3D Genome可视化工具

可视化工具介绍

4D nucleome （http://www.4dnucleome.org/）项目挺有意思的，即旨在理解核的三维结构加上在时间尺度上的变化。该项目目前的进展是3D genome测序方法的开发，数据分析和可视化。就可视化而言，因为要显示三维结构，所以其实最简单的组合技巧就是例如Hi-C数据的heatmap加上例如TF和histone modification的tracks。NGS Hotpot简单介绍一下几款3D genome可视化工具。后期可根据评论排序深入介绍一到两个。

        NGS Hotpot最爱的可视化工具，Hi-C，ChIA-PET，HiChIP等等都适用，fancy的图如下[1]。根据这里的指示[long range](http://wiki.wubrowse.org/Long-range) 准备好数据，大的track直接放在本地服务器上只要具有http访问权限即可用来显示heatmap，小的例如ChIA-PET的loop可以直接上传。   

缺陷：不知是否是墙的原因，要显示heatmap会极其之卡顿，希望早日有Asia镜像。Plus：似乎washU的本地安装[教程](http://wiki.wubrowse.org/Install_a_local_mirror)有缺陷，尝试过两次无法成功安装。

        对于Hi-C而言，如果预处理直接使用[Juicer](https://github.com/theaidenlab/juicer/wiki), [Juicebox](https://github.com/theaidenlab/juicebox/wiki)[2]看heatmap非常方便. 然而，由于其预处理生成的.hic文件中已经含有例如5k，10k，20k，40k这种分辨率的信息，所以，调整图比较需要花心思，同时，也不太容易把例如Hi-C，ChIA-PET的数据放到一张图里比较。

[Sushi](http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/Sushi.html)是基于R的可高度定制的可视化工具，需要一点小小的编程基础，需要微调的小参数较多。大致图样如下[3]。

[HiCPlotter](https://github.com/kcakdemir/HiCPlotter) 是基于python的高度可定制的可视化工具，除了画loop的那段代码有个小bug，画的loop不好看，需要微调的参数较少，需要准备的数据格式简单，准备好色号进行微调，效果还是不错的。大致图样如下[3]。HiCPlotter和Sushi.R都适合已经确定好范围和出图，不适合探索合适的区域。

[HiGlass](http://higlass.io/) [4],这个工具出图效果和Juicebox差不多，同时显示很多可比较的heatmap效果不错，但是没法导出如PDF等的矢量图，适合探索要画图的区域。  

[GIVe](http://give.genomegitar.org/)， 这个工具的设计理念和上述几个都不一样，不是简单的heatmap或者loop加普通track，两个平行的基因组设计挺有意思的，也可以用来显示global的DNA和RNA的interactions。

参考文献

1. Zhou X, Lowdon R F, Li D, et al. Exploring long-range genome interactions using the WashU Epigenome Browser[J]. Nature methods, 2013, 10(5): 375-376.

2. Durand N C, Robinson J T, Shamim M S, et al. Juicebox provides a visualization system for Hi-C contact maps with unlimited zoom[J]. Cell Systems, 2016, 3(1): 99-101.

3. Phanstiel D H, Boyle A P, Araya C L, et al. Sushi. R: flexible, quantitative and integrative genomic visualizations for publication-quality multi-panel figures[J]. Bioinformatics, 2014, 30(19): 2808-2810.

4. Kerpedjiev P, Abdennur N, Lekschas F, et al. HiGlass: Web-based Visual Comparison And Exploration Of Genome Interaction Maps[J]. bioRxiv, 2017: 121889.