deeptools 使用
安裝：conda install -y deeptools
使用：
1漫雕、將bam文件轉(zhuǎn)為bw格式的文件
(1)先給bam文件排序：
samtools sort SRRxxx.bam -o SRRxxx_sorted.bam
(2)給排序之后的bam文件建索引
samtools index SRRxxx_sorted.bam
(3)將排序之后的bam文件轉(zhuǎn)換為bw格式
bamCoverage --normalizeUsing CPM -b SRRxxx_sorted.bam -o SRRxxx.bw
多個(gè)文件：
ls *sorted.bam | cut -d"_"? -f 1 | while read id ;do bamCoverage --normalizeUsing CPM -b ${id}_sorted.bam -o ./bw/${id}.bw; done
1
2叉庐、使用macs2將bam文件轉(zhuǎn)換生成bed文件
安裝：conda install -c bioconda macs2
使用：
單個(gè)文件：
macs2 callpeak -t ./SRRxxx_sorted.bam -f BAM -g 1.87e9 -n SRRxxx -B -q 0.01 --nomodel --extsize 147
1
出現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)誤時(shí)，在命令行里面加上 –nomodel 和 –extsize 147 （數(shù)字為固定的）兩個(gè)參數(shù)即可
多個(gè)文件：
ls *sorted.bam | cut -d"_"? -f 1 | while read id ;do macs2 callpeak -t ./${id}_sorted.bam -f BAM -g 1.87e9 -n ./bed/${id} -B -q 0.01 --nomodel --extsize 147; done
3鸠信、作圖
單個(gè)文件：
熱圖：
computeMatrix reference-point -S SRR.bw -R ./Macs2/SRR_summits.bed --referencePoint TSS -a 2000 -b 2000 -out SRR_TSS.gz
plotHeatmap -m SRR_TSS.gz -out SRR_TSS.png --heatmapHeight 15 --refPointLabel enh.center --regionsLabel enhancers --plotTitle '圖片名稱'
多個(gè)文件：
computeMatrix reference-point -S ./bw/H3K4Me1-Input.bw? ./bw/H3K4Me3-Input.bw? ./bw/H3K27Me3-input.bw? -R ./bed/genes19.bed? ./bed/genex.bed --referencePoint TSS -a 3000 -b 3000 -out TSS.gz
熱圖：
plotHeatmap -m TSS.gz -out ExampleHeatmap1.png
plotHeatmap -m TSS.gz -out hm_DNase_ESC.png --heatmapHeight 10 --refPointLabel enh.center --regionsLabel enhancers --plotTitle 'DNase signal'
根據(jù)bam文件畫圖
plotProfile -m TSS.gz -out ExampleProfile1.png? --numPlotsPerRow 2 --plotTitle "Test data profile"
根據(jù)基因畫圖
plotProfile -m TSS.gz -out ExampleProfile2.png --plotType=fill? --perGroup --colors red yellow blue --plotTitle "Test data profile"
聚類畫圖：
plotProfile -m TSS.gz? --perGroup --kmeans 2? -out ExampleProfile3.png
熱圖:
plotProfile -m TSS.gz? --perGroup --kmeans 2? --plotType heatmap -out ExampleProfile4.png
PCA圖等：
multiBamSummary bins --bamfiles ./sort/*_sorted.bam --minMappingQuality 30 --region 19 --labels H3K27me3 H3K4me1 H3K4me3 input -out readCounts.npz --outRawCounts readCounts.tab
利用上面輸出的結(jié)果作圖：
1踏揣、
plotCorrelation -in ./mul/readCounts.npz? --corMethod spearman --skipZeros --plotTitle "Spearman Correlation of Read Counts" --whatToPlot heatmap --colorMap RdYlBu --plotNumbers -o heatmap_readCounts.png? --outFileCorMatrix SpearmanCorr_readCounts.tab
plotPCA -in ./mul/readCounts.npz -o PCA_readCounts.png -T "PCA of read counts"
3郎笆、
plotFingerprint -b ./*_sorted.bam --labels H3K27me3 H3K4me1 H3K4me3 input --minMappingQuality 30 --skipZeros --region 19 --numberOfSamples 50000 -T "Fingerprints of different samples"? --plotFile fingerprints.png --outRawCounts fingerprints.tab
