BED的全称是Browser Extensible Data，顾名思义是为genome browser设计的，大名鼎鼎的bedtools可不是什么「床上用品」。

BED包含有3个必须的字段和9个可选字段。

三个字段包括：

  • 1 chrom - 染色体名字
  • 2 chromStart - 染色体起始位点
  • 3 chromEnd - 染色体终止位点

这里必须指出的是chromStart是起始于0，而不是1。很多分析软件都忽略 了这一点，会有一个碱基的位移，据我所知Homer和ChIPseeker没有这个问题，而像peakAnalyzer, ChIPpeakAnno等都有位移的问题。

可选的9个字段包括：

  • 4 name - 名字
  • 5 score - 分值(0-1000), 用于genome browser展示时上色。
  • 6 strand - 正负链，对于ChIPseq数据来说，一般没有正负链信息。
  • 7 thickStart - 画矩形的起点
  • 8 thickEnd - 画矩形的终点
  • 9 itemRgb - RGB值
  • 10 blockCount - 子元件（比如外显子）的数目
  • 11 blockSizes - 子元件的大小
  • 12 blockStarts - 子元件的起始位点

一般情况下，我们只用到前面5个字段，这也是做peak calling的MACS输出的字段。

其中第5个字段，MACS的解释是这样子的：

The 5th column in this file is the summit height of fragment pileup.

是片段堆积的峰高，这也不难理解，为什么我在ChIPseeker是画peak coverage的函数covplot要有个weightCol的参数了。

数据可视化

从名字上看，它是为genome browser而生，相应的，ChIPseeker实现了covplot来可视化BED数据。

covplot支持直接读文件出图：

library(ChIPseeker)
library(ggplot2)

files <- getSampleFiles()

covplot(files[[4]])

支持GRanges对象，同时可以多个文件或者GRangesList

peak=GenomicRanges::GRangesList(CBX6=readPeakFile(files[[4]]),
                                CBX7=readPeakFile(files[[5]]))
covplot(peak, weightCol="V5") + facet_grid(chr ~ .id)

支持可视化某个窗口

covplot(peak, weightCol="V5", chrs=c("chr17", "chr18"), xlim=c(4e7, 5e7)) + facet_grid(chr ~ .id)

拿到数据后，我们首先会可视化看一下数据，接下来就会想知道这些peak都和什么样的基因有关，这将在下次讲解，如何做注释。

Citation

Yu G, Wang LG and He QY*. ChIPseeker: an R/Bioconductor package for ChIP peak annotation, comparison and visualization. Bioinformatics 2015, 31(14):2382-2383.