本篇内容主要讲解“如何使用HOMER进行peak calling”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何使用HOMER进行peak calling”吧!
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HOMER是一款进行motif预测的软件，除此之外，该软件还集成了许多其他功能，可以识别用于分析chip_seq,RNA_seq,Hi-C等数据。本文主要介绍如何通过HOMER来进行peak calling。
在HOMER中，通过findPeaks这个命令来进行peak calling, 这个命令有以下多种模式，对应不同类型的peak的识别
factor
这种模式用于识DNA和蛋白质结合位点，主要用于识别转录因子的结合位点，预测出来的peak的长度是一个固定的数值。
histone
这种模式用于识别发生组蛋白修饰的区域，该模式识别到的peak长度不完全相同，是变化的数值。
super
这种模式用于识别超级增强子。
groseq
这种模式用于分析链特异性的GRO_seq数据
tss
这种模式用于分析5’RNA_seq/CAGE/5’GRO_seq, 目的是识别promoter/TSS区域
dnase
这种模式用于分析DNase_seq数据，目的是识别DNase酶超敏位点
mC
这种模式用于识别DNA甲基化区域
对于chip_seq的peak calling而言，常用的模式就是factor, histone和super这3种模式。具体用法如下,分为两步
比对基因组得到bam文件之后，首先用通过makeTagDirectory这个命令，生成一个文件夹，用法如下
makeTagDirectory out_dir align.bam
输出目录文件如下
├── chr1.tags.tsv
├── chr2.tags.tsv
├── chr3.tags.tsv
...
├── chrY.tags.tsv
├── tagAutocorrelation.txt
├── tagCountDistribution.txt
├── tagInfo.txt
└── tagLengthDistribution.txt默认将每条染色体的比对情况有一个tags.tsv文件来存储，除此之外，还有几个以tag开头的文件，包含了一些简单的统计信息。
tagCountDistribution.txt包含了测序深度的分布信息，第一列为测序深度的值，第二列为对应的reads的比例。根据这个文件的前10行，在R里面可视化如下
对于chip样本而言，unique mapping reads的比例越高越好，所以可以看到测序深度为1的比例是最高的。
tagLengthDistribution.txt包含了reads的长度分布信息，第一列为长度，第二列为对应reads的比例， 在R里面可视化如下
可以对插入片段的长度分布有一个直观的了解。
tagAutocorrelation.txt用于评估测序数据正负链上测序深度分布的相关性，在R里面可视化如下
正负连的峰值间距离为插入偏度的长度。
分别对input和IP样本建立好tagdirectory之后就可以peak calling, 用法如下
findPeaks ip_tagdir/ -i input_tagdir -style histone -o homer.peak.txt
输出结果和macs2的类似，分成了两部分，文件头尾以#开头的行为注释行，部分信息如下
peak对应的行示意如下
到此，相信大家对“如何使用HOMER进行peak calling”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
