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# deepTools 完整工具参考 本文档提供了按类别组织的 deepTools 命令行工具的综合参考。 ## BAM 和 bigWig 文件处理工具 ### multiBamSummary 计算多个 BAM 文件中基因组区域的读取覆盖度，输出压缩的 numpy 数组，用于后续的相关性和 PCA 分析。 **模式：** - **bins**: 使用连续等长窗口（默认 10kb）进行全基因组分析 - **BED-file**: 将分析限制在用户指定的基因组区域 **关键参数：** - `--bamfiles, -b`: 索引过的 BAM 文件（空格分隔，必需） - `--outFileName, -o`: 输出覆盖度矩阵文件（必需） - `--BED`: 区域指定文件（仅限 BED-file 模式） - `--binSize`: 窗口大小（以碱基为单位，默认：10,000） - `--labels`: 自定义样本标识符 - `--minMappingQuality`: 读取包含的质量阈值 - `--numberOfProcessors, -p`: 并行处理核心数 - `--extendReads`: 片段大小扩展 - `--ignoreDuplicates`: 移除 PCR 重复项 - `--outRawCounts`: 导出带有坐标列和各样本计数的制表符分隔文件 **输出：** 用于 plotCorrelation 和 plotPCA 的压缩 numpy 数组 (.npz) **常用用法：** bash # 全基因组比较 multiBamSummary bins --bamfiles sample1.bam sample2.bam -o results.npz # 峰值区域比较 multiBamSummary BED-file --BED peaks.bed --bamfiles sample1.bam sample2.bam -o results.npz --- ### multiBigwigSummary 类似于 multiBamSummary，但操作对象是 bigWig 文件而非 BAM 文件。用于比较样本间的覆盖度轨迹。 **模式：** - **bins**: 全基因组分析 - **BED-file**: 区域特异性分析 **关键参数：** 与 multiBamSummary 类似，但接受 bigWig 文件 --- ### bamCoverage 将 BAM 比对文件转换为 bigWig 或 bedGraph 格式的归一化覆盖度轨迹。计算每个分箱的读取数作为覆盖度。 **关键参数：** - `--bam, -b`: 输入 BAM 文件（必需） - `--outFileName, -o`: 输出文件名（必需） - `--outFileFormat, -of`: 输出类型（bigwig 或 bedgraph） - `--normalizeUsing`: 归一化方法 - **RPKM**: 每百万映射读取中每千碱基的读取数 - **CPM**: 每百万映射读取的计数 - **BPM**: 每百万映射读取的分箱数 - **RPGC**: 基于基因组内容的读取数（需要 --effectiveGenomeSize） - **None**: 不进行归一化（默认） - `--effectiveGenomeSize`: 可映射基因组大小（RPGC 必需） - `--binSize`: 分辨率