提高自己分析能力的一个好的方法就是重复别人文章里的分析策略，所以这里会尝试对第一篇介绍R-ChIP技术文章"R-ChIP Using Inactive RNase H Reveals Dynamic Coupling of R-loops with Transcriptional Pausing at Gene Promoters"里的所有分析进行重复，我重复所用代码会更新在我的GitHub上，地址为https://github.com/xuzhougeng/R-ChIP-data-analysis
选择这篇文章进行重复的理由有三点:
一：最近要探索R-loop数据分析流程
二：这篇文章的通讯作者是大牛，Xiang-Dong Fu
三：这篇文章将分析所用代码都托管在https://github.com/Jia-Yu-Chen
高通量数据分析其中在流程上大同小异，大多数会跑流程却不知道如何分析的人，更多缺乏的是生物学基础。在阅读文献后，我整理下几个我觉得和后续数据分析有关的几个知识点:
- R-loop是一种RNA/DNA三链结构体，与基因组稳定性和转录调控有关。
- 通过电镜观察，R-loop大小在150~500bp之间。
- 硫酸氢盐测序(bisulfate sequencing)表明R-loop主要出现在基因启动子的下游。
- R-loop所在非模板链(又称编码链)具有很强的序列偏好性，计算方式为(G-C)/(G+C)
R-loop的高通量分析方法目前都是依赖于S9.6抗体捕获RNA/DNA杂合体，然后超声打断或酶切，如果后续对DNA进行测序，那就是DRIP-seq(DNA:RNA immunoprecipitation [DRIP] sequencing)，如果后续对RNA逆转成的cDNA继续测序，那就是 [DRIPc]-seq(DNA:RNA immunoprecipitation followed by cDNA conversion)。 然而酶切的分辨率不够，超声又容易破坏脆弱的R-loop结构，于是就导致目前很多文献报道有矛盾。
这篇文章就开发了一种新方法，基于RNase H的体内R-loop谱检测策略。作者构建一种没有催化活性的RNASE H1(原始的RNase H会同时靶向和基因组和线粒体基因组，因此在N端加上了NLS用于定位，在C端加上V5标签用于IP ），RNASEH1与RNA/DNA结合，超声打碎，用anti-V5抗体进行染色体免疫共沉淀(ChIP)。随后RNA/DNA杂合体转换成双链DNA(ds-DNA), 之后便是链特异性测序。
关于链特异性测序，推荐拜读链特异性测序那点事
“和普通的RNAseq不同，链特异性测序可以保留最初产生RNA的方向”
后续的分析部分会尝试完成文章中出现的分析。
- 证明R-ChIP方法的效率和可靠度
- 找到D210N特异而WKKD非特异的基因
- peak的正负链比对情况
- 序列偏好性和基因组分布
- 比较narrow Peak和broad peak的peak大小（boxplot)
- broad peak是否包含narrow peak（韦恩图），且一方特异的peak的信号值也弱
- G/C skew， 统计距离summit的ATCG比例，统计背景和R-loop相比，G二聚体、G-三聚体、G四聚体..的出现比例
- G-rich 在非模板链出现次树显著增加
- peak在基因组上的分布(promoter proximal regions, +- Kb from TSS). 比较不同基因不同部分的差异
- 与S9.6的R-loop结果系统性比较(基于K562 cells)
- 比较DRIP-seq和R-ChIP的peak大小
- 看两者的peak的overlap
- 在JUN座位上的R-ChIP, DRIP-seq, DNase, H3K4me1, H3K4me2,H3K4me3, H3K27ac
- 人类基因组上其他R-loop热点分析
- R-loop诱导转录
- R-loop的形成需要游离RNA 末端(free RNA ends)
文章中"Software and Algorithms"这部分列出了分析主要所用的软件，加上下载SRA数据所需工具和一些常用软件，一共要安装的软件如下:
- SRA Toolkit: 数据下载工具
- Bowtie2: 比对工具
- SAMtools: SAM格式处理工具
- BEDtools: BED格式处理工具
