Density plot

通过将全基因组按照 50bp 为一个区间（也可以自己指定长度），分别计算两个样本区间内DNA甲基化的值，然后再相减得到差值，最后将差值绘制成密度图。这样我们就能清洗的看到两个样本甲基化差异的分布。

比如下面此图中：

下面 [Rep-Veg] 中 CHH 甲基化差异的分布明显的往正方向偏移，这时候我们就能得出，整体上正方向的面积是要明显大于负方向的面积的，表明 Rep 中 CHH 甲基化水平是要高于 Veg 的；
上面 [Veg-Leaf] 中 CHH 甲基化差值的分布，我们可以看到有两个峰，一个偏负一个偏正，但是偏负方向的峰是要高度正方向的峰的，这表明 Veg CHH 甲基化在左侧峰值是分布最密集的，但是右侧也有很大一部分是高于 Leaf 的；如果我们再来看正负方向所占的面积，我们可以非常清楚的看到正方向的面积是高于负方向的，表明整体上 Veg 中 CHH 甲基化仍然是高于 Leaf 的。

此外以下这种 Density plot 是应该灵活运用到三组四组甚至多组样本中的。当然这里面也有很多细节，这里就不啰嗦了。

Fig.1 b Density plots show the frequency distribution of the methylation differences within 50-bp windows of the whole rice genome between vegetative SAM and mature leaf blade (upper) or between reproductive SAM and vegetative SAM (lower) for CG (left), CHG (middle), and CHH (right). A shift of the peak away from zero represents a global difference.

Higo, A., Saihara, N., Miura, F. et al. DNA methylation is reconfigured at the onset of reproduction in rice shoot apical meristem. Nat Commun 11, 4079 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-17963-2

DMR stat

虽然 Density plot 在一定上对于展示两两比较的样本甲基化差异是一种非常不错的方式，但是这种差异是没有考虑统计学上是否显著差异的，所以最后我们往往还是以具有统计学上显著性差异的数目或者长度来查看最终的趋势如何。

从下面图中我们可以很清楚的看到，[Veg vs Leaf] 中 Veg 高 CHH 甲基化的数目是要高于 Leaf 中高 CHH 甲基化的数目；此外 [Veg vs Rep] 中 Rep 高 CHH 甲基化的数目是要远高于 Veg 的。

注意：如果你的 DMR 计算是合并后的 DMR，那么数目并不代表最后的趋势，有可能最终总长度并不与DMR数目趋势一致。

Fig.3 a Numbers of DMRs between vegetative SAM and mature leaf (Veg vs. Leaf) and between vegetative SAM and reproductive SAM (Veg vs. Rep). Green, blue, and red indicate the portion of DMRs that are hypermethylated in mature leaf, vegetative SAM, and reproductive SAM, respectively.

Higo, A., Saihara, N., Miura, F. et al. DNA methylation is reconfigured at the onset of reproduction in rice shoot apical meristem. Nat Commun 11, 4079 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-17963-2

此外我们之前 BS-seq 分析常用图表之局部甲基化的分布中提到过的几种展示方式在这里统统都可以用：