Hi-C数据可视化-组装角度

这里讨论HiC的可视化是从组装角度出发，也就是如何展示contig和contig之间的关系

Hi-C数据可视化(我所知)有下面几个

Juicerbox: 可视化图形工具，需要.hic作为输入。
HiTC: R包工具
HiCPlotter: Python工具
HiCExplorer: Python工具
HiGlass: 网页浏览器

无论是何种分析工具，最核心的步骤就是提供它们需要的输入数据，也就是将fastq转成所需要的输入形式。虽然本质上都是对contact matrix进行展示，但问题在于部分工具定义了其特有的存放格式，需要进行一些格式转换。

基于上述考虑，我在数据预处理上选择使用HiC-Pro，因为

HiC-Pro

本身就能够将其结果转成fithic,juicebox的输入，此外

HiCExplorer

提供了

hicCovertFormat

，能够将Hic-Pro转成cool/mcool/h5/homer/ginteractions等格式。

后续假定HiC-Pro输出的文件为三个文件

input_20000.matrix: 原始上三角矩阵
input_20000_abs.bed: 坐标信息
input_20000_iced.matrix: ICE normalization的矩阵

HiTC

HiTC是R包，能够直接读取HiC-pro的输出结果，对应的函数是

importC

# BiocManager::install("HiTC")
library(HiTC)
## Load Hi-C data
x <- importC("input_20000.matrix", xgi.bed = "input_20000_abs.bed")
show(x)

由于读取这一步时，它会创建NXN个 Map，如果有1,000个contig，那么最终会得到1,000,000个map，这是一个非常可怕的计算量，R语言会因此而崩溃。因此对于contig级别的基因组而言，不应该用这个工具进行展示。

在可视化方面方面，主要是

mapC

，它接受一个HTClist作为输入

sset <- reduce(x, chr=c("chr5","chr6","chr7"))
x90_500 <- HTClist(mclapply(sset, binningC,
binsize=500000, bin.adjust=FALSE, method="sum", step=1))
mapC(imr90_500)

考虑到矩阵以对角线对称，实际上只需要展示上三角即可

hox <- extractRegion(x$chr6chr6, chr="chr6", from=50e6, to=58e6)
plot(hox, maxrange=50, col.pos=c("white", "orange", "red", "black"))

HiCPlotter

HiCPlotter依赖Python2.7和对应的Numpy, Scipy,Matplotlib, 由于两年没有更新，因此GitHub里提到的版本都比较古老，经测试，Numpy=1.15.1，Scipy=1.1.0， Matplotlib=2.2.3 能够正常运行。

它支持HiC-pro的输出，无需做格式转换。

举个例子

python HiCPlotter.py \
    -f input_20000_iced.matrix \
    -o Exemple \
    -wg 1
    -r 20000 \
    -tri 1 \
    -bed input_20000_abs.bed \
    -n Test -chr chrX -ptr 1
# -r: 分辨率
# -f 输入矩阵
# -tri: HiC-Pro输入要设置为1
# -bed: HiC-Pro输入要指定bed
# -wg: 全基因组的交互
# -ptr: 绘制三角还是全部

HiCPlotter只能单个染色体或者从起始染色体到指定染色体的全基因组互作，并不能绘制给定任意多个染色体的互作关系，功能比较简单。

HiCExplorer可视化

HiCExplorer开发deeptools的团队推出的HiC处理工具，包括格式转换，HiC矩阵质控和可视化。在功能上和性能上，HiCExplorer都比之前提及的工具强，但是如果只用需要的功能，它并不会很复杂。

HiCExplorer要求contact matrix以h5格式存放，因此需要对HiC-Pro的结果进行转换

hicConvertFormat \
    -m input_20000_iced.matrix \
    -o input_20000 \
    --bedFileHicpro input_20000_abs.bed \
    --inputFormat hicpro --outputFormat h5

输出的是input_20000.h5文件，该h5文件便是后续分析的矩阵输入文件

使用

hicPlotMatrix

绘制热图展示HiC数据

# 绘制单条染色体
hicPlotMatrix --matrix input_20000.h5 -out chrX_chrY \
    --region chrX 
# chrX和chrY的交互
hicPlotMatrix --matrix input_20000.h5 -out chrX_chrY \
    --region chrX \
    --region2 chrY
# 展示指定的2个染色体
hicPlotMatrix --matrix input_20000.h5 -out chrXchrY \
    --chromosomeOrder chrX chrY

标签：可视化 python 机器学习

本文转载自: https://blog.csdn.net/u012110870/article/details/115511830
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