2021-01-01 更新
和RNA-seq前期流程类似 -- 质控、去接头、比对参考基因组、排序
后期就是要提取甲基化位点，包括CpG、CHG、CHH三种context，H代表非G位点（A、C、T）。得到bedgraph文件后将个样本汇总为一个GR ( GenomicRanges )文件，便于后续分析
更多信息需要你自己查看帮助文档和 FastQC 官方手册.pdf
另外， 官方网页版 的有对每一模块进行详尽地解释，并对给出警告或错误的可能原因，针不戳！
trim_galore --clip_R1 5 --three_prime_clip_R1 2 --rrbs -o trimmed --basename SRX1635022 .fastq.gz
RNA-seq 数据分析完整流程
额，去接头好像还没写，改天一定。
质控 -- fastqc； 去接头 -- trim-galore
二、比对基因组
另一个软件是一个 BSMAP，目前用的是后者，两者关系也有很多人介绍，我也不知道。
这样就得到了BAM文件了
三、排序、去重
首先按照比对的基因组坐标进行排序
去除多重比对、重复、未比对上的reads
最后就得到了排序且去重的BAM文件了
四、提取甲基化信息
至此，所有CpG位点就全部被提取出来了。
五、将CpG位点保存为 GR 文件
由于测序是区分正负链的，而在分析的时候不区分，所以需要合并正负链的信息。
还需要将与基因组CpG位点不匹配的位点去除，因此需要load一个全基因组CpG位点文件。
细节我就不写了，只写主要操作，即将每个样本循环保存为GR文件放入一个list里面，最后再unlist一下，就变成了一个包含所有样本的所有CpG位点信息的GR对象了