### run_ssm_standard_filters.R ####################################################################
# Run the standard simple somatic filters on MuTect2 output. Output will be separate for SNVs and
# indels.
### HISTORY #######################################################################################
# Version Date Developer Comments
# 0.01 2017-04-10 rdeborja initial development
# 0.02 2017-04-13 rdeborja removed MT from dataframe due to
# clip filtering issues
### NOTES #########################################################################################
#
### PREAMBLE ######################################################################################
library('getopt')
usage <- function() {
usage.text <- '\nUsage: run_ssm_standard_filters.R --path </path/to/directory/containing/files> --sample <sample name> --source <WGS|WXS|CPANEL>\n\n'
return(usage.text)
}
params = matrix(
c(
'path', 'p', 1, 'character',
'sample', 's', 1, 'character',
'source', 'c', 1, 'character'
),
ncol = 4,
byrow = TRUE
)
opt = getopt(params)
# verify arguments
if (is.null(opt$path)) { stop(usage()) }
output <- paste(sep='.', paste(sep='_', opt$sample, 'annotated'), 'rda')
snv_filtered <- paste(sep='.', paste(sep='_', opt$sample, 'annotated_filtered_snv'), 'rda')
indel_filtered <- paste(sep='.', paste(sep='_', opt$sample, 'annotated_filtered_indel'), 'rda')
### LIBRARIES #####################################################################################
library(ShlienLab.Core.SSM)
### FUNCTIONS #####################################################################################
### GET DATA ######################################################################################
data <- get.mutect2.data(path=opt$path)
### PROCESS DATA ##################################################################################
# add additional annotations to the dataframe
data <- ShlienLab.Core.SSM::annotate.mutect2.data(data=data)
# currently there is a bug in downstream filtering causing a pre-filter step to remove the
# mitochondrial DNA from the output
data <- data %>% filter(annovar_chr != 'MT')
data <- data %>% filter(annovar_chr != 'M')
# separately filter the snv and indel data
data.snv.filtered <- ShlienLab.Core.SSM::filter_snv(data=data, source='WGS')
data.indel.filtered <- ShlienLab.Core.SSM::filter_indel(data=data, source='WGS')
# save the dataframes
save(data.snv.filtered, file=snv_filtered)
save(data.indel.filtered, file=indel_filtered)
### ANALYSIS ######################################################################################
### PLOTTING ######################################################################################
### SESSION INFORMATION ###########################################################################
sessionInfo()
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