如何使用python Genome Tracks可視化hi-c數據

這篇文章主要介紹“如何使用python Genome Tracks可視化hi-c數據”，在日常操作中，相信很多人在如何使用python Genome Tracks可視化hi-c數據問題上存在疑惑，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數據”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

可視化是數據分析中非常重要的一個環節，對于NGS分析數據的可視化，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數據，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形式，網址如下

https://github.com/deeptools/pyGenomeTracks

該軟件支持可視化以下幾種信息

1. bigwig

2. bed

3. bedgraph

4. links

5. 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的參數都寫在一個標簽下，具體寫法如下

1. bigwig

2. bedgraph

3. hic

除此之后，還有x-axis和spacer等標簽，分別對應x軸和兩個tracks之間的空格區域。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參數指定配置文件的名稱，region參數指定需要可視化的基因組區域，outFileName參數指定輸出文件的名稱。為了達到美觀的效果，有許多的參數需要調整，更多細節請參考官方文檔和示例。

一個hi-c數據可視化的效果圖如下

通過該軟件，可以高效的展示hi-c數據。

到此，關于“如何使用python Genome Tracks可視化hi-c數據”的學習就結束了，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習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！