一、在任意文件夹下面创建形如 1/2/3/4/5/6/7/8/9 格式的文件夹系列。

mkdir test

cd test

mkdir -p 1/2/3/4/5/6/7/8/9

二、在创建好的文件夹下面，比如我的是 /Users/jimmy/tmp/1/2/3/4/5/6/7/8/9 ，里面创建文本文件 me.txt

touch ./1/2/3/4/5/6/7/8/9/me.txt

tree

.

└── 1

└── 2

└── 3

└── 4

└── 5

└── 6

└── 7

└── 8

└── 9

└── me.txt

三、在文本文件 me.txt 里面输入内容:

Go to: http://www.biotrainee.com/

I love bioinfomatics.

And you ?

vim ./1/2/3/4/5/6/7/8/9/me.txt

#按下i键，切换为插入模式，输入以下内容：

# Go to: http://www.biotrainee.com/

# I love bioinfomatics.

# And you ?

#上面的语句不用带“#”哟

#退出命令是，按 ESC 键跳到命令模式，然后输入 :q (不保存)或者 :wq (保存) 退出。

cat ./1/2/3/4/5/6/7/8/9/me.txt

Go to: http://www.biotrainee.com/

I love bioinfomatics.

And you ?

四、删除上面创建的文件夹 1/2/3/4/5/6/7/8/9 及文本文件 me.txt

rm --help #查看帮助文档

rm -rf 1

五、在任意文件夹下面创建 folder1~5这5个文件夹，然后每个文件夹下面继续创建 folder1~5这5个文件夹，效果如下：

mkdir -p folder{1..5}/folder{1..5}

ls *

六、在第五题创建的每一个文件夹下面都 创建第二题文本文件 me.txt ，内容也要一样。(这个题目难度超纲，讲义一个月后再回过头来做)

echo folder{1..5}/folder{1..5} | xargs -n 1

echo folder{1..5}/folder{1..5} | xargs -n 1 cp me.txt -v

xargs --help

七，再次删除掉前面几个步骤建立的文件夹及文件

rm -rf folder*

tree

八、下载 http://www.biotrainee.com/jmzeng/igv/test.bed 文件，后在里面选择含有 H3K4me3 的那一行是第几行，该文件总共有几行。

wget http://www.biotrainee.com/jmzeng/igv/test.bed

ls -lh

#解法1

less -S test.bed

/H3K4me3 #按下回车

#解法2

vim test.bed

：set nu

:/H3K4me3

#解法3

grep -n H3K4me3 test.bed

九、下载 http://www.biotrainee.com/jmzeng/rmDuplicate.zip 文件，并且解压，查看里面的文件夹结构。

wget http://www.biotrainee.com/jmzeng/rmDuplicate.zip

ls -ll

unzip rmDuplicate.zip

cd rmDuplicate

tree

十、打开第九题解压的文件，进入 rmDuplicate/samtools/single 文件夹里面，查看后缀为 .sam 的文件，搞清楚 生物信息学里面的SAM/BAM 定义是什么。

cd ./rmDuplicate/samtools/single/

less -S tmp.sam #最佳查看方式

cat tmp.sam

vim tmp.sam

十一、安装 samtools 软件

安装Miniconda3

mkdir -p ~/biosoft

cd ~/biosoft

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2.设置conda镜像

source ~/.bashrc

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda

conda config --set show_channel_urls yes

3.调用conda 安装软件

conda install -y samtools

如果你对一个软件不了解的话，那么安装之前在https://bioconda.github.io/recipes.html，检索该软件包是否存在，或者使用 "conda search packagename"进行检索。

十二、打开 后缀为BAM 的文件，找到产生该文件的命令。 提示一下命令是：

/home/jianmingzeng/biosoft/bowtie/bowtie2-2.2.9/bowtie2-align-s --wrapper basic-0 -p 20 -x /home/jianmingzeng/reference/index/bowtie/hg38 -S /home/jianmingzeng/data/public/allMouse/alignment/WT_rep2_Input.sam -U /tmp/41440.unp

查看前5行

#cd rmDuplicate/samtools/single(路径)

tree

.

