Hi-C数据处理分析的利器Juicer是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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通过Hi-C数据可以分析TAD,chromatin loops等染色质空间结构的基本单元，加强我们对染色质三维结构的认知。面对海量的Hi-C数据，如何高效完成数据分析成为了一个挑战。
目前针对Hi-C数据的分析也有很多的软件可以用，而juicer无疑是使用的最广泛的软件之一。该软件的源代码托管在github上，
如下图所示，和其名字一样，juicer就像是一款榨汁机，输入Hi-C产生的原始fastq数据，经过层层加工，直到产生有效的数据分析结果。在整个数据分析过程中，使用者不需要高深的编程技巧，只需要一些基本的操作规范，人人都可以使用该软件来分析Hi-C数据。
juicer作为一款强大的分析软件，有以下几个特点
可以分析处理TB级别的海量数据，可以有效利用FPGA, GPU，集群等硬件资源来加速处理速度
提供了数据预处理，交互图谱创建和可视化，TAD和染色质环结构预测等一些列完整的pipeline
简单易用，不需要复杂的背景知识
该软件按照功能拆分成了三个大的分析步骤，依次运行即可得到最终的分析结果
数据预处理，将原始的fastq序列比对参考基因组，识别其中的valid pairs, 并生成一个后缀为hic的文件
读取hic文件，创建可视化的交互图谱，也称之为contact map, 并进行归一化
采用算法预测TAD和染色质环等结构
完整功能示意如下
juicer采用ArrowHead算法对原始的交互矩阵进行转化，并预测TAD拓扑关联结构域，采用HiCUUPS算法识别染色质环chromatin loops。和其他Hi-C数据处理软件相比，juicer的功能更为齐全
juicer独创了一种名为hic的文件格式，用来存储Hi-C数据的相关信息，这种格式是一种高度压缩的二进制文件格式，在以下链接可以查看这种格式的详细信息
https://github.com/theaidenlab/juicebox/blob/master/HiC_format_v8.docx
在后续的文章中，会详细介绍该软件的用法。
关于Hi-C数据处理分析的利器Juicer是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。