在ATAC_seq数据分析中,需要绘制reads在TSS位点附近的分布图, 如下所示
左侧为NFR reads在TSS位点两侧的分布图,右侧为单个核小体边界reads在TSS位点两侧的分布图,可以看到,NFR reads在TSS位点两侧有明显的富集趋势。
在上述热图中,每一行代表一个转录本/基因,对于TSS附近区域,换个为等长的bin,比如上图中选取了TSS上下游1kb的区域,那么可以按照100bp划分为等长的窗口,统计每个窗口内的测序深度,然后进行可视化。
要绘制这样的热图,首选要根据基因结构注释文件(通常是GFF或者GTF格式)来获取TSS附近区域的染色体区间信息。TSS表示转录起始位点,本身这个概念是针对基因而言的,但是基因有多个转录本,对应的转录起始位点可能不同,所以在统计TSS时,以转录本为单位进行统计。
本文介绍一种方法python提取TSS区间信息的方法,通过以下两个模块来实现
- gffutils
- pybedtools
gffutils用于读取GFF/GTF文件,将所有的信息存在一个sqlite数据库中,方便检索和读取,官网文档链接如下
https://pythonhosted.org/gffutils/index.html
首先需要对gtf文件建立sqlite数据库,用法如下
第一个参数为gtf文件的名称,第二个参数为生成的sqlite db文件名称。创建数据库的过程是比较慢的,但是只需创建一次,以后直接读取这个db文件就可以了。
pybedtools用于区间操作,灵活简便, 官方文档链接如下
https://daler.github.io/pybedtools/
通过pybedtools可以轻松的从bed/gtf文件中提取感兴趣的染色体区间,对于TSS位点以及上下游1kb区间的提取方法如下
上述代码加起来不超过15行,python强大的生态使得我们可以只通过几行代码就实现一个TSS区间提取的功能。小到文件提取,格式转换,大到一个成熟的pipeline, python都可以完美驾驭,而且代码简洁高效,对于从事生信的人而言,python是技能列表中的必备项。