Deeptools2.0的变化
重大变化
备注
主要变化包括 提高效率 , 新的排序数据类型 和 附加绘图 尤其是质量控制。
此外,deeptools模块现在可以被其他的python程序使用。这个 Deeptools API示例 是新文档的一部分。
适应其他数据类型
现在可以计算相关性和比较 Bigwig文件 (除了BAM文件之外)使用
multiBigwigSummary
和bigwigCompare
RNA-seq: 现在本机支持拆分读取
MNase-seq: 使用新选项
--MNase
在里面bamCoverage
现在,我们只能在考虑每个映射片段的2个中心碱基对的情况下计算读覆盖率。
结构更新
所有模块都有全面和自动的测试,评估代码修改后的正常功能。
稳定性虚拟化:我们现在提供
docker
通过Galaxy图像和方便地部署Deeptoolstoolshed
.由于阅读了OCS和
sphinx
.API是公开的,并且有文档记录。
重命名的工具
提高效率
我们大大改进了 速度 与Bigwig相关的工具 (多大人物概要 和
computeMatrix
)通过使用新的 pyBigWig module .computeMatrix
现在还接受多个输入床文件。每一个都被视为一个样本中的一个组,并且是独立绘制的。我们补充说 用于处理BAM文件的其他筛选选项 ,减少使用Deeptools以外的工具进行预先过滤的需要:
--samFlagInclude
和--samFlagExclude
例如,参数只能用于在分析中包括(或排除)正向读取。我们将读取计数表的生成与之前由
bamCorrelate
. 现在,读取计数首先使用multiBamSummary
或multiBigWigCoverage
所得到的输出文件可用于计算和绘制使用plotCorrelation
或用于进行主成分分析,使用plotPCA
.
新功能和工具
微小变化
更改的参数名称和设置
computeMatrix
现在可以读取具有DOS换行符的文件。--missingDataAsZero
重命名为--skipNonCoveredRegions
为了清楚起见bamCoverage
和bamCompare
.读扩展是可选的,我们消除了为大多数工具指定默认片段长度的需要:
--fragmentLength
因此被新的可选参数替换--extendReads
.添加的选项
--skipChromosomes
到multiBigwigSummary
例如,它可以用来跳过所有“随机”染色体。添加了向质量控制图添加标题的选项。
错误修复
解决了由
numpy version 1.10
在里面computeMatrix
.改进的绘图功能
plotProfile
当用作绘图类型时:“重叠的线条”和“heatmap”固定床间隔问题
multiBigwigSummary
和multiBamSummary
返回错误标记的原始计数。multiBigwigSummary
现在,当样本之间的名称以“chr”前缀不同时(例如chr1与1),染色体也被认为是相同的。修复了在BAM文件中错误标记为正确读取对的问题。我们现在有额外的检查来确定一个读对是否是一个合适的对:读必须面对面并且不允许超过平均片段长度的4倍。
为了
bamCoverage
和bamCompare
,的行为scaleFactor
更新到现在,如果结合标准化选项给出 (--normalizeTo1x
或--normalizeUsingRPKM
,给定的比例因子将与各自标准化方法计算的因子相乘。
deepTools Galaxy <http://deeptools.ie-freiburg.mpg.de> _. |
code @ github <https://github.com/deeptools/deepTools/> _. |