ATAC-seq数据分析（一）
首先介绍一下什么是ATAC-seq。我们最常见的就是RNA-seq的测序，那么ATAC-seq是干什么的呢？其实我们知道RNA的转录受到调控元件的控制（例如增强子），那么如何来获得这些调控元件呢，就是依靠这个ATAC-seq测序，那么为什么ATAC-seq为什么能够获得这些调控元件呢？因为ATAC-seq使用了一种酶（Tn5），这种酶能够切割DNA的开放区域；因为DNA是被包裹成核小体的形式的，所以要发挥作用需要变成开放形式才可以有转录因子能够结合上去，如下图：
转录因子结合在染色质的开放区，调控基因表达。
现在大家明白ATAC-seq的作用了吧，总结来说：就是ATAC-seq是对染色质的开放区域进行测序，而这些开放区域可能会对某些基因进行调控。
接下来就是ATAC-seq的数据分析了。
首先拿到fq文件之后，我们首先需要对其进行过滤：
```text
fastp -i fq1 -I fq2 -o out1 -O out2 -w 16
```
建议大家使用fastp的默认参数，因为ATAC-seq的片段长度只有50bp左右。因此很多公司给的clean data是150bp的话是不合理的，可能会导致很多信息被漏掉（这是我掉的坑）。
拿到过滤后的fq文件之后，需要把其比对到基因组上，因为是不考虑剪切比对，所以我们使用bowtie2：
```text
bowtie2 -p 20 -x /sdd/xujiahao/chip/bowtie2_index_mm10/mm10 -1 $fq1 -2 $fq2 -X 2000-S ${name}.sam &> ${name}.txt
```
-X：表示片段长度最大是多少，因为ATAC-seq在600bp的时候几乎就没有了，因此2000是足够了。
比对完之后，就需要进行过滤：
```text
samtools view -Su ${name}.sam -@ 8 -o ${name}.bam ####把sam文件转为bam文件
samtools view -F 1804 -f 2 -q 30 -u $id -o ${name}.1830.bam -@ 10###过滤孤立片段以及比对质量低于30
samtools sort -n ${name}.1830.bam -o ${name}.1830.ns.bam -@ 10 ####对过滤后的bam按照name排序
samtools fixmate -r ${name}.1830.ns.bam ${name}.1830.ns.fm.bam -@ 10###对reads进行配对
samtools view -F 1804 -f 2 -u ${name}.1830.ns.fm.bam -@ 10 | samtools sort /dev/stdin -o ${name}.filt.bam -@ 8 ####过滤配对后的孤立片段
sambamba markdup ${name}.filt.bam ${name}.md.bam -t 8###标记重复片段
samtools view -F 1804 -f 2 -b ${name}.md.bam -o ${name}.d.bam -@ 10####过滤重复片段
```
在此我们就获得了干净的bam文件。
之后则需要进行ATAC-seq特征指标进行QC，这个在下期讲解。
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