Coolpuppy python API walkthrough notebook
Please see https://github.com/open2c/open2c_examples for detailed explanation of how snipping and pileups work, and explanation of some terminology
# If you are a developer, you may want to reload the packages on the fly.
# Jupyter has a magic for this particular purpose:
%load_ext autoreload
%autoreload 2
# import standard python libraries
import matplotlib as mpl
%matplotlib inline
mpl.rcParams['figure.dpi'] = 96
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import os, subprocess
# import libraries for biological data analysis
from coolpuppy import coolpup
from coolpuppy.lib import numutils
from coolpuppy.lib.puputils import divide_pups
from coolpuppy import plotpup
import cooler
import bioframe
import cooltools
from cooltools import expected_cis, expected_trans
from cooltools.lib import plotting
Download data
For the test, we collected the data from immortalized human foreskin fibroblast cell line HFFc6:
Micro-C data from Krietenstein et al. 2020
ChIP-Seq for CTCF from ENCODE ENCSR000DWQ
You can automatically download test datasets with cooltools. More information on the files and how they were obtained is available from the datasets description.
# Print available datasets for download
cooltools.print_available_datasets()
1) HFF_MicroC : Micro-C data from HFF human cells for two chromosomes (hg38) in a multi-resolution mcool format. Krietenstein et al. 2021 data.
Downloaded from https://osf.io/3h9js/download
Stored as test.mcool
Original md5sum: e4a0fc25c8dc3d38e9065fd74c565dd1
2) hESC_MicroC : Micro-C data from human ES cells for two chromosomes (hg38) in a multi-resolution mcool format. Krietenstein et al. 2021 data.
Downloaded from https://osf.io/3kdyj/download
Stored as test_hESC.mcool
Original md5sum: ac0e636605505fb76fac25fa08784d5b
3) HFF_CTCF_fc : ChIP-Seq fold change over input with CTCF antibodies in HFF cells (hg38). Downloaded from ENCODE ENCSR000DWQ, ENCFF761RHS.bigWig file
Downloaded from https://osf.io/w92u3/download
Stored as test_CTCF.bigWig
Original md5sum: 62429de974b5b4a379578cc85adc65a3
4) HFF_CTCF_binding : Binding sites called from CTCF ChIP-Seq peaks for HFF cells (hg38). Peaks are from ENCODE ENCSR000DWQ, ENCFF498QCT.bed file. The motifs are called with gimmemotifs (options --nreport 1 --cutoff 0), with JASPAR pwm MA0139.
Downloaded from https://osf.io/c9pwe/download
Stored as test_CTCF.bed.gz
Original md5sum: 61ecfdfa821571a8e0ea362e8fd48f63
5) mESC_dRad21_IAA : Micro-C data from mESC for three chromosomes (mm10) in a multi-resolution mcool format (Hsieh et al. 2022). dRad21 IAA treatment, degraded Rad21.
Downloaded from https://osf.io/wy2mh/download
Stored as dRAD21_IAA.mm10.mapq_30.mcool
Original md5sum: a68e4c57f15d2f0ba3b0bb9d7c4066a2
6) mESC_dRad21_UT : Micro-C data from mESC for three chromosomes (mm10) in a multi-resolution mcool format (Hsieh et al. 2022). dRad21 untreated (UT), control for Rad21 degradation.
Downloaded from https://osf.io/z83wv/download
Stored as dRAD21_UT.mm10.mapq_30.mcool
Original md5sum: 1028b3f9fce7d77c9dc73d5e6b77d078
7) mESC_dCTCF_IAA : Micro-C data from mESC for three chromosomes (mm10) in a multi-resolution mcool format (Hsieh et al. 2022). dCTCF IAA treatment, degraded CTCF.
Downloaded from https://osf.io/79qje/download
Stored as dCTCF_IAA.mm10.mapq_30.mcool
Original md5sum: 84fea965b341e0110df63bc06b7f1d77
8) mESC_dWapl_IAA : Micro-C data from mESC for three chromosomes (mm10) in a multi-resolution mcool format (Hsieh et al. 2022). dWapl IAA treatment, degraded Wapl.
