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peak calling的核心是比较input和抗体处理样本基因组区域测序深度分布的差异，所以样本的测序深度分布可以作为质控的一个标准，本文介绍如何通过deeptools来绘制样本测序深度分布图。
通过plotCoverage命令，可以绘制样本测序深度的分布，由于测序量较大，为看节省运行时间，默认随机抽取10M的reads，来计算测序深度的分布，基本用法如下
plotCoverage
-b H3K4Me1.bam H3K4Me3.bam H3K27Me3.bam H3K9Me3.bam
--plotFile example_coverage
-n 1000000
--plotTitle "example_coverage"
--outRawCounts coverage.tab
--ignoreDuplicates
--minMappingQuality 10输出结果示意如下
左侧是测序深度频率分布图，右侧是大于该测序深度的频率分布图， 以H3K4Me1这个样本为例，左侧图中横坐标为2的位置，对应纵坐标约为0.05，说明测序深度为2的区域包含了5%的reads，右侧图中横坐标为2的位置，对应的纵坐标约为0.15， 说明在基因组上有15%的区域测序深度都大于等于2。
这种频率分布图单个样本实际上意义不大，主要是通过多个样本的比较，查看是否有某个样本和其他样本差距很大，从而判断离群值样本。
·end·
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