2020.9.15丨Chip-seq结果可视化之peak检测（上）

• macs2运行参数
  • 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 实验组和对照组结果
    ​-f 输入文件格式
    -g 参考基因组有效大小，人类选择hs，也可以根据基因组大小直接输入数值
    -n 输出前缀
    -B 输出bdg格式文件，可以上传到UCSC生成峰图
    -q q值，默认0.05
    -p p值，未校正值
  • 导入到R中
    • d.c1 <- read.table('C1_result/C1_peaks.xls'，header = TRUE)
      header = TRUE表示第一行为列名称
• 生成列并处理列表数据
  • head(d.c1)
    • 染色体位置 起始位点 终止位点 区域长度 峰值位点 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 富集倍数 校正后的Q值 peak名称
    • 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']选择生成图片的列
    as.numberic()用于将字符串转换为数值
  • 注：XLS里的坐标起始坐标需要减1才与narrowPeak的起始坐标一样。
• 生成富集峰的宽度分布图
  • 运行代码
    • 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')
    • 图示
• 生成富集倍数直方图
  • 运行代码
    • 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')
    • 图示
• 生成显著性水平分布图
  • 运行代码
    • 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')
    • 图示
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