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這篇文章主要介紹“如何使用python Genome Tracks可視化hi-c數(shù)據(jù)”,在日常操作中,相信很多人在如何使用python Genome Tracks可視化hi-c數(shù)據(jù)問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”如何使用python Genome Tracks可視化hi-c數(shù)據(jù)”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧!
可視化是數(shù)據(jù)分析中非常重要的一個環(huán)節(jié),對于NGS分析數(shù)據(jù)的可視化,最常用的就是各種基因組瀏覽器了,既有UCSC, GBrowse等基于web的基因組瀏覽器,也有igvtools等本地化的圖形界面軟件。對于Hi-C數(shù)據(jù),在前面的文章中也介紹過基于web的WashU Epigenome Browser基因組瀏覽器和本地化的juicebox軟件。
熟練掌握其中一個軟件的用法就可以滿足大部分的需求了,但是作為一個生信分析的極客,總感覺還是需要一款命令行工具來提高效率。python和R都擁有非常強大的可視化能力,今天介紹一款基于python語言的軟件pyGenomeTracks
, 一款原汁原味的命令行工具,擁有和基因組瀏覽器相同的展現(xiàn)形式,網(wǎng)址如下
https://github.com/deeptools/pyGenomeTracks
該軟件支持可視化以下幾種信息
bigwig
bed
bedgraph
links
Hi-C matrices
采用該軟件可視化的效果圖如下
和基因組瀏覽器一樣的展現(xiàn)形式,每一層為一個track
。該軟件采用配置文件的形式來配置需要展示的文件信息,每個需要展示的文件和對應(yīng)的參數(shù)都寫在一個標(biāo)簽下,具體寫法如下
除此之后,還有x-axis
和spacer
等標(biāo)簽,分別對應(yīng)x軸和兩個tracks之間的空格區(qū)域。下方如下
[spacer]
[x-axis]
where = top
編輯好配置文件之后,就可以運行了,用法如下
pyGenomeTracks \
--tracks tracks.ini \
--region chr2:10,000,000-11,000,000 \
--outFileName output.pdf
tracks
參數(shù)指定配置文件的名稱,region
參數(shù)指定需要可視化的基因組區(qū)域,outFileName
參數(shù)指定輸出文件的名稱。為了達(dá)到美觀的效果,有許多的參數(shù)需要調(diào)整,更多細(xì)節(jié)請參考官方文檔和示例。
一個hi-c數(shù)據(jù)可視化的效果圖如下
通過該軟件,可以高效的展示hi-c數(shù)據(jù)。
到此,關(guān)于“如何使用python Genome Tracks可視化hi-c數(shù)據(jù)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識,請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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