runHiC分析HiC_seq数据

runHiC是python包，用来分析HiC数据。

HiC（High-throughput chromosome conformation capture）是高通量染色体构象捕获技术的英文简称。HiC数据可以将scaffolds锚定到染色体上，即将基因组组装到染色体水平。

 1. 安装runHiC环境

conda create --name HiC_seq python=3.8
 
# 安装包
# conda install 
# numpy=1.20 pandas cooler=0.8.6 matplotlib biopython pairtools bwa sra-tools 
# minimap2 samtools pigz chromap 
 
# Conda 安装不上的用pip 
pip install runHiC
pip install  cooler=0.8.6
 
#pip install pip-search
#pip_search pairtools
 
 
 

2. 下载测试数据，基因组数据

mkdir HiC_workspace
mkdir HiC_data
 
cd HiC_data
mkdir test_fq_data
cd test_fq_data
 
prefetch SRR027958 &
 
prefetch SRR027956 &
 
fastq-dump --split-files SRR027958/SRR027958.sra
for i in SRR027958/*.fastq; do gzip -c $i > SRR027958/`basename $i`.gz; done
 
fastq-dump --split-files SRR027956/SRR027956.sra
for i in SRR027956/*.fastq; do gzip -c $i > SRR027956/`basename $i`.gz; done
 
# 下载参考基因组数据
Cd ..
mkdir hg38
cd hg38
 
wget ftp://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/hg38/chromosomes/*
 
###Python代码##########
>>> import os, glob
>>> labels = list(map(str,range(1,23))) + ['X','Y','M']
>>> pool = ['chr{0}.fa.gz'.format(i) for i in labels]
>>> for c in glob.glob('*.fa.gz'):
...     if not c in pool:
...         os.remove(c)
>>> exit()
###Python代码 end #######
 
gunzip *.gz
cat *.fa > hg38.fa
# 可以删除每一个染色体的序列文件

3. mapping

1. reads对将用bwa-mem映射到hg38参考基因组，比对结果将以BAM格式报告，并置于比对-hg38下。
2. BAM文件将使用pairs-hg38下的pairtools解析为.pairs。

在对齐分析过程中，runHiC检测结扎连接，标记各种情况（未映射、多映射、多结扎行走和有效的单结扎），并对对进行排序以进行进一步分析。在本例中，.pairsam。pairs-hg38下的gz文件是4DN联合体提出的有效.pairs文件。默认情况下，它只包含7列：chr1、pos1、chr2、pos2、strand1、strand2和pair_type；如果在命令中添加--include readid，您将得到一个额外的“readid”列；如果指定--include sam，将添加两个额外的列“sam1”和“sam2”来存储原始对齐；如果添加--drop seq，seq和QUAL将从sam字段中删除，以节省磁盘空间。

cd ../../HiC_workspace
 
mkdir HiC_workspace
 
runHiC mapping -p ../HiC_data -g hg38 -f test_fq_data -F FASTQ -A bwa-mem -t 32 --include-readid --logFile runHiC-mapping.log 

参数:
-p DATAFOLDER, --dataFolder DATAFOLDER
                        Path to the root data folder. Both sequencing reads and reference
                        genome should be placed under this folder. (default: None)

-g GENOMENAME, --genomeName GENOMENAME
                        Name of the folder containing the reference genome fasta file.
                        (default: None)
                      如hg38/hg38.fa

-f FASTQDIR, --fastqDir FASTQDIR
                        Name of the folder containing sequencing reads. (default: None)

-A {bwa-mem,chromap,minimap2}, --aligner {bwa-mem,chromap,minimap2}
                        Name of the sequence alignment software to invoke. (default:
                        chromap)

-t THREADS, --threads THREADS
                        Number of threads. (default: 8)
--include-readid      If specified, add read IDs to the outputed .pairsam files.
                        (default: False)
--chunkSize CHUNKSIZE
                        On a low-memory machine, it's better to split the raw read file
                        into chunks and map them separatively. This parameter specifies

 4.Filtering

runHiC的筛选子命令旨在对对齐的读取对执行基本筛选过程：

1. 去除多余的PCR伪影。
2. 删除映射到同一限制片段的读取对。

runHiC filtering --pairFolder pairs-hg38/ --logFile runHiC-filtering.log --nproc 32

 5.binning

在此阶段，将在coolers-hg38子文件夹下为每个.pairs生成一个.mcool文件。gz文件使用cooler器。mcool格式是4DN联盟的官方Hi-C数据格式，可以使用HiGlass可视化。

runHiC binning -f filtered-hg38/ --logFile runHiC-binning.log --nproc 32

6. 一步完成（mapping + filtering + binning）

runHiC pileup -p ../HiC_data  -g hg38 -f test_fq_data -F FASTQ -A bwa-mem -t 32 --include-readid --logFilerunHiC.log

参考：

https://github.com/XiaoTaoWang/HiC_pipeline