24 Dec 2017, RiboWave Version 1.0: Dear user, This is a detailed RiboWave use guide explaining the functions and usage of RiboWave and its workflow. ################################################################### # This file is part of RiboWave. # RiboWave is powerful Ribo-seq analysis tool that is able to # denoise the Ribo-seq data and serve for multiple functions. # # RiboWave can be used for multiple purposes: # 1. denoise the raw Ribo-seq data # 2. define translated ORFs # 3. estimate the abundance of actively elongating ribosomes # 4. estimate translation efficiency(TE) # 5. identify potential frameshift candidates # # Author: Zhiyu Xu, Long Hu # # Copyright (C) 2017 Zhiyu Xu # # RiboWave is distributed in the hope that it will be useful, # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. # # Contact: xanthexu18@gmail.com ####################################################################### The RiboWave workflow consists of: Pre-processing : - Create the annotation file for the subsequent analysis. [create_annotation.sh] - Determine the P-site position of Ribo-seq. [P-site_determination.sh] - Generate P-site tracks from Ribo-seq.[create_track_Ribo.sh] Main function : - Denoise [Ribowave] - Predict translated ORFs [Ribowave] - Estimate reads density for each given ORF [Ribowave] - Estimate translation efficiency [`Ribowave`] - Estimate frameshift potential for each given ORF [Ribowave] In this archive you find all the scripts + the files used to obtain our results @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ 0)Requirements software - R - bedtools v2.25.0 R packages - reshape - ggplot2 - rhdf5 - methods - wmtsa - parallel @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ The manual of RiboWave usage can be found in https://lulab.github.io/Ribowave.