Hi-C文库相关性分析

来源:seqyuan
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Hi-C分析需要的测序量比较高,1个样本往往需要测序很多的数据量,1个Hi-C文库可测序的数据量有限(一般情况下100-300G PE150,超出这个量,多测的数据可能含有较高的PCR dup),所以1个样本往往需要建几个文库来保证总的测序量足够。相同样本不同文库产生的数据需要有比较高的重复性,才能用于后续分析

为了计算方便,开发了一个R脚本hicLibRepeatCor.R用于Hi-C文库相关性分析,计算两两Hi-C文库的cis矩阵相关性,对所有文库的相关性矩阵做聚类热图,用于衡量判断样本文库的重复性,和不同样本文库的差异

程序地址(hicLibRepeatCor.R)

args <- commandArgs(TRUE)
if (length(args) != 3){
  print("Rscript HicRepCorr.R   ")
  print("Example : Rscript HicRepCorr.R raw.list 1000000 ./outdir")
  q()
}

library(HiTC)
library(pheatmap)

#args <- c("~/Desktop/hicrep/data/lib_matrix.list", 1000000, "./")

panel.cor <- function(x, y, digits = 2, prefix = "", cex.cor, ...)
{
  usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
  par(usr = c(0, 1, 0, 1))
  r <- abs(cor(x, y))
  txt <- format(c(r, 0.123456789), digits = digits)[1]
  txt <- paste0(prefix, txt)
  if(missing(cex.cor)) cex.cor <- 0.8/strwidth(txt)
  text(0.5, 0.5, txt, cex = cex.cor * r)
}

all_Intra_to_vector <- function(s1_hic, chrs){
  sample_ver <- c()
  for (chrom in chrs){
    s1_chr_mat <- log(as.vector(intdata(s1_hic[paste(chrom,chrom,sep="")][[1]])))
    s1_chr_mat[s1_chr_mat==-Inf]<-0
    sample_ver <- c(sample_ver, s1_chr_mat)
  }
  
  return(sample_ver)
}

raw_mats = read.table(args[1], header=F, stringsAsFactors=F)
raw_mats = data.frame(subset(raw_mats, V2 == as.numeric(args[2])))
intraHicVers <- list()
bed_df <- read.table(raw_mats[1, "V4"])
chrs <- unique(bed_df$V1)

for (i in 1:nrow(raw_mats)){
  sample_intraHicObj <- importC(raw_mats[i,"V3"], raw_mats[i,"V4"],rm.trans=TRUE)
  #sample_intraHicObj <- sample_intraHicObj[isIntraChrom(sample_intraHicObj)]
  sample_intra_vers <- all_Intra_to_vector(sample_intraHicObj, chrs)
  intraHicVers[[raw_mats[i,"V1"]]] <- sample_intra_vers
}

intraHicVers <- do.call(cbind.data.frame, intraHicVers)
cor_matr <- cor(intraHicVers)

write.table(cor_matr, file.path(args[3], "./cor_matr.matrix"), sep="\t", quote=F, row.names=TRUE, col.names=TRUE)
#pdf(NULL)
pdf(file.path(args[3], "./pair.pdf"), w=7, h=7)
pairs(intraHicVers, lower.panel = function(...) smoothScatter(..., add = T), upper.panel=panel.cor)
dev.off()

pdf(file.path(args[3], "./corr_heatmap.pdf"), w=7, h=7)
par(font=2, font.axis=2,font.lab=2, mfrow=c(1,1))
pheatmap(cor_matr, display_numbers = TRUE, number_format = "%.4f")
dev.off()

程序用法

Rscript hicLibRepeatCor.R <lib_matrix.list> <binsize> <outdir>

参数说明

lib_matrix.list

此参数为每一个文库的matrix列表,示例如下:

wt11000000/abspath/wt1_1000000_symmetric.matrix/abspath/wt1_1000000_abs.bed
wt21000000/abspath/wt2_1000000_symmetric.matrix/abspath/wt2_1000000_abs.bed
tr11000000/abspath/tr1_1000000_symmetric.matrix/abspath/tr1_1000000_abs.bed
tr21000000/abspath/tr2_1000000_symmetric.matrix/abspath/tr2_1000000_abs.bed
  1. 第一列:文库的命名
  2. 第二列:对应行矩阵的bin size
  3. 第三列:文库矩阵,格式同HiC-Pro软件buildMatrix产生的3列矩阵的格式
  4. 第四列:染色体位置与bin number对应关系bed文件,格式HiC-Pro软件buildMatrix产生的bed文件

binsize

数字型,选择lib_matrix.list参数中第二列与binsize参数相同的matrix去做文库相关性分析

outdir

输出目录

输出结果示例

此程序会输出3个结果文件

  • pair.pdf
  • corr_heatmap.pdf
  • cor_matr.matrix

pair.pdf

Hi-C文库相关性分析 Hi-C文库相关性分析

corr_heatmap.pdf

Hi-C文库相关性分析 Hi-C文库相关性分析

cor_matr.matrix

corr_heatmap.pdf的数据文件,对于有编程经验的用户可以自己再去根据自己的喜好去画热图

wt1wt2tr1tr2
wt110.9945814164018390.9468724712009910.946223805271397
wt20.99458141640183910.9472249948446140.946685529296875
tr10.9468724712009910.94722499484461410.995740232735047
tr20.9462238052713970.9466855292968750.9957402327350471

例如可以用以下python代码画图

import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib as mpl
# matplotlib.use('TkAgg') # for macbook
# matplotlib.use('Agg') # linux or win
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.read_table("cor_matr.matrix", header=0, index_col=0 )
sns.clustermap(df, cmap=sns.color_palette("RdBu_r", 7000))
plt.show()

效果

Hi-C文库相关性分析 Hi-C文库相关性分析

程序依赖包

R环境需要安装以下两个R包才能使用此程序 * HiTC * pheatmap

  • 版权声明 本文源自 seqyuan 整理
  • 转载请务必保留本文链接:https://www.plob.org/article/24358.html

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