ATAC后续可视化生成的热图和平均图可以用R包进行绘制,我这里选的是deeptools里的bamCoverage和computeMatrix功能
deeptools安装是用conda一键式安装,我直接安在base环境下,不需要再另外配置环境
看一下deeptools的手册,可以更快帮助自己了解deeptools的参数
![](https://img.haomeiwen.com/i22054806/06967c21d276b675.png)
先将之前bowtie比对的bam文件进行归一化,转为bigwig文件
需要用samtools先建索引:ls *.rmdum.bam |xargs -i samtools index {}
bamCoverage命令转bw文件,-b是输入文件,-o是是输出文件
bamCoverage -b /home/huilin_hu/Arabidopsis/output/5.clean/57.bowtie.clean.sort.exc.sort.reheader.rmdup.bam -o 57.bw
根据computeMatrix画热图
computeMatrix 有两种不同的模式
reference-point(relative to a point): 计算某个点的信号丰度
scale-regions(over a set of regions): 把所有基因组区段缩放至同样大小,然后计算其信号丰度
我这里是输入多个样本
-b 10000是指上游区域10000bp -a是指下游区域10000bp
-R是拟南芥基因组注释文件中提取的bed文件,共三列,染色体,起始坐标和终止坐标
-S是bamCoverage转的bw文件
会输出两个文件:matrix1_test_TSS.gz regions1_test_genes.bed 自己命名就好,这两个文件用于后期画热图和平均图
computeMatrix reference-point --referencePoint TSS -p 15 \
-b 10000 -a 10000 \
-R /home/huilin_hu/Arabidopsis/output/5.clean/genes.bed \
-S /home/huilin_hu/Arabidopsis/output/5.clean/*.bw \
--skipZeros -o matrix1_test_TSS.gz \
--outFileSortedRegions regions1_test_genes.bed
使用上述命令的时候运行的比较慢
plotHeatmap -m matrix1_test_TSS.gz -out 57_Heatmap_1K.png
我这里会报这个错,但是也出图了,下方所示,这个错误的网址目前我没打开
Bad key "text.kerning_factor" on line 4 in
/home/huilin_hu/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/stylelib/_classic_test_patch.mplstyle.
You probably need to get an updated matplotlibrc file from
https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/v3.1.3/matplotlibrc.template
or from the matplotlib source distribution
![](https://img.haomeiwen.com/i22054806/47794808216df368.png)
平均图:plotProfile -m matrix1_test_TSS.gz -out 57_test.png
![](https://img.haomeiwen.com/i22054806/d0b3aa81635b7417.png)
网友评论