├── readme.txt

├── tmp.header

├── tmp.rmdup.bam

├── tmp.rmdup.vcf.gz

├── tmp.sam

├── tmp.sorted.bam

└── tmp.sorted.vcf.gz

zless -S tmp.rmdup.bam | head -n 5

BAM@@HD VN:1.0 SO:coordinate

@SQ SN:chr1 LN:248956422

@SQ SN:chr10 LN:133797422

@SQ SN:chr11 LN:135086622

@SQ SN:chr11_KI270721v1_random LN:100316

十三题、根据上面的命令，找到我使用的参考基因组 /home/jianmingzeng/reference/index/bowtie/hg38具体有多少条染色体。

samtools view -H tmp.rmdup.bam | head -n 20

samtools view -H tmp.rmdup.bam | awk '{print $2}' | sort |uniq -c| grep -v '_'

1 ID:bowtie2

1 SN:chr1

1 SN:chr10

1 SN:chr11

1 SN:chr12

1 SN:chr13

1 SN:chr14

1 SN:chr15

1 SN:chr16

1 SN:chr17

1 SN:chr18

1 SN:chr19

1 SN:chr2

1 SN:chr20

1 SN:chr21

1 SN:chr22

1 SN:chr3

1 SN:chr4

1 SN:chr5

1 SN:chr6

1 SN:chr7

1 SN:chr8

1 SN:chr9

1 SN:chrM

1 SN:chrX

1 SN:chrY

1 VN:1.0

十四题、上面的后缀为bam 的文件的第二列，只有 0 和 16 两个数字，用 cut/sort/uniq等命令统计它们的个数。

因为数据不同，使用的数据统计如下：

samtools view tmp.sorted.bam | head

samtools view tmp.sorted.bam | awk '{print $2}' | sort | uniq -c

29 0

24 16

# 此外，我统计了 tmp.sam文件，代码如下：

zless -S tmp.sam | head -n 12

SRR1042600.42157053 0 chr1 629895 42 51M * 0 0 ATAACCAATACTACCAATCANTACTCATCATTAATAATCATAATGGCTATA CCCFFFFFHHHHHJJJJJJJ#4AGHJJIIJJIIIIIJJJJIJIIIIJJIJI AS:i:-6 XN:i:0 XM:i:2 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:2 MD:Z:11C8A30 YT:Z:UU

SRR1042600.42212881 0 chr1 629895 42 51M * 0 0 ATAACCAATACTACCAATCANTACTCATCATTAATAATCATAATGGCTATA @@

SRR1042600.12010763 16 chr1 629895 24 51M * 0 0 ATAACCAATACTTCTAATCAAAACTCATCATTAATAATCATAATGGCTATA ?4B?1*4DD?11*1*?+22+<3F:3@EC:CC4EA,DEDDDDD?D3B:==+; AS:i:-10XN:i:0 XM:i:4 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:4 MD:Z:11C0A1C6T29 YT:Z:UU

SRR1042600.29629551 16 chr1 629895 40 51M * 0 0 ATAACCAATACTACCAATCACTACTCATCATTAATAATCATAATGGCTATA HGF?JJHHFDHHGJJIHDFA+E?JIJJIIHGJJJJJJJHHHHHFFFFFCC@ AS:i:-8 XN:i:0 XM:i:2 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:2 MD:Z:11C8A30 YT:Z:UU

SRR1042600.41910745 0 chr1 629896 42 51M * 0 0 TAACCAATACTACCAATCAANACTCATCATTAATAATCATAATGGCTATAG CC@FFFFFHHHHGIIHIJJJ#3

SRR1042600.14329856 16 chr1 629896 8 18M1I32M * 0 0 AAACCAAATCCTCCAATCAAATCCTCATCATTAATAATCATAATGGCTATA #############################@IHHGCE9GHFHHHDDDDD

SRR1042600.15078214 16 chr1 629896 40 51M * 0 0 TAACCAATACTACCAATCAATACCCATCATTAATAATCATAATGGCTATAG 9?1EFDD4CE?1F@?F

SRR1042600.52533601 16 chr1 629896 40 51M * 0 0 TAACCAATACTACCAATCAATCCTCATCATTAATAATCATAATGGCTATAG D?0?*?1*?C?*EGC99>FA+3FBHBEBCA4HCC<:ffffff as:i:-8 xn:i:0 xm:i:2 xo:i:0 xg:i:0 nm:i:2 md:z:10c10a29 yt:z:uu>

SRR1042600.41649846 0 chr1 629897 42 51M * 0 0 AACCAATACTACCAATCAATNCTCATCATTAATAATCATAATGGCTATAGC :?=DB=ABCF?FF>G<<<?F #3 AS:i:-6 XN:i:0 XM:i:2 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:2 MD:Z:9C10A30 YT:Z:UU

