本篇内容主要讲解“如何使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析”吧!

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ENCODE官方提供了chip_seq分析的pipeline以供参考，在peak calling前的预处理环节，流程示意如下

可以看到其中包含了一个名为phantompeakqualtools的工具，这个工具可以进行cross-correlation分析，计算得到NSC和RSC两个指标值，软件的源代码保存在github上，网址如下

https://github.com/kundajelab/phantompeakqualtools

安装过程如下

docker run -it -v /home:/home --rm centos
yum install -y epel-release
yum install -y R
yum install -y wget
yum install -y ncurses-devel bzip2 libcurl libcurl-devel
# samtools
wget https://sourceforge.net/projects/samtools/files/samtools/1.9/samtools-1.9.tar.bz2
tar xjvf samtools-1.9.tar.bz2
cd samtools-1.9
./configure
make
make install
# R
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("Rsamtools", version = "3.8")
install.packages("spp")
install.packages("snow")
install.packages("snowfall")
# phantompeakqualtools
wget https://github.com/kundajelab/phantompeakqualtools/archive/1.2.tar.gz
tar xzvf 1.2.tar.gz

基本用法如下

Rscript run_spp.R \
-c=chip.bam \
-rf -p=10 \
-filtchr="chrM" \
-savp=cc.plot.pdf \
-out=cc.score.txt

软件的运行时间很长，pdf结果示意如下

蓝色标记的是phantome peak的位置。在txt输出文件中，每一列代表一个指标，但是没有表头，可以参考输出到屏幕上的log信息来理解，示意如下

Minimum cross-correlation value 0.3735286
Minimum cross-correlation shift 1500
Top 3 cross-correlation values 0.412562930952545,0.37885721605778,0.375020285168966
Top 3 estimates for fragment length 150,285,525
Window half size 200
Phantom peak location 95
Phantom peak Correlation 0.3845194
Normalized Strand cross-correlation coefficient (NSC) 1.104502
Relative Strand cross-correlation Coefficient (RSC) 3.551565
Phantom Peak Quality Tag 2

到此，相信大家对“如何使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

标题名称：如何使用phantompeakqualtools进行crosscorrelation分析
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