Reg-Gen项目中HINT-ATAC差异分析的可视化优化

Reg-Gen项目中HINT-ATAC差异分析的可视化优化

reg-gen Regulatory Genomics Toolbox: Python library and set of tools for the integrative analysis of high throughput regulatory genomics data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reg-gen

背景介绍

在表观遗传学研究中，ATAC-seq结合HINT工具的分析方法已成为研究染色质可及性的重要手段。Reg-Gen项目中的rgt-hint differential命令能够对多组实验条件下的足迹差异进行可视化分析，但在处理复杂实验设计时，用户可能会遇到一些可视化上的挑战。

多变量实验设计的可视化挑战

当实验设计包含多个变量时（如不同药物浓度处理、多种细胞系组合），研究人员通常需要：

1. 将相同细胞系不同处理的样本放在同一张图中比较
2. 保持不同图表间Y轴刻度一致，便于跨图比较
3. 避免将所有条件放入单图导致的信号稀释问题

现有解决方案的局限性

Reg-Gen项目当前版本的HINT-ATAC差异分析工具存在以下限制：

1. 自动生成的图表Y轴范围根据各组数据独立确定
2. 缺乏直接参数控制坐标轴范围的选项
3. 多条件合并分析会导致差异信号被噪声淹没

技术实现方案

方法一：手动后处理输出数据

1. 使用rgt-hint differential命令生成标准分析结果
2. 提取输出目录中的文本数据文件（包含实际绘图数值）
3. 使用R语言的ggplot2等工具进行自定义可视化
   • 优点：完全控制图表所有元素
   • 缺点：需要额外编程，且无法直接获取序列logo

方法二：修改源代码（高级用户）

1. 定位绘图相关代码（Plotting.py和DifferentialAnalysis.py）
2. 修改坐标轴设置逻辑，实现统一Y轴范围
3. 需要Python编程能力，且可能影响其他分析功能

未来改进建议

1. 增加Y轴范围的手动设定参数
2. 提供分组绘图选项，支持复杂实验设计
3. 保持序列logo与自定义图表的兼容性

实际应用建议

对于大多数研究人员，推荐采用方法一（手动后处理）作为当前最佳实践。这种方法虽然需要额外步骤，但能够：

• 保持分析流程的完整性
• 获得理想的视觉效果
• 避免修改源代码带来的潜在问题

同时建议记录统一的Y轴范围参数，确保不同分析间结果的可比性。

reg-gen Regulatory Genomics Toolbox: Python library and set of tools for the integrative analysis of high throughput regulatory genomics data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reg-gen