- MACS2: 比对后找peak
- R: 统计作图
- Ngsplot: 可视化工具
- Deeptools: BAM文件分析工具, 可作图。
软件安装部分此处不介绍，毕竟如果你连软件安装都有困难，那你应该需要先学点Linux基础，或者去看生信必修课之软件安装
使用mkdir创建项目文件夹，用于存放后续分析的所用到的数据、中间文件和结果
mkdir -p r-chip/{analysis/0-raw-data,index,scripts,results}个人习惯，在项目根目录下创建了四个文件夹
- analysis: 存放原始数据、中间文件
- index: 存放比对软件索引
- scripts: 存放分析中用到的脚本
- results: 存放可用于放在文章中的结果
后续所有的操作都默认在r-chip下进行，除非特别说明。
根据文章提供的GEO编号(GEO: GSE97072)在NCBI上检索, 按照如下步骤获取该编号下所有数据的元信息, 我将其重命名为"download_table.txt"然后上传到服务器 。
然后在scripts下新建一个脚本01.sra_download.sh
#!/bin/bash
sra_files=${1?missing input file}
sra_ids=$(egrep -o 'SRR[0-9]{5,9}' $sra_files)
mkdir -p analysis/log
for id in $sra_ids
do
prefetch $id >> analysis/log/download.log
done在项目根目录下运行bash scritps/01.sra_download.sh ownload_table.txt
下载的数据默认情况下存放在~/ncbi/public/sra, 需要用fastq-dump解压缩到analysis/0-raw-data. fastq-dump的使用说明见Fastq-dump: 一个神奇的软件
新建一个脚本，叫做02.sra_uncompress.sh，存放在scripts文件下，代码如下
#!/bin/bash
file_in=${1?missing input file}
SRR_IDS=$( egrep -o 'SRR[0-9]{5,9}' ${file_in})
OUT_DIR="analysis/0-raw-data"
mkdir -p ${OUT_DIR}
for id in $SRR_IDS
do
echo "fastq-dump --gzip --split-3 --defline-qual '+' --defline-seq '@\$ac-\$si/\$ri' $id -O ${OUT_DIR} &" | bash
done然后用bash 02.sra_uncompress.sh download_table.txt运行。
如果空间不够用，可以用
egrep -o 'SRR[0-9]{5,9}' download_table.txt | xargs -i rm ~/ncbi/public/sra/{}.sra删除SRR数据。
注意：这是单端测序，所以每个SRR只会解压缩出一个文件
此外还需要下载human genome (hg19)的bowtie2索引，用于后续bowtie2比对。
curl -s ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/data/bowtie2_indexes/hg19.zip -o index/hg19.zip &
cd index
unzip hg19.zip从索引提取每条染色体的长度
bowtie2-inspect -s index/hg19 | cut -f 2,3 | grep '^chr' > index/hg19.chrom.sizes我们需要对下载的SRRXXXXX文件进行重命名，毕竟有意义的命名才能方便后续展示。那么，应该如何做呢？
首先，你需要将GSE97072页面的中Samples这部分的内容复制到一个文本文件中（我将其命名为sample_name.txt)，分为两列，第一列是GSM编号，第二列是样本的命名。
注：这里面有一个希腊字符在不同系统表示有所不同，所以我在复制之后手动修改。
此外，你还需要将里面的(-)和(+)进行替换，因为括号在shell里有特殊含义， 为了保证命名的连贯性，我将(-)替换成-neg，将(+)替换成-pos.
