deeptools
Анализ данных NGS с deepTools
Также доступно от: davila7
Обработка и визуализация данных секвенирования нового поколения. Конвертация BAM в bigWig, генерация графиков контроля качества и создание готовых к публикации тепловых карт для экспериментов ChIP-seq, RNA-seq и ATAC-seq.
Скачать ZIP навыка
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «deeptools». Создай тепловую карту сигнала ChIP-seq вокруг регионов TSS
Ожидаемый результат:
- Шаг 1: Вычисление матрицы вокруг TSS
- computeMatrix reference-point -S signal.bw -R genes.bed -b 3000 -a 3000 --referencePoint TSS -o matrix.gz
- Шаг 2: Генерация тепловой карты
- plotHeatmap -m matrix.gz -o heatmap.png --colorMap RdBu --kmeans 3
- Параметры объяснены:
- -b 3000: 3 т.п.н. выше TSS
- -a 3000: 3 т.п.н. ниже TSS
- --kmeans 3: Кластеризация генов в 3 группы по паттерну сигнала
Использование «deeptools». Проверь качество ChIP-seq с помощью графика отпечатка
Ожидаемый результат:
- Запусти plotFingerprint для оценки обогащения:
- plotFingerprint -b input.bam chip.bam -o fingerprint.png --extendReads 200 --ignoreDuplicates
- Интерпретация:
- - Крутой подъём указывает на сильное обогащение ChIP
- - Плоская диагональ предполагает слабое обогащение
- - Контроль должен показывать почти линейное распределение
Аудит безопасности
БезопасноAll 519 static findings are FALSE_POSITIVES. The scanner misinterpreted markdown documentation examples with backticks as shell execution, 'SAM files' (Sequence Alignment/Map format) as Windows SAM database, and mentions of bioinformatics tools (samtools, plotFingerprint) as security threats. The Python scripts perform legitimate workflow generation for NGS analysis. No actual security risks present.
Факторы риска
⚙️ Внешние команды (2)
📁 Доступ к файловой системе (1)
🌐 Доступ к сети (1)
Оценка качества
Что вы можете построить
QC для экспериментов ChIP-seq
Проверка качества ChIP, оценка силы обогащения и сравнение реплик перед нисходящим анализом.
Генерация дорожек покрытия
Создание нормализованных файлов bigWig из выравниваний BAM для визуализации в геномном браузере.
Сравнение образцов
Сравнение нескольких образцов с помощью корреляционного анализа и генерация готовых к публикации тепловых карт.
Попробуйте эти промпты
Конвертируй мой файл sample.bam в нормализованную дорожку покрытия bigWig с использованием нормализации RPGC для генома hg38.
Проверь качество моего эксперимента ChIP-seq, сгенерировав график отпечатка и корреляционную тепловую карту.
Сгенерируй тепловую карту, показывающую сигнал ChIP вокруг сайтов инициации транскрипции для моих данных H3K4me3.
Сгенерируй полный рабочий процесс анализа ChIP-seq от файлов BAM до тепловых карт с сравнением обработки и входного контроля.
Лучшие практики
- Всегда проверяйте файлы BAM с помощью скрипта валидации перед анализом, чтобы убедиться в наличии индексов
- Выбирайте подходящий метод нормализации: RPGC для ChIP-seq, CPM для бинов RNA-seq, RPKM для анализа на уровне генов
- Используйте --ignoreDuplicates для удаления ПЦР-дубликатов, если специально не анализируете клональность
Избегать
- Не используйте --extendReads для анализа RNA-seq, так как это приведёт к расширению через сайты сплайсинга
- Избегайте смешивания методов нормализации при сравнении нескольких образцов
- Не пропускайте шаги контроля качества перед детальным анализом
Часто задаваемые вопросы
Какой метод нормализации мне использовать для ChIP-seq?
Почему мой файл BAM выдаёт ошибку?
Могу ли я использовать это для данных ATAC-seq?
Какой размер генома мне использовать?
Как сравнить обработку и контроль?
Почему мои тепловые карты пустые?
Сведения для разработчиков
Автор
K-Dense-AIЛицензия
BSD license
Репозиторий
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/deeptoolsСсылка
main
Структура файлов