如何快速掌握rmats2sashimiplot：RNA-seq可变剪接可视化的完整指南 🧬
【免费下载链接】rmats2sashimiplot 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rm/rmats2sashimiplot
rmats2sashimiplot是一款强大的RNA-seq数据可视化工具，专为展示可变剪接事件设计。它基于Sashimi plot概念，通过计算平均读深度和跨接合点读数，帮助研究人员直观理解基因表达和剪接变异。作为rMATS工具的配套可视化模块，它能无缝衔接上游分析结果，提供 publication 级别的高质量图表。
📋 核心功能与依赖准备
✨ 为什么选择rmats2sashimiplot？
- 一站式可视化：直接读取rMATS输出文件或BAM/SAM格式的测序数据
- 灵活分组比较：支持多组样本同时展示，轻松比较不同实验条件
- ** publication 级图表**：可定制的图形参数满足科研论文发表需求
- 两种输入模式：既支持rMATS事件文件，也支持自定义基因组区域
🛠️ 环境依赖清单
- Python 2.7（Python 3用户需先运行2to3.sh转换脚本）
- 核心依赖库：numpy、scipy、matplotlib、pysam
- 第三方工具：Samtools、bedtools
- 兼容系统：所有Unix-based环境（Linux/macOS）
🚀 快速安装指南
🌟 方法一：直接运行（免安装）
python ./src/rmats2sashimiplot/rmats2sashimiplot.py
🌟 方法二：系统安装（推荐）
# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/rm/rmats2sashimiplot
cd rmats2sashimiplot
# 安装到系统环境
python ./setup.py install
# 验证安装
rmats2sashimiplot --help
🔄 更新方法
pip uninstall rmats2sashimiplot
python ./setup.py install
📊 三种核心使用场景详解
场景1️⃣：使用rMATS事件文件可视化
当您已经通过rMATS完成可变剪接事件分析后，可直接使用其输出文件进行可视化：
rmats2sashimiplot \
--s1 sample1_reps.txt \
--s2 sample2_reps.txt \
--event-type SE \
-e SE.MATS.JC.txt \
--l1 Control --l2 Treatment \
--exon_s 1 --intron_s 5 \
-o se_sashimi_output
其中sample1_reps.txt文件格式：
./rep1.sam,./rep2.sam,./rep3.sam
运行后将生成包含剪接事件的可视化结果：
图1：使用rMATS事件文件生成的Sashimi图，展示了不同样本间的剪接差异
场景2️⃣：指定基因组区域可视化
直接通过基因组坐标和GFF3注释文件绘制特定区域的剪接模式：
rmats2sashimiplot \
--b1 sample1_bams.txt \
--b2 sample2_bams.txt \
-c chr16:+:9000:25000:annotation.gff3 \
--l1 Control --l2 Treatment \
--exon_s 1 --intron_s 5 \
-o coordinate_sashimi_output
生成基于坐标的可视化结果：
图2：基于基因组坐标和GFF3注释生成的Sashimi图
场景3️⃣：多组样本比较（高级功能）
通过分组文件实现更复杂的样本比较，例如将生物学重复合并展示：
rmats2sashimiplot \
--b1 all_samples.bam \
--event-type SE \
-e SE.MATS.JC.txt \
--l1 Control --l2 Treatment \
--exon_s 1 --intron_s 5 \
-o grouped_sashimi_output \
--group-info grouping.gf
分组文件grouping.gf格式：
Young: 1-3
Old: 4-6
多组比较可视化结果：
图3：使用分组文件比较不同年龄组的剪接模式差异
🧮 结果解读与参数优化
📈 Y轴数值含义
Sashimi图的Y轴表示经过修正的RPKM值，计算方式如下：
图4：Y轴数值（修正RPKM）的计算原理示意图
每个测序 reads 的计数会均匀分配到其覆盖的基因组位置，然后通过总 reads 数和两个常数（1,000和1,000,000）进行标准化。
⚙️ 常用参数调整
- 图形尺寸：
--fig-height 10 --fig-width 12（默认高度7英寸，宽度8英寸） - 颜色定制：
--color "#3498db,#e74c3c"（指定样本颜色） - 字体大小：
--font-size 10（默认8） - 剪接强度阈值：
--min-counts 5（过滤低表达的剪接事件） - 显示优化：
--hide-number（隐藏连接线上的读数）
📂 输出文件结构
所有结果保存在-o参数指定的目录中：
Sashimi_index/：中间索引文件Sashimi_plot/：最终生成的PDF格式图表Sashimi_index_{Gene}_{event_id}/：每个事件的独立索引目录
💡 实用技巧与常见问题
🔍 加速运行的小窍门
- 过滤事件文件：仅保留感兴趣的事件，减少处理量
- 并行处理：对不同事件文件同时运行多个rmats2sashimiplot实例
- 预索引BAM：确保BAM文件已建立索引（.bai文件）
❓ 常见问题解答
Q: 为什么我的图表中没有显示某些连接线？
A: 可能是由于读数低于阈值，可尝试降低--min-counts参数值（默认0）
Q: 如何解决染色体名称不匹配的问题？
A: 使用--remove-event-chr-prefix参数移除事件文件中的"chr"前缀，或--keep-event-chr-prefix强制保留
Q: 可以使用GTF格式的注释文件吗？
A: 不可以，需要先转换为GFF3格式，推荐使用gffread工具：
gffread --keep-genes input.gtf -o output.gff3
📚 完整参数列表
rmats2sashimiplot --help
核心参数速查：
| 参数类别 | 关键参数 | 说明 |
|---|---|---|
| 输入控制 | -e/--event-type | rMATS事件文件及类型 |
-c | 基因组坐标和GFF3文件 | |
| 数据来源 | --b1/--b2 | BAM文件列表 |
--s1/--s2 | SAM文件列表 | |
| 输出设置 | -o | 输出目录（必填） |
--l1/--l2 | 样本组标签 | |
| 图形定制 | --exon_s/--intron_s | 外显子/内含子缩放比例 |
--color | 自定义颜色方案 | |
| 高级功能 | --group-info | 样本分组文件 |
--min-counts | 最小连接读数阈值 |
🎯 最佳实践案例
案例：差异剪接事件验证
当通过rMATS检测到显著差异的剪接事件后，使用以下命令生成高质量可视化图表：
rmats2sashimiplot \
--b1 control_rep1.bam,control_rep2.bam \
--b2 treated_rep1.bam,treated_rep2.bam \
--event-type SE \
-e SE.MATS.JC.txt \
--l1 Control --l2 Treated \
--exon_s 1 --intron_s 5 \
--color "#2ecc71,#e74c3c" \
--fig-height 8 --fig-width 10 \
-o se_validation_plots
此命令将为SE事件文件中的每个剪接事件生成独立的PDF图表，可直接用于论文发表。
📄 版权与许可证信息
rmats2sashimiplot基于GNU General Public License v3.0授权，详细信息见项目根目录下的LICENSE文件。
🤝 技术支持与贡献
项目核心代码位于src/rmats2sashimiplot/目录，主要作者为Yi Xing和Zhijie Xie。如遇问题，请联系：
- Yi Xing: yxing@ucla.edu
- Zhijie Xie: shiehshiehzhijie@gmail.com
欢迎通过项目仓库提交Issue或Pull Request贡献代码！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