sed -i 's/(-)/-neg/; s/(+)/-pos/' sample_name.txt随后，我们需要从download_table.txt中提取出SRR编号和GSM编号的对应的关系，这个需要用到Linux的文本处理命令
paste <(egrep -o 'GSM[0-9]{6,9}' download_table.txt ) <(egrep -o 'SRR[0-9]{6,9}' download_table.txt) > gsm_srr.txt
join <(sort gsm_srr.txt ) <(head -n 24 sample_name.txt | sort) > gsm_srr_sample_name.txt注: 样本一共有25行，而我们只下载了24个数据，所以删除了最后一行的"K562-WKKD-V5chip"
最后，就是根据生成的文件对样本进行重命名了。
awk '{print "rename " $2 " " $3 " analysis/0-raw-data/" $2 "*.gz"}' gsm_srr_sample_name.txt |bash这行代码看起来有点复杂，但是其实做的事情就是构建了一系列rename的命令行，然后在bash下执行。
这一部分主要是将序列比对后原来的参考基因组上，标记重复，并且去掉不符合要求的比对。
让我们先写一个比对脚本将序列比对到参考基因组上，脚本命名为03.r_chip_align.sh，存放在scripts下
#!/bin/bash
set -e
set -u
set -o pipefail
# configuration
threads=8
index=index/hg19
FQ_DIR="analysis/0-raw-data"
ALIGN_DIR="analysis/2-read-align"
LOG_DIR="analysis/log"
TMP_DIR="analysis/tmp"
mkdir -p ${ALIGN_DIR}
mkdir -p ${LOG_DIR}
mkdir -p ${TMP_DIR}
samples=${1?missing sample file}
exec 0< $samples
# alignment
while read id;
do
if [ ! -f ${FQ_DIR}/$id.bt2.done ]
then
echo "bowtie2 --very-sensitive-local --mm -p $threads -x $index -U ${FQ_DIR}/$id.fastq.gz 2> ${LOG_DIR}/$id.bt2.log | \
samtools sort -@ 2 -m 1G -T ${TMP_DIR}/${id} -o ${ALIGN_DIR}/${id}.sort.bam \
&& touch ${ALIGN_DIR}/$id.bt2.done" | bash
fi
done这个脚本的前半部分都在定义各种变量，而#alignment标记的后半部分则是实际运行的比对命令
你会发现我的实际运行部分脚本有点奇怪，我没有直接运行比对，而是用
echo通过管道传递给了bash执行。这样做的原因是, 当我用
sed -i 's/| bash/#| bash/ 03.r_chip_align.sh'将| bash替换成#| bash后，运行这个脚本就可以检查代码是否正确，然后再用sed-i s/#| bash/| bash/03.r_chip_align.sh修改回来 。 后面的脚本同理。
接着再写一个脚本用于标记重复04.markdup.sh，也是放在scripts下
#!/bin/bash
set -e
set -u
set -o pipefail
# configuration
threads=8
index=index/hg19
FQ_DIR="analysis/0-raw-data"
OUT_DIR="analysis/2-read-align"
LOG_DIR="analysis/log"
TMP_DIR="analysis/tmp"
mkdir -p ${OUT_DIR}
mkdir -p ${LOG_DIR}
mkdir -p ${TMP_DIR}
samples=${1?missing sample file}
exec 0< $samples
# mark duplication
while read id;
do
if [ ! -f ${OUT_DIR}/${id}.mkdup.done ]
then
echo "sambamba markdup -t $threads ${OUT_DIR}/${id}.sort.bam ${OUT_DIR}/${id}.mkdup.bam \
&& touch ${OUT_DIR}/${id}.mkdup.done" | bash
fi
done再准备一个脚本用于去除不符合要求的比对，命名为05.bam_filter.sh
#!/bin/bash
set -e
set -u
set -o pipefail
# configuration
threads=8
index=index/hg19
FQ_DIR="analysis/0-raw-data"
ALIGN_DIR="analysis/2-read-align"
LOG_DIR="analysis/log"
TMP_DIR="analysis/tmp"
mkdir -p ${ALIGN_DIR}
mkdir -p ${LOG_DIR}
mkdir -p ${TMP_DIR}
samples=${1?missing sample file}
exec 0< $samples
# filter
while read id;
do
if [ ! -f ${ALIGN_DIR}/${id}.flt.done ]
then
echo "
samtools view -@ threads -bF 1804 -q 30 ${ALIGN_DIR}/${id}.mkdup.bam -o ${ALIGN_DIR}/${id}.flt.bam\
&& samtools index ${ALIGN_DIR}/${id}.flt.bam \
&& touch ${ALIGN_DIR}/${id}.flt.done "| bash
fi
done最后新建一个samples01.txt用于存放将要处理的样本名
HKE293-D210N-V5ChIP-Rep1
HKE293-D210N-Input-Rep1
HKE293-D210N-V5ChIP-Rep2
HKE293-D210N-Input-Rep2
