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go语言解析mat文件 go语言解析html(13)

IT技术模块


-out A1.pdf \ # 输出图片名称
绘图结果展示：
MACS2能够检测DNA片断的富集区域，是ATAC-seq数据call peak的主流软件 。峰检出的原理如下：首先将所有的reads都向3'方向延伸插入片段长度，然后将基因组进行滑窗，计算该窗口的dynamic λ，λ的计算公式为：λlocal = λBG（λBG是指背景区域上的reads数目），然后利用泊松分布模型的公式计算该窗口的显著性P值 ， 最后对每一个窗口的显著性P值进行FDR校正 。默认校正后的P值（即qvalue）小于或者等于0.05的区域为peak区域 。需要现在linux环境中安装macs2软件 ， 然后执行以下命令：
macs2 callpeak \
-t A1.uni.dedup.bam \ #bam文件
-n A1 \ # 输出文件前缀名
--shift -100 \ #extsize的一半乘以-1
--extsize 200 \ #一般是核小体大小
--call-summits #检测峰顶信息
注：以上参数参考文献（Jie Wang，et.al.2018.“ATAC-Seq analysis reveals a widespread decrease of chromatin accessibility in age-related macular degeneration.”Nature Communications）
ATAC分析得到的peak是染色质上的开放区域，这些染色质开放区域常常预示着转录因子的结合 ， 因此对peak区域进行motif分析很有意义 。常见的motif分析软件有homer和MEME 。以homer软件为例 ， 首先在linux环境中安装homer，然后用以下命令进行motif分析：
findMotifsGenome.pl \
A1_peaks.bed \ #用于进行motif分析的bed文件
genome.fa\ #参考基因组fa文件
A1\ #输出文件前缀
-sizegiven \ #使用给定的bed区域位置进行分析 ， 如果填-size -100,50则是用给定bed中间位置的上游100bp到下游50bp的区域进行分析
homer分析motif的原理及结果参见：
根据motif与已知转录因子的富集情况可以绘制气泡图，从而可以看到样本与已知转录因子的富集显著性 。
差异peak代表着比较组合染色质开放性有差异的位点，ChIP-seq和ATAC-seq都可以用DiffBind进行差异分析 。DiffBind通过可以通过bam文件和peak的bed文件计算出peak区域标准化的readcount ， 可以选择edgeR、DESeq2等模型进行差异分析 。
在科研分析中go语言解析mat文件我们往往需要将peak区域与基因联系起来 ， 也就是通过对peak进行注释找到peak相关基因 。常见的peak注释软件有ChIPseeker、homer、PeakAnnotator等 。以ChIPseeker为例，需要在R中安装ChIPseeker包和GenomicFeatures包，然后就可以进行分析go语言解析mat文件了 。
library(ChIPseeker)
library(GenomicFeatures)
txdb- makeTxDbFromGFF(‘gene.gtf’)#生成txdb对象，如果研究物种没有已知的TxDb,可以用GenomicFeatures中的函数生成
peakfile -readPeakFile(‘A1_peaks.narrowPeak’)#导入需要注释的peak文件
peakAnno - annotatePeak(peakfile,tssRegion=c(-2000, 2000), TxDb=txdb)
# 用peak文件和txdb进行peak注释，这里可以通过tssRegion定义TSS区域的区间
对于peak注释的结果，也可以进行可视化展示，如：
p - plotAnnoPie(peakAnno)
通过注释得到的peak相关基因可以使用goseq、topGO等R包进行GO富集分析，用kobas进行kegg富集分析，也可以使用DAVID在线工具来完成富集分析 。可以通过挑选感兴趣的GO term或pathway进一步筛选候选基因 。
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