coverage

# 使用 Uniwig 进行覆盖率分析 Uniwig 模块从测序数据生成覆盖率轨迹，提供将基因组区间高效转换为覆盖率配置文件的功能。 ## 覆盖率轨迹生成 从 BED 文件创建覆盖率轨迹： python import gtars # 从 BED 文件生成覆盖率 coverage = gtars.uniwig.coverage_from_bed("fragments.bed") # 以特定分辨率生成覆盖率 coverage = gtars.uniwig.coverage_from_bed("fragments.bed", resolution=10) # 生成链特异性覆盖率 fwd_coverage = gtars.uniwig.coverage_from_bed("fragments.bed", strand="+") rev_coverage = gtars.uniwig.coverage_from_bed("fragments.bed", strand="-") ## CLI 使用 从命令行生成覆盖率轨迹： bash # 生成覆盖率轨迹 gtars uniwig generate --input fragments.bed --output coverage.wig # 指定分辨率 gtars uniwig generate --input fragments.bed --output coverage.wig --resolution 10 # 生成 BigWig 格式 gtars uniwig generate --input fragments.bed --output coverage.bw --format bigwig # 链特异性覆盖率 gtars uniwig generate --input fragments.bed --output forward.wig --strand + gtars uniwig generate --input fragments.bed --output reverse.wig --strand - ## 处理覆盖率数据 ### 访问覆盖率值 查询特定位置的覆盖率： python # 获取位置覆盖率 cov = coverage.get_coverage("chr1", 1000) # 获取范围覆盖率 cov_array = coverage.get_coverage_range("chr1", 1000, 2000) # 获取覆盖率统计信息 mean_cov = coverage.mean_coverage("chr1", 1000, 2000) max_cov = coverage.max_coverage("chr1", 1000, 2000) ### 覆盖率操作 对覆盖率轨迹执行操作： python # 归一化覆盖率 normalized = coverage.normalize() # 平滑覆盖率 smoothed = coverage.smooth(window_size=10) # 合并覆盖率轨迹 combined = coverage1.add(coverage2) # 计算覆盖率差异 diff = coverage1.subtract(coverage2) ## 输出格式 Uniwig 支持多种输出格式： ### WIG 格式 标准 wiggle 格式： fixedStep chrom=chr1 start=1000 step=1 12 15 18 22 ... ### BigWig 格式 用于高效存储和访问的二进制格式： bash # 生成 BigWig gtars uniwig generate --input fragments.bed --output coverage.bw --format bigwig ### BedGraph 格式 用于可变覆盖率的灵活格式： chr1 1000 1001 12 chr1 1001 1002 15 chr1 1002 1003 18 ## 用例 ### ATAC-seq 分析 生成