Higlass

Hi-C data를 처음 다룰 때 보면 너무나도 다양한 tool들이 있어 머리가 좀 복잡해지지만,

읽다 보면 Jucier를 이용하거나 또는 Hic-pro를 이용하는 크게 두 가지 갈래로 나누어지는 것 같다.

둘 다 reference genome의 여러 bin으로 표시한 다음, Bowtie2를 이용하여 PE(pari-end) read를 붙이고,

그 bin 내부 또는 bin과 bin 사이의 interaction을 counting 하고 visualization 하는 형식이다.

따라서 설정하는 bowtie2의 parameter에 따라 binding 정도가 달라지며 그 결과는 QC results에서 확인할 수 있다.

Pipeline analysis가 끝났을 때 Jucier의 경우 contact map output file은 .hic file형식이고, Hic-pro의 output은 .matrix file이다. Hic-pro의 output인 matrix file의 경우, 추가적인 변형을 통해 Jucier format이나 Higlass와 같은 data visualization format으로

변환 시킬 수 있는 장점이 있다.

 

Higlass install 방법은 간단하다.

Docker, Python3을 설치하고, higlass-manage를 install 하면 된다.

어떤 이유인지 모르겠지만, higlass-manage view code가 작동하지 않아서,

conda에 test3라는 이름으로 python3을 다시 설치하였고,

conda activate test3 이후 higlass-manage start로 higlass-manage를 Docker에서 pulling 한다.

 

이후 http://localhost:8989/app 로 접속하면, .mcool file을 visualization 할 수 있게 된다.

조금 더 편하게 사용하기 위해서는, higlass-manage create superuser 코드를 통해 uperuser를 생성하고,

http://localhost:8989/admin/ 으로 접속하면, ingest 한 file 들을 관리 할 수 있게 된다.