HKE293-D210N-V5ChIP-Rep3
HKE293-D210N-Input-Rep3
HKE293-WKKD-V5ChIP
HKE293-WKKD-Input
HKE293-delta-HC-V5ChIP这样子就可以依次运行脚本了
- 比对:
bash scripts/03.r_chip_align.sh samples01.txt - 标记重复：
bash scripts/04.bam_markdup.sh samples01.txt - 去除不符合要求的比对:
bash scripts/05.bam_filter.sh samples01.txt
处理完之后可以对每个样本都进行一次统计，包括如下信息：
- 处理前的原始reads数
- 处理后对唯一比对reads数
- 唯一比对reads数所占原始reads数的比例
这个工作同样可以用shell脚本完成, 脚本为06.sample_align_stat.sh
#!/bin/bash
set -e
set -u
set -o pipefail
samples=${1?missing sample file}
threads=8
OUT_DIR="analysis/2-read-align"
echo -e "Experiment \t Raw Reads \t Uniquely mapped Reads \t ratio"
exec 0< $samples
while read sample;
do
total=$( samtools view -@ ${threads} -c ${ALIGN_DIR}/${sample}.sort.bam )
unique=$( samtools view -@ ${threads} -c ${ALIGN_DIR}/${sample}.flt.bam )
ratio=$( echo "scale=2; 100 * $unique / $total " | bc )
echo -e "$sample \t $total \t $unique \t $ratio %"
done运行方法是bash scripts/06.sample_align_stat.sh samples01.txt > results/library_stat.txt，运行结果如下，和原本的Table S2对比，你会发现结果基本一致，有出入的地方我推测是标记重复这一步所用软件不同。
| Experiment | Raw Reads | Uniquely mapped Reads | ratio |
|---|---|---|---|
| HKE293-D210N-V5ChIP-Rep1 | 22405416 | 6443979 | 28.76% |
| HKE293-D210N-Input-Rep1 | 60302237 | 25673307 | 42.57% |
| HKE293-D210N-V5ChIP-Rep2 | 17763614 | 11778533 | 66.30% |
| HKE293-D210N-Input-Rep2 | 11131443 | 8553097 | 76.83% |
| HKE293-D210N-V5ChIP-Rep3 | 8799855 | 5640375 | 64.09% |
| HKE293-D210N-Input-Rep3 | 4529910 | 3209275 | 70.84% |
| HKE293-WKKD-V5ChIP | 12734577 | 8612940 | 67.63% |
| HKE293-WKKD-Input | 8830478 | 6643507 | 75.23% |
| HKE293-delta-HC-V5ChIP | 25174573 | 9252009 | 36.75% |
上一步得到各个样本的BAM文件之后，就可以在全基因组范围上看看这几个样本之间是否有差异。也就是先将基因组分成N个区间，然后用统计每个区间上比对上的read数。
脚本scripts/07.genome_bin_read_coverage.sh如下
#!/bin/bash
set -e
set -u
set -o pipefail
samples=${1?missing sample file}
chromsize=${2:-index/hg19.chrom.sizes}
size=${3:-3000}
ALIGN_DIR="analysis/2-read-align"
COV_DIR="analysis/3-genome-coverage"
mkdir -p ${COV_DIR}
exec 0< $samples
while read sample
do
bedtools makewindows -g $chromsize -w $size | \
bedtools intersect -b ${ALIGN_DIR}/${sample}.flt.bam -a - -c -bed > ${COV_DIR}/${sample}.ReadsCoverage
done
准备一个输入文件存放待处理样本的前缀，然后运行脚本bash scripts/07.genome_bin_read_coverage.sh samples_rep.txt
HKE293-D210N-Input-Rep1
HKE293-D210N-Input-Rep2
HKE293-D210N-Input-Rep3
HKE293-D210N-V5ChIP-Rep1
HKE293-D210N-V5ChIP-Rep2
HKE293-D210N-V5ChIP-Rep3最后将得到的文件导入到R语言中进行作图，使用的是基础绘图系统的光滑散点图(smoothScatter)。
files_list <- list.files("r-chip/analysis/3-genome-coverage","ReadsCoverage")
files_path <- file.path("r-chip/analysis/3-genome-coverage",files_list)
input_rep1 <- read.table(files_path[1], sep='\t')
input_rep2 <- read.table(files_path[2], sep='\t')
input_rep3 <- read.table(files_path[3], sep='\t')
chip_rep1 <- read.table(files_path[4], sep='\t')
chip_rep2 <- read.table(files_path[5], sep='\t')
