deepTools是一套python工具,特别为高效分析高通量测序数据而开发,如ChIP-seq、RNA-seq或MNase-seq。
- ## 计算转录起始位点前后1K的peaks分布情况,可以并行处理,加快速度
- computeMatrix reference-point -p 2 --referencePoint TSS -b 1000 -a 1000 -R UCSC_GRCH38_refGene.bed -S chip_coverage.bw control_coverage.bw --skipZeros -out ./TSS.computeMatrix.gz --outFileSortedRegions ./test.genes.bed
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- # 注:chip_coverage.bw control_coverage.bw 来自Macs2结果
- plotHeatmap -m TSS.computeMatrix.gz -o heatmap_TSS.pdf --zMin 0 --zMax 8 --colorMap coolwarm --missingDataColor 1
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- # -o (-out) 输出文件,可以是 ".png", ".eps", ".pdf" and ".svg"
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- computeMatrix scale-regions -p 2 -S chip_coverage.bw control_coverage.bw -R UCSC_GRCH38_refGene.bed -a 1000 -b 1000 -o gene_region.computeMatrix.gz
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- plotHeatmap -m gene_region.computeMatrix.gz -o heatmap_gene_region.pdf --zMin 0 --zMax 8 --colorMap coolwarm --missingDataColor 1
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- #参数说明:-m输入矩阵;-o输出pdf文件;-zMin 0 --zMax 8是热图的最大值和最小值;--colorMap是选#择热图颜色类型(RdBu, coolwarm 等,具体见帮助文档)。做出的pdf热图可以直接在Ai里编辑。
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- ## 只作图 profile
- plotProfile -m TSS.computeMatrix.gz -out TSSProfile.png --numPlotsPerRow 2 --plotTitle "TSS data profile"
- # 设置profile样式
- plotProfile -m TSS.computeMatrix.gz -out ExampleProfile2.png --plotType=fill --perGroup --colors red yellow blue --plotTitle "Test data profile"
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- ## 只作图heatmap
- plotHeatmap -m TSS.computeMatrix.gz -out TSSHeatmap.png --colorMap RdBu --whatToShow 'heatmap and colorbar' --zMin -3 --zMax 3 --kmeans 4
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- ## 同时作图profile和heatmap
- plotHeatmap -m TSS.computeMatrix.gz -o heatmap_profile.pdf --zMin 0 --zMax 8 --colorMap coolwarm --missingDataColor 1 --kmeans 4
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- ### 参数 --kmeans 聚类的数量
https://deeptools.readthedocs.io/en/develop/content/tools/computeMatrix.html