deeptools

NGS analysis toolkit. BAM to bigWig conversion, QC (correlation, PCA, fingerprints), heatmaps/profiles (TSS, peaks), for ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq visualization.

1. Zainstaluj deepTools jako umiejętność w swoim środowisku Claude/Copilot, klonując repozytorium z gałęzi main i umieszczając folder skill w katalogu skills projektu.

2. Przygotuj pliki wejściowe: upewnij się, że masz pliki BAM (wyrównane sekwencje), opcjonalnie pliki BED (regiony genomiczne) oraz plik konfiguracyjny określający parametry analizy. Wszystkie pliki BAM powinny mieć indeksy (.bai).

3. Uruchom walidację plików wejściowych za pomocą skryptu validate_files.py, podając ścieżki do plików BAM i BED. Krok ten sprawdza istnienie plików, poprawność indeksów BAM i zgodność formatu.

4. Wygeneruj ścieżki pokrycia (bigWig) z plików BAM, stosując normalizację odpowiednią dla Twojego typu eksperymentu (ChIP-seq, RNA-seq lub ATAC-seq). Narzędzie automatycznie obsługuje konwersję i normalizację danych.

5. Przeprowadź kontrolę jakości, wybierając odpowiednie metryki: analizę odcisków palców dla ChIP-seq, analizę korelacji między próbkami lub analizę PCA dla porównania replik i warunków doświadczalnych.

6. Utwórz wizualizacje — mapy ciepła wokół miejsc wiązania (TSS, szczyty) lub wykresy profilu — aby ocenić wzbogacenie sygnału i jakość danych. Wyniki są gotowe do publikacji.