【直播】我的基因组 44:比对文件画profile和heatmap图
就在昨天,一篇羞羞嗒的推送在各个群里炸开了锅。氮素,大家都是小清新啊
这主要是针对于chip-seq数据分析的,但是针对全基因组测序数据呢,也可以说明一定的问题。
【直播】我的基因组 35:bam格式转化为bw格式看测序深度分布
我这里会采用deeptools这个软件来探究测序数据关于各种genomic feature的profile和heatmap,安装deeptools及使用方法见我的博客,我就不再赘述(复制该网址:http://www.bio-info-trainee.com/2136.html或查看原文均可)。
这时候,需要下载genomic feature的文件,这个软件要求的bed格式的基因组注释信息,下载方式如下:
这里运行的代码如下:
date
start=`date +%s`
computeMatrix reference-point -p 10 --referencePoint TSS -b 2000 -a 2000 -S ../*bw -R ~/annotation/CHIPseq/hg19/ucsc.refseq.bed --skipZeros -o TSS.mat.gz
plotHeatmap -m TSS.mat.gz -out TSS.merge.png
plotProfile --dpi 720 -m TSS.mat.gz -out TSS.profile.pdf --plotFileFormat pdf --perGroup
plotHeatmap --dpi 720 -m TSS.mat.gz -out TSS.merge.pdf --plotFileFormat pdf
runtime=$((end-start))
echo "Runtime for TSS was $runtime"
date
start=`date +%s`
computeMatrix scale-regions -p 5 -S ../*bw -R ~/annotation/CHIPseq/hg19/ucsc.refseq.bed -b 3000 -a 3000 -m 5000 --skipZeros -o genebody.mat.gz
plotHeatmap -m genebody.mat.gz -out genebody.merge.png
plotProfile --dpi 720 -m genebody.mat.gz -out genebody.profile.pdf --plotFileFormat pdf --perGroup
plotHeatmap --dpi 720 -m genebody.mat.gz -out genebody.merge.pdf --plotFileFormat pdf
runtime=$((end-start))
echo "Runtime for genebody was $runtime"
第一个genomic feature就是TSS附近的测序深度图,很明显,这5个lane的数据量不一样,但是它们的pattern是高度相似的。它们在TSS附近是有一个测序深度的peaks的,是因为TSS附近的GC含量不一致导致。并不是通常CHIP-seq的富集效应。
但是,下面这个,就是一个典型的CHIP-seq的数据可视化结果,很明显,可以看到,那些IP,都是有着4~6倍的富集效应。但是 IgG 就没有,是正常的GC含量富集效应。
这就是本次直播介绍的知识点!
还有一个是genebody这个genomic feature的可视化结果,但是我自己目前也不是很懂,欢迎各位高手留言讨论。
文:Jimmy
图文编辑:吃瓜群众