小云課堂隨機提問：小伙伴們知道重復(fù)樣本應(yīng)該怎么樣處理嗎？

下面是一些基礎(chǔ)知識：

重復(fù)樣本的處理方式是指在數(shù)據(jù)分析中，如何處理同一組或同一樣本的多次測量或分析結(jié)果。重復(fù)樣本的處理方式可能因為不同的研究目的和數(shù)據(jù)特征而有所不同，但一般可以分為以下幾種：

1.?樣本重復(fù)性檢驗：通過計算樣本間的相關(guān)系數(shù)、繪制樣本聚類圖或主成分分析圖等方法，評估組內(nèi)樣本的重復(fù)性是否良好，是否有離群樣本需要剔除。

2.?樣本過抽樣或欠抽樣：當數(shù)據(jù)存在不均衡問題時，可以通過增加少數(shù)類樣本或減少多數(shù)類樣本的方法，使數(shù)據(jù)更加均衡。

3.?樣本權(quán)重調(diào)整：當數(shù)據(jù)存在不均衡問題時，也可以通過給少數(shù)類樣本賦予更高的權(quán)重或給多數(shù)類樣本賦予更低的權(quán)重的方法，使數(shù)據(jù)更加均衡。

4.?樣本混合或平均：當數(shù)據(jù)存在較大的個體差異或背景波動時，可以通過將多個樣本混合作為一個生物學(xué)重復(fù)或?qū)Χ鄠€技術(shù)重復(fù)取平均值的方法，降低數(shù)據(jù)的噪聲。

上面是一些常見的重復(fù)樣本的處理方式，具體應(yīng)用時需要根據(jù)實驗設(shè)計和數(shù)據(jù)特點進行選擇和優(yōu)化。

小云最近沉迷ATAC-seq，那就以ATAC-seq當例子來教大家重復(fù)樣本的處理方式吧

針對ATAC-seq數(shù)據(jù)，要求必須有2次或更多次生物學(xué)重復(fù)（十分珍貴或者稀有樣本除外，但必須做至少2次技術(shù)重復(fù)）。理論上重復(fù)樣本的peaks應(yīng)該有高度的一致性，實際情況并不完全與預(yù)期一致。如何評價重復(fù)樣本的重復(fù)性的好壞？如何得到一致性的peaks?

上面的幾個問題是不是又給小伙伴們整暈了呢？

下面小云教大家使用IDR來處理ATAC-seq中的重復(fù)樣本

首先是IDR軟件的下載

IDR的安裝十分簡單，它的安裝方法有多種，最簡單的一種是使用 conda 命令：

conda install -c bioconda idr

這樣可以自動安裝 idr及其所有的 python 依賴項

另一種方法是使用 pip 命令：

pip install idr

這樣也可以自動安裝 idr及其所有的 python 依賴項

不過這里小云要建議小伙伴們使用IDR時，在MACS2 callpeak的時候參數(shù)不要設(shè)置太嚴格哦，這樣才能鑒定出更多的peak，并且使用IDR需要先對MACS2的結(jié)果文件narrowPeak根據(jù)-log10(p-value)進行排序

下面是小云的代碼：

下面可以直接使用idr 來處理重復(fù)樣本

小云的代碼是這樣的：

下面是一些參數(shù)的解釋：

1.?--samples:?輸入文件

2.?--input-file-type：輸入文件格式

3.?--rank p.value：以p-value排序

4.?--output-file: 輸出文件路徑

5.?--plot：繪制結(jié)果圖

小云提醒大家，idr每次只能一次處理兩個樣本哦

這是小云的結(jié)果圖，是不是很直觀呢

今天的ATAC-seq中重復(fù)樣本處理的學(xué)習(xí)就到這里啦，感興趣的小伙伴可以找小云討論哦，我們明天見咯~