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本篇內容主要講解“如何使用phantompeakqualtools進行cross correlation分析”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“如何使用phantompeakqualtools進行cross correlation分析”吧!
ENCODE官方提供了chip_seq分析的pipeline以供參考,在peak calling前的預處理環節,流程示意如下
可以看到其中包含了一個名為phantompeakqualtools的工具,這個工具可以進行cross-correlation分析,計算得到NSC和RSC兩個指標值,軟件的源代碼保存在github上,網址如下
https://github.com/kundajelab/phantompeakqualtools
安裝過程如下
docker run -it -v /home:/home --rm centos
yum install -y epel-release
yum install -y R
yum install -y wget
yum install -y ncurses-devel bzip2 libcurl libcurl-devel
# samtools
wget https://sourceforge.net/projects/samtools/files/samtools/1.9/samtools-1.9.tar.bz2
tar xjvf samtools-1.9.tar.bz2
cd samtools-1.9
./configure
make
make install
# R
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("Rsamtools", version = "3.8")
install.packages("spp")
install.packages("snow")
install.packages("snowfall")
# phantompeakqualtools
wget https://github.com/kundajelab/phantompeakqualtools/archive/1.2.tar.gz
tar xzvf 1.2.tar.gz
基本用法如下
Rscript run_spp.R \
-c=chip.bam \
-rf -p=10 \
-filtchr="chrM" \
-savp=cc.plot.pdf \
-out=cc.score.txt
軟件的運行時間很長,pdf結果示意如下
藍色標記的是phantome peak的位置。在txt輸出文件中,每一列代表一個指標,但是沒有表頭,可以參考輸出到屏幕上的log信息來理解,示意如下
Minimum cross-correlation value 0.3735286
Minimum cross-correlation shift 1500
Top 3 cross-correlation values 0.412562930952545,0.37885721605778,0.375020285168966
Top 3 estimates for fragment length 150,285,525
Window half size 200
Phantom peak location 95
Phantom peak Correlation 0.3845194
Normalized Strand cross-correlation coefficient (NSC) 1.104502
Relative Strand cross-correlation Coefficient (RSC) 3.551565
Phantom Peak Quality Tag 2
到此,相信大家對“如何使用phantompeakqualtools進行cross correlation分析”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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