chip_rep3 <- read.table(files_path[6], sep='\t')
pw_plot <- function(x, y,
xlab="x",
ylab="y", ...){
log2x <- log2(x)
log2y <- log2(y)
smoothScatter(log2x,log2y,
cex=1.2,
xlim=c(0,12),ylim=c(0,12),
xlab=xlab,
ylab=ylab)
text(3,10,paste("R = ",round(cor(x,y),2),sep=""))
}
par(mfrow=c(2,3))
pw_plot(chip_rep1[,4], chip_rep2[,4],
xlab = "Rep 1 (Log2 Tag Counts)",
ylab = "Rep 2 (Log2 Tag Counts)")
pw_plot(chip_rep1[,4], chip_rep3[,4],
xlab = "Rep 1 (Log2 Tag Counts)",
ylab = "Rep 2 (Log2 Tag Counts)")
pw_plot(chip_rep2[,4], chip_rep3[,4],
xlab = "Rep 1 (Log2 Tag Counts)",
ylab = "Rep 2 (Log2 Tag Counts)")
pw_plot(input_rep1[,4], input_rep2[,4],
xlab = "Rep 1 (Log2 Tag Counts)",
ylab = "Rep 2 (Log2 Tag Counts)")
pw_plot(input_rep1[,4], input_rep3[,4],
xlab = "Rep 1 (Log2 Tag Counts)",
ylab = "Rep 3 (Log2 Tag Counts)")
pw_plot(input_rep2[,4], input_rep3[,4],
xlab = "Rep 2 (Log2 Tag Counts)",
ylab = "Rep 3 (Log2 Tag Counts)")下图上为D210的R-ChIP三个重复间的相关性，下为Input三个重复间的相关性
这种多个BAM文件之间相关性衡量，其实也可以用
deepTools的plotCorrelation画出来，但是我觉得应该没有R语言画 的好看。
看图说话： 由于同一个样本间的BAM文件具有很强的相关性，因此可以将这些样本合并起来，这样子在基因组浏览器上就可以只用一个轨（tracks）
虽然可以直接用BAM也行对比对结果进行可视化展示，但是一般BAM文件文件太大，不方便传输，所以需要转换成bigwig格式，这样子在基因组浏览器（例如IGV, UCSC Browser, JBrowse）上方便展示。
如下的代码的目的就是先合并BAM，然后转换成BigWig，拆分成正链和反链进行保存
#!/bin/bash
set -e
set -u
set -o pipefail
samples=${1?please provied sample file}
threads=${2-8}
bs=${3-50}
ALIGN_DIR="analysis/2-read-align"
BW_DIR="analysis/4-normliazed-bw"
mkdir -p $BW_DIR
exec 0< $samples
cd $ALIGN_DIR
while read sample
do
bams=$(ls ${sample}*flt.bam | tr '\n' ' ')
if [ ! -f ../$(basename ${BW_DIR})/${sample}.tmp.bam ]; then
echo "samtools merge -f -@ ${threads} ../$(basename ${BW_DIR})/${sample}.tmp.bam $bams &&
samtools index ../$(basename ${BW_DIR})/${sample}.tmp.bam" | bash
fi
done
cd ../../
exec 0< $samples
cd ${BW_DIR}
while read sample
do
bamCoverage -b ${sample}.tmp.bam -o ${sample}_fwd.bw -of bigwig \
--filterRNAstrand forward --binSize ${bs} --normalizeUsing CPM --effectiveGenomeSize 2864785220 \
--extendReads 150 -p ${threads} 2> ../log/${sample}_fwd.log
bamCoverage -b ${sample}.tmp.bam -o ${sample}_rvs.bw -of bigwig \
--filterRNAstrand reverse --binSize ${bs} --normalizeUsing CPM --effectiveGenomeSize 2864785220 \
--extendReads 150 -p ${threads} 2> ../log/${sample}_rvs.log
rm -f ${sample}.tmp.bam ${sample}.tmp.bam.bai
done
得到的BW文件你可以在IGV上初步看看，比如说检查下文章Figure 1(E)提到的CIRH1A基因
发表文章时肯定不能用上图，我们可以用R的Gviz进行展示下
library(Gviz)
#下面将scale等track写入tracklist
tracklist<-list()
itrack <- IdeogramTrack(genome = "hg19", chromosome = 'chr16',outline=T)
tracklist[["itrack"]]<-itrack
# 读取BigWig
bw_file_path <- "C:/Users/DELL/Desktop/FigureYa/R-ChIP/"
bw_file_names <- list.files(bw_file_path, "*.bw")
bw_files <- file.path("C:/Users/DELL/Desktop/FigureYa/R-ChIP/",
bw_file_names)
tracklist[['D210-fwd']] <- DataTrack(range = bw_files[3],
genome="hg19",
