DaPars2
可变聚腺苷酸化(APA)分析
步骤:
新建conda环境,下载软件
将bam文件转为bigwig文件,再转为wig文件
// Linux
#创建环境并下载deeptools包
conda create -n deeptools -c bioconda deeptools numpy=1
conda activate deeptools
#安装samtools包
conda install samtools
#创建bai索引文件
samtools index N1.bam
#将bam文件转为wig文件
#安装bedtools包
conda install bedtools
#一步到位
bedtools genomecov -ibam sample.bam -bg -split -trackline > sample.wig
#获取depth
samtools flagstat sample.bam
输出里会有类似:
12345678 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads)
9876543 + 0 mapped (80.0% : N/A)
其中 mapped reads 数量 就是 9876543
#在mapping_wig_location_with_depth文件中依次添加样品名和depth
#创建染色体文件
cat hg38_3UTR_annotation.bed |cut -f1|sort|uniq > chrList.txt
#修改configure.txt中的信息,包括样品名等
#最终运行
python DaPars2_Multi_Sample_Multi_Chr.py Dapars2_configure_file chrList.txt
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