SRR1042600.68213884 16 chr1 629898 40 51M * 0 0 ACCAATACGACCAATCAATACTCAACATCAATAATCATAATGGCTATAGCA #@B?0)1)*19FEC<22F

SRR1042600.41495229 0 chr1 629899 42 51M * 0 0 CCAATACTACCAATCAATACNCATCATTAATAATCATAATGGCTATAGCAA CCCFFFFFHHHHHJJJJJJI#4AFHIJJIJJJJIJJIJJJIJIJIJJJJHG AS:i:-6 XN:i:0 XM:i:2 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:2 MD:Z:7C12T30 YT:Z:UU

SRR1042600.14534938 16 chr1 629899 8 51M * 0 0 AATCTCCCCCAATTCAATACTCATCATTAATAATCATAATGGCTATAGCAA ######################GFIICJJGIIIIIGHF>GHGHFFFFF@@C AS:i:-16XN:i:0 XM:i:8 XO:i:0 XG:i:0 NM:i:8 MD:Z:0C0C0A0A1A2A1C1A38 YT:Z:UU

cat tmp.sam | awk '{print $2}' | sort | uniq -c

29 0

24 16

十五题、重新打开 rmDuplicate/samtools/paired 文件夹下面的后缀为BAM 的文件，再次查看第二列，并且统计。

cd /test/rmDuplicate/samtools/paired

ls -ll

samtools view tmp.sorted.bam | cut -f 2|sort |uniq -c

8 147

3 163

1 323

1 353

1 371

1 387

1 433

3 83

2 97

9 99

十六题、下载 http://www.biotrainee.com/jmzeng/sickle/sickle-results.zip 文件，并且解压，查看里面的文件夹结构， 这个文件有2.3M，注意留心下载时间及下载速度。

wget http://www.biotrainee.com/jmzeng/sickle/sickle-results.zip

unzip sickle-results.zip

cd sickle-results

tree

.

├── command.txt

├── single_tmp_fastqc.html

├── single_tmp_fastqc.zip

├── test1_fastqc.html

├── test1_fastqc.zip

├── test2_fastqc.html

├── test2_fastqc.zip

├── trimmed_output_file1_fastqc.html

├── trimmed_output_file1_fastqc.zip

├── trimmed_output_file2_fastqc.html

└── trimmed_output_file2_fastqc.zip

十七题、解压 sickle-results/single_tmp_fastqc.zip 文件，并且进入解压后的文件夹，找到 fastqc_data.txt 文件，并且搜索该文本文件以 >>开头的有多少行？

unzip single_tmp_fastqc.zip

cd single_tmp_fastqc/

less -S fastqc_data.txt

cat fastqc_data.txt | awk '/^>>/{print $0}'| wc -l

24

十八题、下载 http://www.biotrainee.com/jmzeng/tmp/hg38.tss 文件，去NCBI找到TP53/BRCA1等自己感兴趣的基因对应的 refseq数据库 ID，然后找到它们的hg38.tss 文件的哪一行。

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/7157

cd ~/test

wget http://www.biotrainee.com/jmzeng/tmp/hg38.tss

head hg38.tssp NR_046018 hg38.tss

NR_046018 chr1 9874 13874 0

grep -n NR_046018 hg38.tss

十九题、解析hg38.tss 文件，统计每条染色体的基因个数。

cat hg38.tss|awk '{print $2}' |sort |uniq -c

6050 chr1

2824 chr10

2 chr10_GL383545v1_alt

10 chr10_GL383546v1_alt

2 chr10_KI270825v1_alt

.....

#去掉后面的碎片基因

cat hg38.tss|awk '{print $2}' | sort | uniq -c | grep -v '_'

6050 chr1

2824 chr10

3449 chr11

2931 chr12

1122 chr13

1883 chr14

2168 chr15

2507 chr16

3309 chr17

873 chr18

3817 chr19

4042 chr2

1676 chr20

868 chr21

1274 chr22

3277 chr3

2250 chr4

2684 chr5

3029 chr6

2720 chr7

2069 chr8

2301 chr9

2 chrM

2553 chrX

414 chrY

二十题、解析hg38.tss 文件，统计NM和NR开头的熟练，了解NM和NR开头的含义

cat hg38.tss |awk '{print $1}'|cut -c 1-2 |sort| uniq -c

51064 NM

15954 NR