methylpy 项目使用指南

methylpy 项目使用指南

methylpy WGBS/NOMe-seq Data Processing & Differential Methylation Analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/methylpy

1. 项目介绍

methylpy 是一个基于 Python 的分析管道，专门用于处理单细胞全基因组亚硫酸氢盐测序数据（WGBS）和 NOMe-seq 数据，进行差异甲基化分析。该项目支持从原始读取（fastq）到甲基化状态和/或开放染色质读取的整个流程，同时也支持从对齐文件（BAM 文件）中获取读取结果，包括读取修剪、质量过滤和 PCR 重复去除等选项。

2. 项目快速启动

2.1 安装 methylpy

2.1.1 通过 PyPI 安装

pip install methylpy

2.1.2 通过 GitHub 安装

git clone https://github.com/yupenghe/methylpy.git
cd methylpy/
python setup.py install

2.2 构建参考基因组

methylpy build-reference \
    --input-files mm10_bt2/mm10.fa \
    --output-prefix mm10_bt2/mm10 \
    --bowtie2 True

2.3 处理单端数据

methylpy single-end-pipeline \
    --input-fastq test_R1.fastq.gz \
    --output-prefix test_output \
    --reference-fasta mm10_bt2/mm10.fa \
    --aligner bowtie2 \
    --path-to-aligner /path/to/bowtie2 \
    --num-procs 4

3. 应用案例和最佳实践

3.1 处理 WGBS 数据

假设你有一组 WGBS 数据，首先需要构建参考基因组，然后使用 single-end-pipeline 或 paired-end-pipeline 处理数据。处理完成后，可以使用 call-methylation-state 函数来计算甲基化状态。

3.2 差异甲基化分析

使用 call-methylation-state 函数生成甲基化状态文件后，可以使用 differential-methylation 函数进行差异甲基化分析。该函数支持比较两个或多个样本/组，并生成差异甲基化区域（DMRs）。

4. 典型生态项目

4.1 单细胞甲基化分析

methylpy 支持单细胞数据的处理，可以用于分析单细胞中的甲基化模式，帮助研究人员理解细胞间的异质性。

4.2 开放染色质分析

结合 NOMe-seq 数据，methylpy 可以用于分析开放染色质区域，帮助研究人员识别基因组中的活跃区域。

4.3 大规模数据处理

methylpy 支持大规模数据处理，适用于需要处理大量测序数据的研究项目。通过并行处理和优化算法，methylpy 能够高效处理大规模数据集。

methylpy WGBS/NOMe-seq Data Processing & Differential Methylation Analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/methylpy