Downloaded from https://osf.io/etdgf/download
Stored as dWAPL_IAA.mm10.mapq_30.mcool
Original md5sum: 1514422b821c0f96757e76e98a6507b5
# Downloading test data for pileups
# cache = True will download the data only if it was not previously downloaded
# data_dir="./" will force download to the current directory
cool_file = cooltools.download_data("HFF_MicroC", cache=True, data_dir='./')
ctcf_peaks_file = cooltools.download_data("HFF_CTCF_binding", cache=True, data_dir='./')
ctcf_fc_file = cooltools.download_data("HFF_CTCF_fc", cache=True, data_dir='./')
resolution = 10000
# Open cool file with Micro-C data:
clr = cooler.Cooler(f'{cool_file}::/resolutions/{resolution}')
# Use bioframe to fetch the genomic features from the UCSC.
hg38_chromsizes = bioframe.fetch_chromsizes('hg38')
hg38_cens = bioframe.fetch_centromeres('hg38')
hg38_arms = bioframe.make_chromarms(hg38_chromsizes, hg38_cens)
# Select only chromosomes that are present in the cooler.
# This step is typically not required! we call it only because the test data are reduced.
hg38_arms = hg38_arms.set_index("chrom").loc[clr.chromnames].reset_index()
# call this to automaticly assign names to chromosomal arms:
hg38_arms = bioframe.make_viewframe(hg38_arms)
hg38_arms
| chrom | start | end | name | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | chr2 | 0 | 93900000 | chr2_p |
| 1 | chr2 | 93900000 | 242193529 | chr2_q |
| 2 | chr17 | 0 | 25100000 | chr17_p |
| 3 | chr17 | 25100000 | 83257441 | chr17_q |
hg38_arms.to_csv('hg38_arms.bed', sep='\t', header=False, index=False) # To use in CLI
# Read CTCF peaks data and select only chromosomes present in cooler:
ctcf = bioframe.read_table(ctcf_peaks_file, schema='bed').query(f'chrom in {clr.chromnames}')
ctcf['mid'] = (ctcf.end+ctcf.start)//2
ctcf.head()
| chrom | start | end | name | score | strand | mid | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 17271 | chr17 | 118485 | 118504 | MA0139.1_CTCF_human | 12.384042 | - | 118494 |
| 17272 | chr17 | 144002 | 144021 | MA0139.1_CTCF_human | 11.542617 | + | 144011 |
| 17273 | chr17 | 163676 | 163695 | MA0139.1_CTCF_human | 5.294219 | - | 163685 |
| 17274 | chr17 | 164711 | 164730 | MA0139.1_CTCF_human | 11.889376 | + | 164720 |
| 17275 | chr17 | 309416 | 309435 | MA0139.1_CTCF_human | 7.879575 | - | 309425 |
import bbi
# Get CTCF ChIP-Seq fold-change over input for genomic regions centered at the positions of the motifs
flank = 250 # Length of flank to one side from the boundary, in basepairs
ctcf_chip_signal = bbi.stackup(
ctcf_fc_file,
ctcf.chrom,
ctcf.mid-flank,
ctcf.mid+flank,
bins=1)
ctcf['FC_score'] = ctcf_chip_signal
ctcf['quartile_score'] = pd.qcut(ctcf['score'], 4, labels=False) + 1
ctcf['quartile_FC_score'] = pd.qcut(ctcf['FC_score'], 4, labels=False) + 1
ctcf['peaks_importance'] = ctcf.apply(
lambda x: 'Top by both scores' if x.quartile_score==4 and x.quartile_FC_score==4 else
'Top by Motif score' if x.quartile_score==4 else
'Top by FC score' if x.quartile_FC_score==4 else 'Ordinary peaks', axis=1
)
# Select the CTCF sites that are in top quartile by both the ChIP-Seq data and motif score
sites = ctcf[ctcf['peaks_importance']=='Top by both scores']\
.sort_values('FC_score', ascending=False)\
.reset_index(drop=True)
sites.tail()
| chrom | start | end | name | score | strand | mid | FC_score | quartile_score | quartile_FC_score | peaks_importance | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 659 | chr17 | 8158938 | 8158957 | MA0139.1_CTCF_human | 13.276979 | - | 8158947 | 25.056849 | 4 | 4 | Top by both scores |
| 660 | chr2 | 176127201 | 176127220 | MA0139.1_CTCF_human | 12.820343 | + | 176127210 | 25.027294 | 4 | 4 | Top by both scores |
| 661 | chr17 | 38322364 | 38322383 | MA0139.1_CTCF_human | 13.534864 | - | 38322373 | 25.010430 | 4 | 4 | Top by both scores |
| 662 | chr2 | 119265336 | 119265355 | MA0139.1_CTCF_human | 13.739862 | - | 119265345 | 24.980141 | 4 | 4 | Top by both scores |
| 663 | chr2 | 118003514 | 118003533 | MA0139.1_CTCF_human | 12.646685 | - | 118003523 | 24.957502 | 4 | 4 | Top by both scores |
sites.to_csv('annotated_ctcf_sites.tsv', sep='\t', index=False, header=False) # Let's save to use in CLI
On-diagonal pileup
On-diagonal pileup is the simplest, you need the positions of features (middlepoints of CTCF motifs) and the size of flanks aroung each motif. Coolpuppy will aggregate all snippets around each motif with the specified normalization.
pup = coolpup.pileup(clr, sites, features_format='bed', view_df=hg38_arms, local=True,
flank=300_000, min_diag=0)
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 144
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 202
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 78
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 239
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 663
This is the general format of output of coolpuppy pileup functions: a pandas dataframe with columns “data” and “n” - “data” contains pileups as numpy arrays, and “n” - number of snippets used to generate this pileup.
