Harvard FAS Informatics出品的ATAC

Harvard FAS Informatics出品的ATAC-seq测序指南

github链接：harvardinformatics/ATAC-seq

参考文献：ATAC-seq: A Method for Assaying Chromatin Accessibility Genome-Wide

ATAC-seq测序推荐双端测序，推荐数据量：15G (150PE)

分析流程

1. FastQC查看测序数据质量

ls *.fastq.gz | xargs -I {} -P 20 -n 1 echo ~/biosoft/fastqc/FastQC/fastqc {} -o ~/disks/diskd/data/project/lungCancer/gse79209/fastq/qc -t 30

2. 去除接头序列

（1）如果知道接头序列的话，用cutadapt去除接头序列

cutadapt             --cores=CORES \
            -a AGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGTCAC             -A AGATCGGAAGAGCGTCGTGTAGGGAAAGAGTGTAGATCTCGGTGGTCGCCGTATCATT             -o 101N.trimmed_1.fq.gz -p 101N.trimmed_2.fq.gz             /mnt/data/data/lncRNA/101N/101N_1.fq.gz /mnt/data/data/lncRNA/101N/101N_2.fq.gz

（2）如果不知道接头序列的话，使用NGmerge去除接头序列

NGmerge -a -1 <sample>.R1.fastq.gz -2 <sample>.R2.fastq.gz -o <sample>

3. 序列比对

（1）构建bowtie2索引

（2）序列比对

推荐使用bowtie2进行序列比对（alignment）。常用的参数有以下几个：

  • ==-X== 最大DNA片段长度（默认是500bp）
  • ==--very-sensitive== 默认参数是--sensitive，使用--very-sensitive可以取得更好的序列比对效果
  • ==-p== 多核运算

默认输出格式问SAM文件，包含了每个序列的比对信息。SAM文件可以压缩为BAM文件，并使用SAMtools进行排序。最佳的分析流程为：

bowtie2 --very-sensitive -x <genomeIndexName> -1 <sample>_1.fastq.gz -2 <sample>_2.fastq.gz | samtools view -u - | samtools sort - > <BAM>

（3） 比对序列调整

a. 线粒体reads

ATAC-seq数据一般含有相当比例的线粒体DNA，详见该讨论。可以使用CRISPR技术去除线粒体基因组污染。也可以参考最近发表的Omni-ATAC方法用去污剂去除线粒体DNA，这种方法对于多数研究人员可能更易于操作，但是不要按照他们的分析流程来分析数据。

不管使用何种实验方案，得到的测序数据中多多少少都会有线粒体DNA。因为线粒体基因组中没有ATAC-seq感兴趣的峰，这些数据会使后续分析变得复杂，因此，推荐在下一步分析之前去除线粒体DNA序列。可以通过下面两种方法中任一种实现：

  • 在比对之前，将线粒体DNA从比对使用的参考基因组中去除。该方法的缺点使比对数会看起来比较差，因为所有的线粒体DNA序列都将被记为未匹配序列。
  • 在进行比对之后去除线粒体DNA。可以使用Harvard FAS Informatics编写的python脚本去除线粒体RNA序列removeChrom。
samtools view -h <inBAM> | removeChrom - - chrM | samtools view -b - > <outBAM> #该程序在Harvard超算运行代码，可以根据自己服务器进行更改 # 可能的解决方案如下： samtools view -h <inBAM> | python /path/to/removeChrom.py - - chrM | samtools view -b - > <outBAM>
b. PRC重复序列

PCR重复序列是完全一致的reads。

java -jar $PICARD_TOOLS_HOME/picard.jar MarkDuplicates I=<inBAM> O=<outBAM> M=dups.txt REMOVE_DUPLICATES=true

c. 非特异性的序列

二代测序得到的短序列中，有一些序列会匹配到基因组的多个区域。一些学者在分析数据时会通过samtools view中的-q参数将这些非特异性的序列去除。对于这种非特异性的序列，bowtie2或bwa只会报告一个比对的结果，同时会给一个低匹配质量的（mapping quality, MAPQ）评分，匹配质量定义为: -10 * log10Pr{mapping position is wrong}。可以通过下面命令来去除MAPQ<10的序列。

samtools view -b -q 10 <inBAM> > <outBAM>

4. Peak calling（找峰）

Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS2)是一款用于检测基因富集区域的软件。尽管是为ChIP-seq设计的，但也适用于ATAC-seq测序及其他有小峰的基因组富集分析。MACS2软件的主程序是callpeak。
可以将前期处理好的比对序列文件作为MACS2的输入文件。然而，一定要记住：比对上的序列只是ATAC技术产生的DNA片段的一部分。因此，必须考虑如何用MACS2来解读这些比对序列。

