PEPATAC: an optimized pipeline for ATAC-seq data analysis with serial alignments.
PEPATAC: an optimized pipeline for ATAC-seq data analysis with serial alignments.
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DOI：
10.1093/nargab/lqab101
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发表时间：
2021-12
影响因子：
4.6
通讯作者：
Sheffield NC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Smith JP;Corces MR;Xu J;Reuter VP;Chang HY;Sheffield NC
随着来自ATAC-SEQ实验的染色质可及性数据继续扩大，标准化分析管道的需求持续存在。在这里，我们介绍了PEPATAC，这是一种ATAC-SEQ管道，可以很容易地应用于任何规模的ATAC-SEQ项目，从一次性实验到大规模测序项目。PEPATAC利用ATAC-SEQ数据的独特功能来优化速度和精度，并提供几种独特的分析方法。输出包括方便的质量控制图、汇总统计数据和各种通常有用的数据格式，为后续的特定于项目的数据分析奠定基础。通过标准的定义格式、组件的模块化以及R和Python元数据API，简化了下游分析。它可以重启、容错，并且可以使用任何集群资源管理器在本地硬件上运行，也可以在提供的Linux容器中运行。我们还展示了序列比对到线粒体基因组的优势，这提高了比对统计和质量控制指标的准确性。对于任何ATAC-SEQ项目，PEPATAC都是健壮且可移植的第一步。Https://pepatac.databio.org.上提供了BSD2许可的代码和文档
As chromatin accessibility data from ATAC-seq experiments continues to expand, there is continuing need for standardized analysis pipelines. Here, we present PEPATAC, an ATAC-seq pipeline that is easily applied to ATAC-seq projects of any size, from one-off experiments to large-scale sequencing projects. PEPATAC leverages unique features of ATAC-seq data to optimize for speed and accuracy, and it provides several unique analytical approaches. Output includes convenient quality control plots, summary statistics, and a variety of generally useful data formats to set the groundwork for subsequent project-specific data analysis. Downstream analysis is simplified by a standard definition format, modularity of components, and metadata APIs in R and Python. It is restartable, fault-tolerant, and can be run on local hardware, using any cluster resource manager, or in provided Linux containers. We also demonstrate the advantage of aligning to the mitochondrial genome serially, which improves the accuracy of alignment statistics and quality control metrics. PEPATAC is a robust and portable first step for any ATAC-seq project. BSD2-licensed code and documentation are available at https://pepatac.databio.org.
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影响因子：
48
作者：
Langmead, Ben;Salzberg, Steven L.
通讯作者：
Salzberg, Steven L.
影响因子：
3.7
作者：
Divate M;Cheung E
通讯作者：
Cheung E
DOI：
10.1073/pnas.0807297105
发表时间：
2008-09-30
影响因子：
11.1
作者：
Anderson, Ericka L.;Baltus, Andrew E.;Page, David C.
通讯作者：
Page, David C.
影响因子：
16
作者：
Heinz S;Benner C;Spann N;Bertolino E;Lin YC;Laslo P;Cheng JX;Murre C;Singh H;Glass CK
通讯作者：
Glass CK
影响因子：
30.8
作者：
Corces, M. Ryan;Buenrostro, Jason D.;Wu, Beijing;Greenside, Peyton G.;Chan, Steven M.;Koenig, Julie L.;Snyder, Michael P.;Pritchard, Jonathan K.;Kundaje, Anshul;Gkeenleaf, William J.;Majeti, Ravindra;Chang, Howard Y.
通讯作者：
Chang, Howard Y.