Cooler 项目教程

Cooler 项目教程

cooler A cool place to store your Hi-C 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/cooler

1. 项目介绍

Cooler 是一个用于存储基因组交互数据的稀疏压缩二进制持久存储格式。它使用 HDF5 作为容器格式，支持创建、查询和操作 Hi-C 接触矩阵等基因组矩阵数据。Cooler 提供了命令行工具和 Python API，方便用户进行数据处理和分析。

2. 项目快速启动

安装 Cooler

你可以通过 pip 或 conda 安装 Cooler：

# 使用 pip 安装
pip install cooler

# 使用 conda 安装
conda install -c conda-forge -c bioconda cooler

创建 Cooler 文件

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Cooler 创建一个 Cooler 文件：

import cooler

# 创建一个 Cooler 文件
cooler.create_cooler(
    'example.cool',  # 输出文件名
    bins=[(0, 1000000), (1000000, 2000000)],  # 定义 bin 区间
    pixels=[(0, 1, 10), (1, 2, 20)],  # 定义像素数据
    dtypes={'count': 'int32'}  # 定义数据类型
)

查询 Cooler 文件

你可以使用 Cooler 的 API 查询 Cooler 文件中的数据：

import cooler

# 加载 Cooler 文件
clr = cooler.Cooler('example.cool')

# 查询特定区域的接触矩阵
matrix = clr.matrix(balance=False)[:1000000, :1000000]
print(matrix)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Cooler 广泛应用于 Hi-C 数据的存储和分析。例如，研究人员可以使用 Cooler 存储和查询大规模的 Hi-C 接触矩阵，以便进行基因组结构分析和染色质相互作用研究。

最佳实践

1. 数据压缩：Cooler 使用稀疏矩阵格式存储数据，可以显著减少存储空间。
2. 多分辨率支持：Cooler 支持多分辨率数据存储，方便用户在不同分辨率下进行数据分析。
3. 数据共享：Cooler 文件可以通过云存储服务（如 AWS S3）进行共享，方便团队协作和数据分发。

4. 典型生态项目

Cooler 是 Open2C 工具集的一部分，与其相关的项目包括：

• pairtools：用于处理 Hi-C 数据的工具。
• distiller：用于 Hi-C 数据处理的工具。
• cooltools：用于分析 Hi-C 数据的工具。
• HiGlass：用于可视化 Cooler 数据的工具。

这些工具共同构成了一个完整的 Hi-C 数据处理和分析生态系统，帮助研究人员更好地理解和利用 Hi-C 数据。

cooler A cool place to store your Hi-C 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/cooler