deepTools: Kit de Ferramentas para Análise de Dados NGS

Visão Geral

deepTools é um conjunto abrangente de ferramentas de linha de comando em Python projetado para processar e analisar dados de sequenciamento de alto rendimento. Use deepTools para realizar controle de qualidade, normalizar dados, comparar amostras e gerar visualizações de qualidade publicável para ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq, MNase-seq e outros experimentos de NGS.

Capacidades principais:

• Converter alinhamentos BAM em trilhas de cobertura normalizadas (bigWig/bedGraph)
• Avaliação de controle de qualidade (impressão digital, correlação, cobertura)
• Comparação de amostras e análise de correlação
• Geração de heatmap e plot de perfil em torno de características genômicas
• Análise de enriquecimento e visualização de regiões de pico

Quando Usar Esta Habilidade

Esta habilidade deve ser usada quando:

• Conversão de arquivos: "Converter BAM para bigWig", "gerar trilhas de cobertura", "normalizar dados de ChIP-seq"
• Controle de qualidade: "verificar qualidade de ChIP", "comparar réplicas", "avaliar profundidade de sequenciamento", "análise de QC"
• Visualização: "criar heatmap em torno do TSS", "plotar sinal de ChIP", "visualizar enriquecimento", "gerar plot de perfil"
• Comparação de amostras: "comparar tratamento vs controle", "correlacionar amostras", "análise de PCA"
• Fluxos de trabalho de análise: "analisar dados de ChIP-seq", "cobertura de RNA-seq", "análise de ATAC-seq", "fluxo de trabalho completo"
• Trabalhando com tipos de arquivo específicos: arquivos BAM, arquivos bigWig, arquivos de região BED em contexto genômico

Início Rápido

Para usuários novos no deepTools, comece com a validação de arquivos e fluxos de trabalho comuns:

1. Validar Arquivos de Entrada

Antes de executar qualquer análise, valide arquivos BAM, bigWig e BED usando o script de validação:

python scripts/validate_files.py --bam sample1.bam sample2.bam --bed regions.bed

Isso verifica arquivos locais, estrutura de BAM/BAI/CSI legível e ordem de coordenadas, cabeçalhos bigWig e cada linha BED. Não estabelece identidade de montagem ou adequação biológica.

2. Gerar Modelo de Fluxo de Trabalho

Para análises padrão, use o gerador de fluxo de trabalho para criar scripts personalizados:

# List available workflows
python scripts/workflow_generator.py --list

# Generate ChIP-seq QC workflow
python scripts/workflow_generator.py chipseq_qc -o qc_workflow.sh \
    --input-bam Input.bam --chip-bams "ChIP1.bam ChIP2.bam"

# Make executable and run
chmod +x qc_workflow.sh
./qc_workflow.sh

3. Operações Mais Comuns

Veja assets/quick_reference.md para comandos e parâmetros usados com frequência.

Instalação

uv venv --python 3.13 .venv-deeptools
uv pip install --python .venv-deeptools/bin/python deepTools==4.0.0
source .venv-deeptools/bin/activate
bamCoverage --version

A Upstream recomenda conda/bioconda para resolução completa de dependências, especialmente em sistemas HPC compartilhados:

conda create -n deeptools -c conda-forge -c bioconda python=3.13 deeptools=4.0.0 samtools

A versão 4.0.0 do PyPI inclui wheels nativas para macOS Intel/Apple Silicon e Linux. A disponibilidade do Conda varia por plataforma; o fluxo de trabalho PyPI acima foi exercitado no macOS.

Migração 4.0: Os cinco comandos reescritos usam Rust. bamCoverage, bamCompare e multiBamSummary não aceitam mais --ignoreDuplicates; use --samFlagExclude 1024 apenas após a marcação de duplicatas. bamCompare não aceita mais SES. Seu backend Rust lançado aceita RPGC apesar de uma nota contraditória na documentação em andamento; várias operações anunciadas estão incorretas (veja revisão). --exactScaling foi removido dos comandos de cobertura reescritos porque o escalonamento agora usa todas as leituras. Veja references/review.md para contratos verificados e limites restantes.

Fluxos de Trabalho Principais e Categorias de Ferramentas

Sequências de comandos completas para QC de ChIP-seq, análise completa de ChIP-seq, cobertura de RNA-seq e análise de ATAC-seq — mais as categorias de ferramentas de processamento BAM/bigWig, controle de qualidade e visualização — estão em references/core_workflows.md e references/workflows.md. Opções por ferramenta estão em references/tools_reference.md.

Métodos de Normalização

Escolher a normalização correta é fundamental para comparações válidas. Consulte references/normalization_methods.md para orientação abrangente.

Guia de seleção rápida:

• Cobertura de ChIP-seq: Use RPGC ou CPM
• Comparação de ChIP-seq: Use bamCompare com log2 e readCount
• Bins de RNA-seq: Use CPM
• Genes de RNA-seq: Quantifique com um fluxo de trabalho de gene/transcrito ciente de anotação; bamCoverage RPKM escala bins genômicos, não genes

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