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使用pyGenomeTracks可视化hi-c数据

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生信修炼手册
发布2019-12-19 23:14:31
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发布2019-12-19 23:14:31
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文章被收录于专栏:生信修炼手册生信修炼手册

可视化是数据分析中非常重要的一个环节,对于NGS分析数据的可视化,最常用的就是各种基因组浏览器了,既有UCSC, GBrowse等基于web的基因组浏览器,也有igvtools等本地化的图形界面软件。对于Hi-C数据,在前面的文章中也介绍过基于web的WashU Epigenome Browser基因组浏览器和本地化的juicebox软件。

熟练掌握其中一个软件的用法就可以满足大部分的需求了,但是作为一个生信分析的极客,总感觉还是需要一款命令行工具来提高效率。python和R都拥有非常强大的可视化能力,今天介绍一款基于python语言的软件pyGenomeTracks, 一款原汁原味的命令行工具,拥有和基因组浏览器相同的展现形式,网址如下

https://github.com/deeptools/pyGenomeTracks

该软件支持可视化以下几种信息

  1. bigwig
  2. bed
  3. bedgraph
  4. links
  5. Hi-C matrices

采用该软件可视化的效果图如下

和基因组浏览器一样的展现形式,每一层为一个track。该软件采用配置文件的形式来配置需要展示的文件信息,每个需要展示的文件和对应的参数都写在一个标签下,具体写法如下

1. bigwig
2. bedgraph

3. hic

除此之后,还有x-axisspacer等标签,分别对应x轴和两个tracks之间的空格区域。下方如下

[spacer]
[x-axis]
where = top

编辑好配置文件之后,就可以运行了,用法如下

pyGenomeTracks \
--tracks tracks.ini \
--region chr2:10,000,000-11,000,000 \
--outFileName output.pdf

tracks参数指定配置文件的名称,region参数指定需要可视化的基因组区域,outFileName参数指定输出文件的名称。为了达到美观的效果,有许多的参数需要调整,更多细节请参考官方文档和示例。

一个hi-c数据可视化的效果图如下

通过该软件,可以高效的展示hi-c数据。

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原始发表:2019-06-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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