type="histogram",
name='D210 + ',
ylim=c(0,4),
col.histogram="#2167a4",
fill.histogram="#2167a4")
tracklist[['D210-rvs']] <- DataTrack(range = bw_files[4],
genome="hg19",
type="histogram",
name='D210 - ',
ylim=c(4,0),
col.histogram="#eb1700",
fill.histogram="#eb1700")
tracklist[['WKDD-fwd']] <- DataTrack(range = bw_files[9],
genome="hg19",
type="histogram",
name='WKDD + ',
ylim=c(0,4),
ylab=2,
col.histogram="#2167a4",
fill.histogram="#2167a4")
tracklist[['WKDD-rvs']] <- DataTrack(range = bw_files[10],
genome="hg19",
type="histogram",
name=' WKDD -',
ylim=c(4,0),
col.histogram="#eb1700",
fill.histogram="#eb1700",
showAxis=TRUE)
#写入比例尺
scalebar <- GenomeAxisTrack(scale=0.25,
col="black",
fontcolor="black",
name="Scale",
labelPos="above",showTitle=F)
tracklist[["scalebar"]]<-scalebar
# 画图
plotTracks(trackList = tracklist,
chromosome = "chr16",
from = 69141913, to= 69205033,
background.panel = "#f6f6f6",
background.title = "white",
col.title="black",col.axis="black",
rot.title=0,cex.title=0.5,margin=10,title.width=1.75,
cex.axis=1
)
后续用AI修改下坐标轴，就几乎和原图差不多了。此外可能还要调整之前脚本的bin size， 使得整体更加平滑。
看图说话： 由于WKKD在D210N的基础上继续突变了几个位点，使得原本只丧失了RNASEH1的催化活性的D210N进一步丧失了结合到RNA/DNA杂合体的能力，在实验中就可以作为 负对照。上图就是其中一个有代表性的区间。
关于MACS2的使用方法， 我写了如何使用MACS进行peak calling详细地介绍了它的参数，在用MACS2之前尽量去阅读下。
尽管 文章说他按照默认参数分别找narrow peak 和 broad peak, 即"We used MACS2 with default settings to call narrow (or broad when necessary) R-loop peaks"，但是 MACS2的默认参数一开始会根据reads在正反链的分布建立双峰模型，确定偏移模型(shifting model)，也就是它会认为示例CHTF8和CIRH1A位于正反链的信号视作一个IP结果的信号，因此用默认参数绝对有问题，所以 必须要增加--nomodel取消建模，且增加--shift 0 --extsize 150按照实验的条带长度对片段进行延长。
cd analysis
# HKE293 D210N
macs2 callpeak --nomodel --shift 0 --extsize 150 -g hs --keep-dup all -f BAM -t 2-read-align/HKE293-D210N-V5ChIP-Rep*.flt.bam -c 2-read-align/HKE293-D210N-Input-Rep*.flt.bam --outdir 5-peak-calling/narrow -n HKE293-D210 2> log/HKE293-D210.macs2.narrow.log &
macs2 callpeak --nomodel --shift 0 --extsize 150 -g hs --keep-dup all --broad -f BAM -t 2-read-align/HKE293-D210N-V5ChIP-Rep*.flt.bam -c 2-read-align/HKE293-D210N-Input-Rep*.flt.bam --outdir 5-peak-calling/broad -n HKE293-D210 2> log/HKE293-D210.macs2.broad.log &
# HEK293 WKKD
macs2 callpeak --nomodel --shift 0 --extsize 150 -g hs --keep-dup all -f BAM -t 2-read-align/HKE293-WKKD-V5ChIP.flt.bam -c 2-read-align/HKE293-WKKD-Input.flt.bam --outdir 5-peak-calling/narrow/ -n HKE293-WKKD 2> log/HKE293-WKKD.macs2.narrow.log &
macs2 callpeak --nomodel --shift 0 --extsize 150 -g hs --keep-dup all --broad -f BAM -t 2-read-align/HKE293-WKKD-V5ChIP.flt.bam -c 2-read-align/HKE293-WKKD-Input.flt.bam --outdir 5-peak-calling/broad/ -n HKE293-WKKD 2> log/HKE293-WKKD.macs2.broad.log &可以将建模和不建模的narrowPeak结果在IGV进行比较，你会发现之前的CHTF8和CIRH1A上的两个信号峰在默认参数下就被认为是成一个。
文章中对找到peak进行了一次筛选，标准是大于5倍富集和q-value 小于或等于0.001（broad peak则是0.0001），最后文章写着在D210N有12,906peak，然后剔除WKKD里的peak，还有12,507个。
