的相关机制。
据了解，日冕环是由太阳强大磁力产生的巨大、弯曲的等离子体柱。对太阳的观测非常困难，原因很明显：它非常非常亮。科学家们使用仪器来探测特定波长的光以便更清楚地了解正在这个地狱中发生的事情，但通常情况下，像日冕环这样的结构看起来会很模糊。NASA的Hi-C宇宙飞船计划正在不断改进其送入太空的硬件。
数据自身的质量在很大程度上决定了分析结果的准确和可靠，随着Hi-C技术在三维基因组学上的快速推广，对于Hi-C数据本身的质量和测序深度也逐渐引起研究人员的重视。同时对该技术的进一步优化和改进使之能够在更少的细胞起始量及测序量达到更高分辨率也成为了一个技术发展新的热点。
Hi-C的基本步骤是，甲醛交联，限制酶切，末端补平加biotin，平末端连接，超声破碎，biotin富集，建库测序。整个过程是没有特异性引物存在的。而且依靠高通量的测序技术，Hi-C可以展现出，整个染 体all-to-all的互作关系。 总结起来，Hi-C，获得all-to-all的互作关系。
单细胞转录组之拟时序分析
第二步： 降维。降维的目的是为了更好的展示数据。函数里提供了很多种方法，不同方法的最后展示的图都不太一样， 其中“DDRTree”是Monocle2使用的默认方法。第三步： 对细胞进行排序 学习描述细胞正在经历的生物过程的“轨迹”，并计算每个细胞在该轨迹内的位置。
在本节教程中，我们将学习如何通过拟时序分析推断细胞分化轨迹。 slingshot 包可以对单细胞RNA-seq数据进行细胞分化谱系构建和伪时间推断，它利用细胞聚类簇和空间降维信息，以无监督或半监督的方式学习细胞聚类群之间的关系，揭示细胞聚类簇之间的全局结构，并将该结构转换为由一维变量表示的平滑谱系，称之为“伪时间”。
单细胞测序可以检测一块组织中每个细胞的转录组情况，但其实一块组织中存在着不同发育状态的细胞，因此通过基因的表达情况我们可以了解一些细胞的发育状况和细胞转化的过程，目前为止做拟时序的软件就有monocle，velocity 等等，在这里我们对目前比较主流的进行测试，后期有发现了好用的软件也会持续进行更新。
2021-05-07没有bam文件没有RG
1、原因是在用hisat2或者bwa比对是没有添加RG；hisat2（参数为--rg），bwa（参数为-R）而GATK0以上版本将不再支持无头文件的变异检测。加头这一步可以在BWA比对的时候进行，通过-r参数的选择可以完成。如果在BWA比对期间没有选择-r参数，可以增加这一步骤。
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