Different kinds of pileups calculated in one run are stored as rows, and their groups are annotated in the columns preceding “data”. Since here we didn’t split the data into any groups, there is only one pileup with group “all”
Let’s visualize the average Hi-C map at all strong CTCF sites:
plt.imshow(
np.log10(pup.loc[0, 'data']),
vmax = -1,
vmin = -3.0,
cmap='fall',
interpolation='none')
plt.colorbar(label = 'log10 mean ICed Hi-C')
ticks_pixels = np.linspace(0, flank*2//resolution,5)
ticks_kbp = ((ticks_pixels-ticks_pixels[-1]/2)*resolution//1000).astype(int)
plt.xticks(ticks_pixels, ticks_kbp)
plt.yticks(ticks_pixels, ticks_kbp)
plt.xlabel('relative position, kbp')
plt.ylabel('relative position, kbp')
plt.show()
By-strand pileups
Now, we know that orientation of the CTCF site is very important for the interactions it forms. Using coolpuppy, splitting regions by the strand is trivial, expecially using a convenience function:
pup = coolpup.pileup(clr, sites, features_format='bed', view_df=hg38_arms, local=True,
by_strand=True,
flank=300_000, min_diag=0)
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 144
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 202
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 78
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 239
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 663
pup
| orientation | strand2 | strand1 | group | data | n | num | clr | resolution | flank | ... | flip_negative_strand | ignore_diags | store_stripes | nproc | ignore_group_order | by_window | by_strand | by_distance | groupby | cooler | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | -- | - | - | (-, -) | [[1.8388677780141118, 0.3035714543313729, 0.05... | 326 | [[307, 307, 307, 306, 306, 306, 306, 307, 307,... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | 10000 | 300000 | ... | False | 0 | False | 1 | False | False | True | False | [] | test |
| 1 | ++ | + | + | (+, +) | [[1.8534148775587997, 0.2993882425820983, 0.05... | 337 | [[325, 324, 324, 322, 322, 320, 320, 321, 320,... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | 10000 | 300000 | ... | False | 0 | False | 1 | False | False | True | False | [] | test |
| 2 | all | all | all | all | [[1.846348485849592, 0.30142349774378974, 0.05... | 663 | [[632.0, 631.0, 631.0, 628.0, 628.0, 626.0, 62... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | 10000 | 300000 | ... | False | 0 | False | 1 | False | False | True | False | [] | test |
3 rows × 40 columns
Now we can use a convenient seaborn-based function from the plotpup.py subpackage to create a grid of heatmaps based on by-row and/or by-column variable mapping. In this case, we just map two orientations of CTCF sites across columns.
sns.set_theme(font_scale=2, style="ticks")
plotpup.plot(pup,
cols='orientation', col_order=['--', '++'],
score=False, cmap='fall', scale='log', sym=False,
vmin=0.001, vmax=0.1,
height=5)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f0510654040>
Pileups of observed over expected interactions
Sometimes you don’t want to include the distance decay P(s) in your pileups. For example, when you make comparison of pileups between experiments and they have different P(s). Even if these differences are slight, they might affect the pileup of raw ICed Hi-C interactions. Moreover, without controlling for it the range of values in the pileup is not very easy to guess before plotting.
In this case, the observed over expected pileup is your choice. To normalize your pileup to the background level of interactions, you can either, prior to running the pileup function, calculate expected interactions for each chromosome arms, or you can generate randomly shifted control regions for each snippet, and divide the final pileup by that control pileup.
Let’s first try the latter. This analysis is particulalry useful for single-cell Hi-C where the data might be too sparse to generate robust per-diagonal expected values.
pup = coolpup.pileup(clr, sites, features_format='bed', view_df=hg38_arms, local=True,
by_strand=True, nshifts=10,
flank=300_000, min_diag=0)
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 144
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 202
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 78
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 239
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 663
plotpup.plot(pup,
cols='orientation', col_order=['--', '++'],
score=False, cmap='coolwarm', scale='log', sym=True,
vmax=2,
height=5)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f05104c7040>
As you can see, this strongly highlights the depletion of interactions across the CTCF sites, and enrichment of interactions in a stripe starting from the site.
Now let’s calculate per-diagonal expected level of interactions to repeat the analysis using that.