我找到的HKE293-D210的原始narrowPeak数为17,558, 按照作者的标准筛选后只剩下9,552，。对于HKE2930-D210的原始broadPeak数为42,912，过滤之后只剩2,998了。隐隐觉得peak有点太少了，于是我的标准是4倍变化。
负对照的WKKD无论是narrowPeak还是broadPeak都是0
cd analysis/5-peak-calling/
fc=4
# narrow peak
awk -v fc=$fc '$7 >= fc && $9 >=3' narrow/HKE293-D210_peaks.narrowPeak > HKE293-D210_flt.narrowPeak
# broad peak
awk -v fc=$fc '$7 >= fc && $9 >=4' broad/HKE293-D210_peaks.broadPeak > HKE293-D210_flt.broadPeak之后可以用过滤后的D210N的narrowPeak和broadPeak的peak长度进行描述性统计分析，然后用箱线图展示其大小分布。
library(data.table)
library(ggplot2)
narrowPeak <- fread(file="HKE293-D210_flt.narrowPeak",
sep="\t", header = F)
broadPeak <- fread(file="HKE293-D210_flt.broadPeak",
sep="\t", header = F)
peak_size <- log10(c(narrowPeak$V3 - narrowPeak$V2, broadPeak$V3 - broadPeak$V2 ))
peak_from <- factor(rep(c('Narrow','Broad'), times=c(nrow(narrowPeak),nrow(broadPeak)) ),
levels=c("Narrow","Broad"))
peak_df <- data.frame(size=peak_size, from=peak_from)
my_clear_theme = theme_bw() +
theme(panel.grid.major = element_line(colour="NA"),
panel.grid.minor = element_line(colour="NA"),
panel.background = element_rect(fill="NA"),
panel.border = element_rect(colour="black", fill=NA),
legend.background = element_blank())
ggplot(peak_df,aes(x=from,y=size,col=from)) +
geom_boxplot(notch = T,outlier.size = .5) +
scale_y_continuous(breaks=c(log10(100),log10(300),log10(400),log10(450),log10(500),log10(1000),log10(2000)),
labels = c(100,300,400,450,500,1000,2000)) +
coord_cartesian(ylim=c(2,3.5)) + labs(col="Peak Size") +
my_clear_theme + xlab("") + ylab("Peak Size (bp)")
ggsave("Fig2A_boxplot.pdf", width=4,height=6,units = "in")
原文说自己的narrow peak 长度的中位数是199bp, broad peak的长度中位数是318 bp，和电镜观察的150–500 bp一致。我过滤后的peak的中位数是208，broad peak的中位数是581。
如果你无脑用MACS2的参数话，就会得到右边的图，peak的长度明显都偏大了。
还可以对Broad peak 和Narrow peak进行比较，看看有多少共同peak和特异性peak。
#!/bin/bash
peak1=${1?first peak}
peak2=${2?second peak}
outdir=${3?output dir}
mkdir -p ${outdir}
bedtools intersect -a $peak1 -b $peak2 > ${outdir}/$(basename ${peak1%%.*}).common.peak
common=$(wc -l ${outdir}/$(basename ${peak1%%.*}).common.peak)
echo "$common"
bedtools subtract -A -a $peak1 -b $peak2 > ${outdir}/$(basename ${peak1}).only.bed
left=$(wc -l ${outdir}/$(basename ${peak1}).only.bed)
echo "$left"
bedtools subtract -A -b $peak1 -a $peak2 > ${outdir}/$(basename ${peak2}).only.bed
right=$(wc -l ${outdir}/$(basename ${peak2}).only.bed)
echo "$right"运行:bash scripts/09.peak_comparison.sh analysis/5-peak-calling/HKE293-D210_flt.narrowPeak analysis/5-peak-calling/HKE293-D210_flt.broadPeak analysis/5-peak-calling/peak_compare > results/narrow_vs_broad.txt
然后得到的数值就可以丢到R语言画图了，这个结果和Figure S2A一致。
library(VennDiagram)
grid.newpage()
venn.plot <- VennDiagram::draw.pairwise.venn(area1=6401 + 7165,
area2=286 + 7165,
cross.area = 7165,
category = c("Narrow specific","Broad specific"),
scaled = F,
fill=c("#c7d0e7","#f4babf"),
