juicer采用ArrowHead算法对原始的交互矩阵进行转化,并预测TAD拓扑关联结构域,采用HiCUUPS算法识别染色质环chromatin loops。和其他Hi-C数据处理软件相比,juicer的功能更为齐全 juicer独创了一种名为hic的文件格式,用来存储Hi-C数据的相关信息,这种格式是一种高度压缩的二进制文件格式,在以下链接可以查看这种格式的详细信息...
之前用到过的Hi-C数据都是简单地用interaction的结果,最近在做的一个课题需要用到loop,只能从原始地测序数据开始处理,自己call loop,中间踩到一些坑,记录一下。 软件:Juicer url: github.com/aidenlab/jui ,对应的github项目也可以看到官方教程。 Juicer是一套软件包,从处理原始测序数据,到下游call interaction、lo...
此外针对Juicer内嵌的标准化方法,以下是详细说明: Normalization of Hi-C maps To normalize the Hi-C maps, several methods are implemented. Iterative Correction (IC) [1] This method normalize the raw contact map by removing biases from experimental procedure. This is an method of matrix balancing, ...
juicer采用ArrowHead算法对原始的交互矩阵进行转化,并预测TAD拓扑关联结构域,采用HiCUUPS算法识别染色质环chromatin loops。和其他Hi-C数据处理软件相比,juicer的功能更为齐全 juicer独创了一种名为hic的文件格式,用来存储Hi-C数据的相关信息,这种格式是一种高度压缩的二进制文件格式,在以下链接可以查看这...
前面经过三代数据结合二代数据的组装和polish,已经把基因组组装成了contigs的水平,下一步就是进一步提升到染色体水平。从实现的方式上来说有Bionano的光学图谱技术(作用是减少Scaffold数量,基因组纠错),Hi-C技术,遗传图谱以及依靠算法实现的基于近缘物种参考基因组的染色体水平组装(比如RagTag)。
juicer独创了一种名为hic的文件格式,用来存储Hi-C数据的相关信息,这种格式是一种高度压缩的二进制文件格式,在以下链接可以查看这种格式的详细信息 https://github.com/theaidenlab/juicebox/blob/master/HiC_format_v8.docx 在后续的文章中,会详细介绍该软件的用法。
[5] How to analyze Hi-C data with Juicer and scaffold your genome assembly using 3D-DNA 介绍: 从上图我们看到Juicer相比其他软件还是蛮有优势的。文章中介绍突出的两个优点是(1)流程化,使用简单。(2)高性能,平行计算,对大数据友好。 软件安装 ...
从上述过程可以看到,juicer的使用确实非常简单。由于Hi-C数据的测序量非常大,以及后续分析算法的复杂度,对服务器计算资源的要求相当高,必须高性能服务器才能满足要求,而该软件所需的GPU卡成本也非常高,一块的成本在2万元左右,这些因素一定程度制约了Hi-C的普及和发展。
Juicer Provides a One-Click System for Analyzing Loop-Resolution Hi-C Experiments Juicer程序 提供了通过Hi-C实验 分析基因组互作Loop一步法的方案 The Center for Genome Architecture, Baylor College of Medicine, Houston, TX 77030, USA https://aidenlab.org/juicer/ ...
Juicer is a platform for analyzing kilobase resolution Hi-C data. In this distribution, we include the pipeline for generating Hi-C maps from fastq raw data files and command line tools for feature annotation on the Hi-C maps. The beta release for Juicer version 1.6 can be accessed viathe...