使用pyGenomeTracks绘制表观展示图

pyGenomeTracks是什么

首先在介绍pyGenomeTracks之前，先说几个常用的表观组学数据展示工具，IGV，UCSC和WashU。其中大家用的最多的应该就是IGV了，很方便，不管是win版本还是linux版本，它的安装都十分的方便，使用起来也很简单，直接导入基因组的fasta文件，就能帮你建立索引。

IGV的强大，大部分做表观遗传的科研工作者应该都了解，但是IGV的图示效果并不是特别美观，这是我用IGV画的：

感觉还凑合吧，但是和一些高水平文章相比，差别还是蛮大的。

其实我心里最喜欢的是WashU，但是这个软件有一个缺点是，他是一个网页版的bowser，并且上传数据有些麻烦，需要提供SessionFile 的URL，最关键的问题是，鄙人不会。。。所以有老大哥知道怎么向WashU上传自己研究的基因组数据，还请指点一二。而UCSC也是类似的浏览器，我没有用过，所以就不误导大家了。下面展示一下WashU美丽的图画：

太漂亮了WashU

而我今天记录的这款pyGenomeTracks也是类似上述三个基因浏览器的功能，不过他不是那种可以即时可视化的工具，而是一种python包，后来我稍微深入的看了看，才知道这东西也是bedtools的一员，向大佬们致敬，简直一个工具全部垄断了。
说了这么多，下面我们直接看看pyGenomeTracks的出图效果，因为我们用这个工具主要还是为了可视化：

pyGenomeTracks这个工具支持的数据很多，包括了ATAC-seq、ChIP-seq、RNA-seq和BS-seq等多组学数据类型。总而言之，pyGenomeTracks的功能还是很全面的。

pyGenomeTracks安装

pyGenomeTracks的安装特别简单，在GitHub上可以直接搜索到，放上连接：https://github.com/deeptools/pyGenomeTracks
我比较懒，直接用conda安装的，但是我之前有过conda把一些软件搞崩了的经历。看官们自行选取：

输入文件制备

pyGenomeTracks的输入文件需要一个配置文件(.ini)，这个配置文件会调用外围的数据。数据类型一般甲基化、ATAC和ChIP都可以用bedGraph格式文件，基因组注释用UCSC12列bed格式文件，而Hi-C数据需要提供HicPro的矩阵文件。
制作配置文件，需要用make_tracks_file命令，也可以按照模板手动填写。其实我觉得没必要自己手动填写，可以用命令去制作配置文件，然后手动修改几个参数就可以了。

make_tracks_file --trackFiles <bw1>  <bw2> <bed> -o tracks.ini
# --trackFiles 将想要绘制的文件，按顺序放后面
#-o 输出结果的文件名

生成的ini文件，每个参数上都有很详细的说明：

配置文件

和circos类似，需要从配置文件去调整图片的很多标准。其中有一个点，我们需要确定每个图的y轴是一致的，那么就需要修改每个输入文件的max_value。

pyGenomeTracks --tracks test.ini --region SL3.0ch01:20000-30000 --outFileName test.pdf

绘制图片

小试牛刀

总体上，还是不错的。下面我们加入基因信息，加入基因信息上面也说了需要UCSC的bed12格式，那么怎么转成bed12呢？其实这方面已经有现成的轮子可以做，都是UCSC中的插件。分别是gtfToGenePred和genePredToBed，需要的数据为gtf注释，有点强调的是转化为bed12格式文件之后，一定要排序，有经验的腿子讲，如果顺序混乱会导致报错。

conda install ucsc-gtftogenepred
conda install ucsc-genepredtobed
conda install ucsc-bedtobigbed
#安装所需的插件

gtfToGenePred input_annotation.gtf annotation.genePred
genePredToBed annotation.genePred annotation.bed12

# sort bed12
sort -k1,1 -k2,2n annotation.bed12 > annotation.sorted.bed

转换之后我们，继续制作ini文件，只不过是将bed文件加上去即可。

pyGenomeTracks --tracks my_tra.ini --region SL3.0ch01:10000-50000 --outFileName test.pdf --height 20 --width 20

颜色是一个比较头疼的问题，配色上我采用了一个帅气师兄浅配色的标准，下面几个颜色大家可以进行参考：
宝石蓝：#40E0D0；纳瓦霍白：#FFDEAD；番茄：#FF6347；酸橙绿：#32CD32
bed这块在格式上的设置需要进行大幅度修改，他默认的展示太丑了。
大致把这几项修改即可：

height = 4
title = refGenes
fontsize = 6
style = UCSC
gene_rows = 2
color=black
border color = black

最终结果图

绘制Hi-C交互热图

这部分还没有数据，以后遇到项目，我会补上。苏米娜赛