2020.9.15丨Chip-seq結果可視化之peak檢測（上）

• macs2運作參數

  • macs2 callpeak -t K1_ChIPed_S1_L007_R1.bam -c K1_Input_S5_L007_R1.bam -f BAM -g mm -n K1 -B -q 0.01

    -t -c 實驗組和對照組結果

    ​-f 輸入檔案格式

    -g 參考基因組有效大小，人類選擇hs，也可以根據基因組大小直接輸入數值

    -n 輸出字首

    -B 輸出bdg格式檔案，可以上傳到UCSC生成峰圖

    -q q值，預設0.05

    -p p值，未校正值

  • 導入到R中

    • d.c1 <- read.table('C1_result/C1_peaks.xls'，header = TRUE)

      header = TRUE表示第一行為列名稱

• 生成列并處理清單資料
  • head(d.c1)
    • 染色體位置 起始位點 終止位點 區域長度 峰值位點 峰值高度
    • 1 chr start end length abs_summit pileup
    • 2 NC_000067.6  24611563 24616156 4594   24615334 149
    • 3 NC_000067.6  73948825 73948947 123 73948886 13
    • 4 NC_000067.6  75360214 75360329 116 75360218 10
    • 5 NC_000067.6  81725035 81725163 129 81725075 12
    • 6 NC_000067.6 134956043 134956222 180  134956160 17
    • P值 富集倍數 校正後的Q值 peak名稱
    • 1 -log10(pvalue) fold_enrichment -log10(qvalue) name
    • 2 26.0732 2.72183 19.7407 C1_peak_1
    • 3 9.26951 5.71575 4.7134 C1_peak_2
    • 4 8.14861 5.59441 3.64848 C1_peak_3
    • 5 10.87 6.91483 6.24174 C1_peak_4
    • 6 16.4718 9.15449 11.5107 C1_peak_5

  • column<-as.numeric(d.c1[,'col_name'])

    d.c1[,'co_name']選擇生成圖檔的列

    as.numberic()用于将字元串轉換為數值

  • 注：XLS裡的坐标起始坐标需要減1才與narrowPeak的起始坐标一樣。

    

• 生成富集峰的寬度分布圖
  • 運作代碼
    • width<-as.numeric(d.c1[,'length'])
    • hist(width,breaks = 1000,xlim = range(1:1000),main = 'C1_ChIPed_vs_C1_Input',xlab = 'insert_size',col = 'aquamarine1')
    • 圖示

      

• 生成富集倍數直方圖
  • 運作代碼
    • fold<-as.numeric(d.c1[,'fold_enrichment'])
    • hist(fold,ylim = range(1:300),xlim = range(1:30),main = 'C1_ChIPed_vs_C1_Input',xlab = 'fold_enrichment',col = 'aquamarine1')
    • 圖示

      

• 生成顯著性水準分布圖
  • 運作代碼
    • pvalue<-as.numeric(d.c1[,"X.log10.pvalue."])
    • hist(pvalue,breaks = 100,xlim = range(0:100),main = 'C1_ChIPed_vs_C1_Input',xlab = '-10*log10(pvalue)',col = 'aquamarine1')
    • 圖示