基因组之全局互作热图可视化

引言

PlotHiC 是一个专为 Hi-C 数据可视化分析而设计的 Python 包。Hi-C 技术是一种能够检测染色体三维结构的实验方法,它能揭示 DNA 在细胞核内的三维组织结构。为了更好地展示和解释这些复杂的数据,PlotHiC[1] 可以帮助用户方便地绘制Hi-C 数据的热图。

  • 优势

    • 仅使用 .hic文件,无需 merged_nodups.txt,仅5秒即可出图
    • 可自定义染色体名称
    • 无需 assembly文件
  • 更新

安装

需要提前安装好 python>3.10

# pip install 
pip install plothic

使用

输入文件

  1. .hic : 该文件来自3d-dna,您需要选择最终的hic文件(已进行错误调整并确定染色体边界)。
  2. chr.txt : 该文件用于在热图标记染色体的边界线和名称。第一列是染色体的名称,第二列是染色体的长度(这个长度是Juicebox中hi件的长度,可以从Juicebox手动确定)。
# name length
Chr1 24800000
Chr2 44380000
Chr3 63338000
Chr4 81187000
Chr5 97650000

示例

plothic -hic test.hic -chr chr.txt -r 100000

# -hic > .hic file 
# -chr > chromosome length (in .hic file)
# -r > resolution to visualization

  • 输出结果
alt
Reference
[1]

Source: https://github.com/Jwindler/PlotHiC

本文由 mdnice 多平台发布

### HIC矩阵的概念 HIC矩阵是一种用于表示高通量染色体构象捕获技术(Hi-C)数据分析结果的数据结构。它通过二维矩阵形式展示了基因组不同区域之间的相用频率,其中每一行和列代表特定的基因组区间(bins),而矩阵中的每一个元素则对应两个区间间的接触次数或强度[^1]。 这种矩阵可以揭示基因组的空间组织特性,例如拓扑关联域(TADs)、染色体内与染色体间相用模式以及A/B区室划分等重要生物学现象[^2]。 --- ### 使用方法概述 #### 1. **生成HIC矩阵** 高质量的HIC矩阵通常由原始测序数据经过一系列预处理步骤得到。这些步骤可能包括但不限于: - 数据过滤:去除低质量读段、重复序列和其他噪声影响。 - 构建交频次表:基于配对末端测序结果统计每一对bin之间的交次数。 - 归一化校正:采用ICE或其他算法消除实验偏差因素的影响[^3]。 #### 2. **可视化工具的应用** 多种软件支持HIC矩阵的高效展示与深入解析。以下是几个常用选项及其特点: - **HiCPlotter**: 提供灵活配置来定制像样式,适合探索局部区域内精细特征如TAD边界位置检测等功能^,^。 ```bash python HiCPlotter.py \ -f your_matrix_file.matrix \ -r resolution_value \ -bed bedfile_path.bed \ -n plot_title \ -chr target_chromosome_name \ -o output_filename_prefix ``` - **Juicer Tools**: 主要专注于`.hic`格式文件向其他类型转化过程管理方面的工流实现方案之一[^4]。 ```bash java -jar juicer_tools.jar dump observed KR input.hic variable_BP output.txt ``` #### 3. **高级分析功能拓展** 除了基础绘外,还可以进一步挖掘隐藏于背后潜在规律性信息资源价值所在之处——比如执行主成分分解运算从而区分活跃型(A)沉默型(B)两类状态差异显著程度等等. --- ### 示例代码片段 下面给出一段简单的Python脚本用来加载并初步观察一个小规模模拟版别的Hi-C接触概率分布情况: ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def load_hic_matrix(file_path): """Load a preprocessed Hi-C interaction frequency matrix.""" return np.loadtxt(file_path) if __name__ == "__main__": file = 'example_data/simulated_50kb_res.mat' mat = load_hic_matrix(file) fig, ax = plt.subplots() cax = ax.matshow(np.log1p(mat), cmap='coolwarm') ax.set_title('Simulated Hi-C Matrix at 50kb Resolution', fontsize=16) cb = fig.colorbar(cax) cb.ax.tick_params(labelsize=12) plt.show() ``` 上述程序利用NumPy库完成数值数组导入任务;Matplotlib负责形渲染工流程自动化操部分环节内容安排设置等方面考虑周全合理可行性强等特点优势明显突出表现优异值得推荐尝试一下看看效果怎么样呢? ---
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