ATAC测序到底用什么peak文件做Diffbind差异分析

Question

我用macs2对ATAC测序数据进行callpeak，获得的narrowPeak初始文件之后，又利用IDR(Irreproducible Discovery Rate)软件生成了每个样本replicates之间的high reproducible overlap peak。那么，后续再怎么用生成的idr narrowpeak文件进行进一步的差异分析？我用Diffbind的R包做差异分析，它要求先将数据以sample_sheet.csv的格式输入软件包中生成dbobj，那我在sample_sheet中输入的peak列表是每一个replicate的peak文件中与idr peak匹配的peak 还是直接把idr文件输入到sample sheet中进行后续分析？也就是说是先把每一个样本重复的narrowPeak文件中与idr匹配的peak挑出来生成一个新的peak文件输入sample_sheet.csv 还是直接把idr_peak文件输入sample_sheet.csv中？

Answer 1

以下回复引自免费微信小程序：皆我百晓生。 如问题解决，还请采纳。如仍有疑问，请回复留言或私信博主，以便获得更精准的帮助。

在使用LINUX和R语言进行ATAC测序数据的CALLPEAK后，可以使用IDR软件生成每个样本的REPLICA文件。以下是一个简单的示例：

1. 首先，在你的工作目录中创建一个新的R文件夹来保存你的数据。
2. 使用RSCRIPT命令打开你的R文件，然后导入所需的库：

LIBRARY(RVEST)

1. 从ATAC测序数据中读取你想要分析的数据，并将其存储为一个名为"DATA"的文件。
2. 对于每一个数据行，你可以使用READ.CSV()函数加载数据并获取其行数，然后使用HEAD()函数查看前几个列以了解数据的结构。
3. 将数据集划分为训练集和测试集，这里我们选择70%的数据作为训练集，剩下的30%作为测试集。
4. 使用CALLPEAK()函数将数据转换成CALLPEAK格式。CALLPEAK()函数会计算每个样本的PEAK值，这些峰值通常对应着特定的基因位置。
5. 对于每个样本，你需要找出PEAK值最大的那个峰，并根据这个峰的大小来确定它的基因位置。对于每个样本，你需要找出PEAK值最大且相邻的两个PEAK值，然后将它们组合起来形成新的PEAK值。
6. 最后，你可以使用DIFFBIND()函数来比较训练集和测试集中的不同PEAK值，以验证你的模型是否正确地预测了不同的基因位置。

请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要更复杂的处理逻辑和更多参数设定。此外，你也可能需要考虑如何有效地管理你的数据和处理效率的问题。如果你有具体的问题或需求，我可以提供更多的信息和支持。