deepTools是一套python工具，特别为高效分析高通量测序数据而开发，如ChIP-seq、RNA-seq或MNase-seq。
## 计算转录起始位点前后1K的peaks分布情况，可以并行处理，加快速度 computeMatrix reference-point -p 2 --referencePoint TSS -b 1000 -a 1000 -R UCSC_GRCH38_refGene.bed -S chip_coverage.bw control_coverage.bw --skipZeros -out ./TSS.computeMatrix.gz --outFileSortedRegions ./test.genes.bed # 注：chip_coverage.bw control_coverage.bw 来自Macs2结果 plotHeatmap -m TSS.computeMatrix.gz -o heatmap_TSS.pdf --zMin 0 --zMax 8 --colorMap coolwarm --missingDataColor 1 # -o (-out) 输出文件，可以是 ".png", ".eps", ".pdf" and ".svg" computeMatrix scale-regions -p 2 -S chip_coverage.bw control_coverage.bw -R UCSC_GRCH38_refGene.bed -a 1000 -b 1000 -o gene_region.computeMatrix.gz plotHeatmap -m gene_region.computeMatrix.gz -o heatmap_gene_region.pdf --zMin 0 --zMax 8 --colorMap coolwarm --missingDataColor 1 #参数说明：-m输入矩阵；-o输出pdf文件；-zMin 0 --zMax 8是热图的最大值和最小值；--colorMap是选#择热图颜色类型(RdBu, coolwarm 等，具体见帮助文档)。做出的pdf热图可以直接在Ai里编辑。 ## 只作图 profile plotProfile -m TSS.computeMatrix.gz -out TSSProfile.png --numPlotsPerRow 2 --plotTitle "TSS data profile" # 设置profile样式 plotProfile -m TSS.computeMatrix.gz -out ExampleProfile2.png --plotType=fill --perGroup --colors red yellow blue --plotTitle "Test data profile" ## 只作图heatmap plotHeatmap -m TSS.computeMatrix.gz -out TSSHeatmap.png --colorMap RdBu --whatToShow 'heatmap and colorbar' --zMin -3 --zMax 3 --kmeans 4 ## 同时作图profile和heatmap plotHeatmap -m TSS.computeMatrix.gz -o heatmap_profile.pdf --zMin 0 --zMax 8 --colorMap coolwarm --missingDataColor 1 --kmeans 4 ### 参数 --kmeans 聚类的数量参考： http://deeptools.readthedocs.org/en/latest/content/example_gallery.html#normalized-chip-seq-signals-and-peak-regions
https://deeptools.readthedocs.io/en/develop/content/tools/computeMatrix.html
