這篇文章主要介紹“如何使用deeptools查看reads分布特征”，在日常操作中，相信很多人在如何使用deeptools查看reads分布特征問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”如何使用deeptools查看reads分布特征”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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在chip_seq數(shù)據(jù)分析中，通常會對peak區(qū)域在基因組上的分布進(jìn)行探究，查看其分布是否存在規(guī)律，比如是否在轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)，或者轉(zhuǎn)錄終止位點(diǎn)附近存在富集，此時我們可以通過deeptools這個工具來實現(xiàn)。

首先通過computeMatrix這個命令，可以計算基因組區(qū)域上的分布，分成以下兩種模式

1. scale-regions

2. reference-point

第一種模式代表一個區(qū)間，包含了起始和終止位置，第二種模式代表的是某一個位點(diǎn)，比如轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)。對于這兩個模式的區(qū)別，官網(wǎng)給出了很好的解釋，示意如下

將所有的區(qū)域劃分為等長的區(qū)間稱之為bin, 然后計算每個bin內(nèi)所有位點(diǎn)的測序深度，默認(rèn)用所有位點(diǎn)測序深度的平均值來代表這個區(qū)間。通過這個命令計算得到中間結(jié)果文件之后，可以使用以下兩個命令進(jìn)行可視化

1. plotProfile

2. plotHeatmap

下面展示一個實際的例子，從bam文件開始，得到最終的可視化結(jié)果

1. 將bam文件轉(zhuǎn)換為bigwig文件

通過bamCoverage命令，可以將bam文件轉(zhuǎn)換為bigwig文件，用法如下

bamCoverage -b input.bam -o input.bw

2. 運(yùn)行computeMatrix

這個命令有scale-regions和reference-points兩種模式，這里以第二種為例進(jìn)行展示，用法如下

computeMatrix reference-points \
-S inpnut.bw \
-R hg19.bed \
--binSize 10 \
--skipZeros \
-a 3000 \
-b 3000 \
-o matrix.gz \
--outFileNameMatrix  matrix.tab

在輸出的tab文件中，每一行代表一個轉(zhuǎn)錄本，和輸入的bed文件中的轉(zhuǎn)錄本個數(shù)一致，每一列代表bin區(qū)間內(nèi)的平均測序深度，列數(shù)的多少和區(qū)間的長度以及bin_sizz有關(guān)。在上面這個例子中，選擇上下游各3kb的區(qū)間，bin大小為10bp, 所以總共有3000X2/10, 即600個區(qū)間。

在可視化時，區(qū)間個數(shù)越多，畫出來的折線圖會相對平滑，所以可以適當(dāng)調(diào)整bin的大小，使畫出來的圖更加美觀。

3. plotProfile

用法如下

plotProfile -m matrix.gz \
-out profile.pdf

生成的結(jié)果如下

4. plotHeatmap

用法如下

plotHeatmap -m matrix.gz -o  heatmap.pdf

生成的結(jié)果分成了兩部分，第一部分和plotProfile的結(jié)果相同，第二部分是一個熱圖，示意如下

就是將生成的tab文件中的內(nèi)容繪制了一個熱圖，以上展示的都是基本用法，除此之外，還有很多的參數(shù)可以調(diào)整，繪制出更加美觀的圖片。

到此，關(guān)于“如何使用deeptools查看reads分布特征”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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