Month: January 2021

前边介绍了使用DiffBind进行ATAC-seq数据的差异分析，DiffBind进行差异分析时调用了edgeR或者DESeq2包；相对于DiffBind流程我更习惯普通转录组分析流程，因为两者本质上是一样的，区别在于ATAC-seq要根据结果的peak文件自己制备gtf文件，peak对应的gtf文件和gene是不一样的，不同样本间也可能存在差异。 cat *.narrowPeak > merged.peaks sort -k1,1 -k2,2n merged.peaks > merged.peaks.sorted bedtools merge -i merged.peaks.sorted > bedtools.merged.sorted.bed awk -v var=ATAC_seq ‘{print $1″\t”var”\texon\t”$2″\t”$3″\t.\t+\t.\tgene_id \”peak_”NR”\”; transcript_id \”peak_”NR”\”;”}’ bedtools.merged.sorted.bed > bedtools.merged.atac.gtf featureCounts -T 18 -p -t exon -g gene_id -a bedtools.merged.atac.gtf -o ATAC_counts.txt *last.bam sed 1d ATAC_counts.txt | cut -f 1,7-15 > rawATAC_counts.matrix 一个peak相当于一个gene，得到的原始矩阵可以使用DESeq2包分析，筛选出共有特有或者差异的peaks等进行peaks的注释。

六、Deeptools可视化 #deeptools安装conda install deeptools gtf2bed < ~/gc_genome/17.Geta/1.geta/out.gtf > genome.bed for i in `cat ../samples.txt`; do echo “bamCoverage -p 5 –normalizeUsing RPKM -b $i.last.bam -o $i.last.bw”; done > bam2bw.list ParaFly -c bam2bw.list -CPU 9 computeMatrix reference-point –referencePoint TSS -p 15 -b 10000 -a 10000 -R ../genome.bed -S ../*bw –skipZeros -o matrix1_test_TSS.gz –outFileSortedRegions regions1_test_genes.bed plotHeatmap -m matrix1_test_TSS.gz…