======reads在基因上的覆盖度测试======

=====软件=====
天津软件路径：\\
/PUBLIC/software/HUMAN/bin/genePredToBed；
/PUBLIC/software/HUMAN/bin/gtfToGenePred

南京软件路径： /NJPROJ2/RNA/personal_dir/jiangkai/software/genePredToBed

====bed文件生成方法====
<code>
##GenePred
/PUBLIC/software/HUMAN/bin/gtfToGenePred -ignoreGroupsWithoutExons -allErrors /NJPROJ1/RNA/database/genome/Animal/Homo_sapiens/Homo_sapiens_Ensemble_94/Homo_sapiens_Ensemble_94.gtf Homo_sapiens_Ensemble_94_flat.txt
##bed
/PUBLIC/software/HUMAN/bin/genePredToBed Homo_sapiens_Ensemble_94_flat.txt hg19.bed
</code>

====geneBody_coverage.py====

利用RseQC里面的一个脚本进行分析\\

<code>
geneBody_coverage.py -r hg19.bed -i E20_3.bam -o /NJPROJ2/RNA/personal_dir/jiangkai/software/genePredToBed/out
</code>

====结果展示====
{{zhangxin:genebody.png?400|}}

====官网====

http://rseqc.sourceforge.net/#genebody-coverage-py

====文件说明====

如何bam文件大于等于三个，会绘制热图，如果小于三个只绘制饱和曲线图\\

样品的排序通过饱和度的偏态分布，具有最好（最差）的覆盖度的样品将会在热图的顶端（底部）\\

覆盖度的偏态是通过皮尔斯偏态系数进行计算\\

Only input sorted and indexed BAM file(s).\\
Genes/transcripts with mRNA length < 100 will be skipped (Number specified to “-l” cannot be < 100).\\

长度小于100的gene和转录本将会跳过计算，但是可以设置参数 -l 来保证小于100的gene和转录本进行计算\\

根据bed文件将每个转录本按照长度分成100份（分位数），然后根据bam文件，检测每一份上的覆盖度的信号，进行标准化，最后进行可视化\\