（1）用于分析的比对序列

对于双端测序书来说，比对序列主要分两种类型：成对匹配的和单一匹配的序列。当使用MACS2分析数据时，应事先决定哪种比对序列可用于后续分析。主要有以下三个选择：

  • 只分析成对匹配的序列，单是忽略R2序列，并将R1视为单一匹配序列。这是默认的选项(-f AUTO)。

  • 用-f BAMPE选项，只分析成对匹配的序列。相比第一种方法，更推荐使用这种方法来处理成对匹配的序列。

  • 分析所有的序列。ATAC-seq分析流程中SAMtoBED脚本可以实现。这个脚本可以将比对的序列转换成BED区间，对于成对匹配的序列，直接转换，对于单一匹配的序列，有以下四个选项：忽略他们；保持原状；将他们延申到任意长度（与MACS2的--extsize选项类似）；或将他们延申至到完美匹配序列的平均长度（-x选项）。示例如下：

samtools view -h  <BAM>  |  SAMtoBED  -i -  -o <BED>  -x  -v

# 如果在自己服务器上运行，可以相应调整代码
samtools view -h <BAM> | python /path/to/SAMtoBED.py -i - -o <BED> -x -v

输出为BED文件，可以用MACS2 -f BEDPE命令处理。

  • 注意：此处不能使用BEDTools中的bamtobed软件来处理，因为它的输出文件不是MACS2可以处理的标准文件。

（2）其他参数

除了前文中描述的一些参数，MACS2还有一些其他参数可以设置。下面是一些可以考虑的参数：

  • -n <str> 样本名称。输出文件会以此为前缀命名
  • -g <int> 有效基因组大小。小于实际基因组大小。默认选项是hs，对应的基因组大小事2.7e9。
  • -q <fload> 找峰的最小q值（矫正p值或FDR），默认值为0.05。降低q值会减少找到的峰的个数，但是会提高可信度。
  • --keep-dup <arg> 如何处理PCR重复序列。默认值是--keep-dup 1，去除所有可能的PCR重复。如果PCR重复序列已经用其他软件去除了，如Picards的MarkDuplicates选项，将该参数设置为--keep-dup all。
  • --max-gap <int> 将显著区域聚类的最大间隙，默认值是50bp(v2.1.2_dev only)。
  • --min-length <int> 峰的最小长度，默认值是1000bp（(v2.1.2_dev only)）。
    ==注意==：MACS2不支持多核运算，因此只能使用一个核.
    MACS2分析线虫ATAC-seq数据，使用所有序列的完整命令大概长这样：
macs2 callpeak -t <BED> -f BEDPE -n NAME -g ce --keep-dup all

（3） 输出文件

标准的macs2 callpeak程序有3个输出文件。如果有-n NAME参数，输出文件分布为：NAME_peaks.xls，NAME_peaks.narrowPeak,和NAME_summits.bed。最有用的文件是NAME_peaks.narrowPeak，它是一个bed文档，包含了所有峰的基因组坐标和不同的统计值（倍数改变、p值和q值等）。

5. 后续步骤

一旦完成一组样本的MACS2分析之后，可根据实验设计进行一些后续分析。

（1）可视化

可以将peak文件在基因组中可视化。模式生物的ATAC-seq数据，peak文件（NAME_peaks.narrowPeak）可以直接上传到UCSC genome browser中进行查看。如果peak文件没有表头的话，可以将下面的内容添加至首行：track type=narrowPeak。
另外，可以使用IGV进行可视化。peak文件可以直接通过File -->Load from File选项上传。如果要对BAM文件可视化，需要用samtools对BAM文件进行排序并构建索引。

（2）比较峰文件

可以使用BEDTools来比较一组peak文件的异同。例如：bedtools intersect可以比较两个peak文件中相同的峰；寻找两个峰文件中差异的峰，如实验组和对照组，可以通过bedtools subtract命令实现。

（3）注释

ChIPseeker最早是用于注释ChIP-seq数据的，但是也适用于ATAC-seq数据的注释。ChIPseeker可以对基因的位置和其他特征进行注释，详细使用方法见ChIPseeker的使用指南。

（4）寻找motif

HOMER可用于寻找motif。可以将peak文件作为HOMER文件的输入，来检测已知的motif和新的motif。

参考文献：

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