Python的Scanpy包和Seurat包一样，是单细胞数据处理的利器，其中，Scanpy中有一种堆积的小提琴图，可以很好的展示marker的表达情况，但是在Seurat中并没有内置命令。因此，我自己尝试提取数据并用ggplot2包来画该图。

首先来展示以下画图的成果，如图

首先在shell中测试如下命令

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#!/bin/sh
time gzip -d -c risearch_chr1:143971112-143971134:+:FAM72C.out.gz > risearch_chr1:143971112-143971134:+:FAM72C.out

我们在运行bwa mem比对的时候，由于某些不明的原因会造成程序中断，例如内存超了，IO错误，计算节点崩溃等，然而BAM是否完整很难察觉，最终导致后续流程无法运行。这里，我们通过一段简短的代码来检查BAM文件的完整性，代码如下：

如题，官方已经提供了一个R的版本createGCcontentFile.R ，但是根据代码就能看出这个版本非常占内存了，首先要把基因组整个序列都load入内存中去，每次计算出的矫正数据也是储存dataframe中。为了降低内存占用，也为了提高计算速度，我写了一个julia版本的。代码如下：

Julia读取BAM的库

想要计算Insert size，需要提供一个基因组比对后的文件，sam也好，bam也罢。那么，使用julia语言计算该值的第一步便是了解如何读取和解析BAM文件格式。

julia本身是一门很快速的语言，但是现代计算机往往具有多核心多线程设计，因此，充分发挥硬件，能进一步提高效率

拆分原理

• 软件的逻辑是首先获取barcode列表。然后采用多线程分别在fastq文件中并行提取对应barcode的reads。

• WGS的下机数据经常出现在fastq2里。所以程序会从fastq中自动查找是否存在对应barcode。

• 程序可以自动检测barcode始于开始还是末尾，计算hanming距离，运行1bp的mismatch。

众所周知，计算相关性非常的简单，因为R 语言中有函数cor.test(),该函数可以计算多种方法的相关性检验，返回相关性，Pvalue等检验值，但是这个函数在Julia中并不存在，让Julia作为一门科学计算语言显得并不完美。

前言

自己写的好几种算法企图实现bedtools的功能，虽然julia性能足够好，但都难以在效率上达到bedtools的性能，于是最后只能借助轮子了。