lty='blank',
cat.pos = c(180,0),#360度划分
rotation.degree = 90 #整体旋转90
)
grid.draw(venn.plot)
我们可以对这三类peak对应区间内的信号进行一下比较。统计信号强度的工具是bigwigSummary，来自于ucscGenomeBrowser工具集。
脚本为scripts/10.peak_signal_summary.sh
#!/bin/bash
bed=${1?bed file}
fwd=${2?forwad bigwig}
rvs=${3?reverse bigwig}
exec 0< $bed
while read region
do
chr=$( echo $region | cut -d ' ' -f 1)
sta=$( echo $region | cut -d ' ' -f 2)
end=$( echo $region | cut -d ' ' -f 3)
(bigWigSummary $fwd $chr $sta $end 1 ; bigWigSummary $rvs $chr $sta $end 1 )| awk -v out=0 '{out=out+$1} END{print out/2}'
done分别统计三类peak的信号的信号
bash scripts/10.peak_signal_summary.sh analysis/5-peak-calling/peak_compare/HKE293-D210_flt.broadPeak.only.bed analysis/4-normliazed-bw/HKE293-D210N-V5ChIP_fwd.bw analysis/4-normliazed-bw/HKE293-D210N-V5ChIP_rvs.bw > results/HKE293-D210N-V5ChIP.broadSignal
bash scripts/10.peak_signal_summary.sh analysis/5-peak-calling/peak_compare/HKE293-D210_flt.narrowPeak.only.bed analysis/4-normliazed-bw/HKE293-D210N-V5ChIP_fwd.bw analysis/4-normliazed-bw/HKE293-D210N-V5ChIP_rvs.bw > results/HKE293-D210N-V5ChIP.narrowSignal
bash scripts/10.peak_signal_summary.sh analysis/5-peak-calling/peak_compare/HKE293-D210_flt.common.peak analysis/4-normliazed-bw/HKE293-D210N-V5ChIP_fwd.bw analysis/4-normliazed-bw/HKE293-D210N-V5ChIP_rvs.bw > results/HKE293-D210N-V5ChIP.commonSignal在R语言中绘图展示
# peak signal
commonSignal <- fread("./HKE293-D210N-V5ChIP.commonSignal")
narrowSignal <- fread("./HKE293-D210N-V5ChIP.narrowSignal")
broadSignal <- fread("./HKE293-D210N-V5ChIP.broadSignal")
data <- data.frame(signal=c(commonSignal$V1, narrowSignal$V1, broadSignal$V1),
type=factor(rep(c("common","narrow","broad"),
times=c(nrow(commonSignal),nrow(narrowSignal), nrow(broadSignal)))) )
wilcox.test(data[data$type=="common",1],data[data$type=="broad",1])
wilcox.test(data[data$type=="common",1],data[data$type=="narrow",1])
p <- ggplot(data,aes(x=type,y=signal,col=type)) +
geom_boxplot(outlier.colour = "NA") +
coord_cartesian(ylim=c(0,3.5)) +
theme(panel.grid.major = element_line(colour="NA"),
panel.grid.minor = element_line(colour="NA"),
panel.background = element_rect(fill="NA"),
panel.border = element_rect(colour="black", fill=NA)) +
theme(axis.text.x = element_blank()) +
xlab("") + ylab("R-loop Signal") + labs(col="")
p1 <- p + annotate("segment", x=1,xend=1,y=0.75,yend=2,size=0.5) +
annotate("segment", x=2,xend=2,y=1.25,yend=2,size=0.5) +
annotate("segment", x=1,xend=2,y=2,yend=2,size=0.5) +
annotate("text", x= 1.5, y=2.1, label="***")
p2 <- p1 + annotate("segment", x=3,xend=3,y=0.65,yend=3,size=0.5) +
annotate("segment", x=2,xend=2,y=2.2,yend=3,size=0.5) +
annotate("segment", x=2,xend=3,y=3,yend=3,size=0.5) +
annotate("text", x= 2.5, y=3.2, label="***")
p2
看图说话： 无论是narrow peak 特异区间的信号，还是broad peak 特异区间的信号都显著性低于其共有区间的信号。
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