# Calculate expected interactions for chromosome arms
expected = expected_cis(
clr,
ignore_diags=0,
view_df=hg38_arms,
chunksize=1000000)
expected.to_csv('test_expected_cis.tsv', sep='\t', index=False, header=True) # Let's save to use in CLI
pup = coolpup.pileup(clr, sites, features_format='bed', view_df=hg38_arms, local=True,
expected_df=expected, by_strand=True,
flank=300_000, min_diag=0)
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 144
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 202
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 78
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 239
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 663
plotpup.plot(pup,
cols='orientation', col_order=['--', '++'],
score=False, cmap='coolwarm', scale='log',
sym=True, vmax=2,
height=5)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f05083241c0>
The result is almost identical!
Instead of splitting two strands into two separate pileups, one can also flip the features on the negative strand using flip_negative_strand. This way a single pileup is created where all features face in the same direction (as if they were on the positive strand). We can also add plot_ticks=True to show the central and flanking coordinates on the bottom of the plot.
pup = coolpup.pileup(clr, sites, features_format='bed', view_df=hg38_arms, local=True,
expected_df=expected, flip_negative_strand=True,
flank=300_000, min_diag=0)
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 144
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 202
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 78
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 239
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 663
plotpup.plot(pup,
score=False, cmap='coolwarm', scale='log',
sym=True, vmax=2,
height=5, plot_ticks=True)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f05076fa490>
Arbitrary grouping of snippets for pileups
Now, let’s see how our selection of only top CTCF peaks affects the results. We could simply repeat the analysis with the rest of CTCF peaks, but to showcase the power of coolpuppy, we’ll demonstrate how it can be used to generate pileups split be arbitrary categories
pup = coolpup.pileup(clr, ctcf, features_format='bed', view_df=hg38_arms, local=True,
expected_df=expected, flip_negative_strand=True,
groupby=['peaks_importance1'],
flank=300_000, min_diag=0)
# Splitting all snippets into groups based on annotated previously importance of the peaks
# Also flipping negative stranded features as shown above.
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 1381
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 2221
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 548
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 1602
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 5752
pup
| peaks_importance1 | group | data | n | num | clr | resolution | flank | rescale_flank | chroms | ... | flip_negative_strand | ignore_diags | store_stripes | nproc | ignore_group_order | by_window | by_strand | by_distance | groupby | cooler | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Ordinary peaks | (Ordinary peaks,) | [[1.0699452226771298, 1.0642211188669746, 1.07... | 3536 | [[3432, 3421, 3412, 3413, 3403, 3404, 3402, 33... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | 10000 | 300000 | None | ['chr2', 'chr17'] | ... | True | 0 | False | 1 | False | False | False | False | [peaks_importance1] | test |
| 1 | Top by FC score | (Top by FC score,) | [[1.0829924317033595, 1.1009490059442415, 1.09... | 778 | [[745, 740, 741, 739, 739, 737, 739, 736, 734,... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | 10000 | 300000 | None | ['chr2', 'chr17'] | ... | True | 0 | False | 1 | False | False | False | False | [peaks_importance1] | test |
| 2 | Top by Motif score | (Top by Motif score,) | [[1.0288083600349012, 1.0363397675639456, 1.03... | 775 | [[750, 749, 746, 744, 746, 741, 743, 743, 739,... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | 10000 | 300000 | None | ['chr2', 'chr17'] | ... | True | 0 | False | 1 | False | False | False | False | [peaks_importance1] | test |
| 3 | Top by both scores | (Top by both scores,) | [[1.0773804769093807, 1.0932965447911036, 1.09... | 663 | [[640, 638, 638, 635, 634, 632, 631, 630, 629,... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | 10000 | 300000 | None | ['chr2', 'chr17'] | ... | True | 0 | False | 1 | False | False | False | False | [peaks_importance1] | test |
| 4 | all | all | [[1.067003977204076, 1.0686994220484458, 1.072... | 5752 | [[5567.0, 5548.0, 5537.0, 5531.0, 5522.0, 5514... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | 10000 | 300000 | None | ['chr2', 'chr17'] | ... | True | 0 | False | 1 | False | False | False | False | [peaks_importance1] | test |
5 rows × 38 columns
fg = plotpup.plot(pup.reset_index(), # Simply resetting the index makes the output directly compatible with the plotting function -
# just need to remember there is also a group "all" which you might not want to show
cols='peaks_importance1',
col_order=['Ordinary peaks', 'Top by Motif score',
'Top by FC score', 'Top by both scores'],
score=False, cmap='coolwarm',
scale='log', sym=True, vmax=2,
height=5)
We can also compare interactions between regions (local=False) using the groupby function. However, we need to specify two groups, in this case “quartile_score1” and “quartile_score2”. To limit the number of regions, we use subset with a set seed for reproducibility
pup = coolpup.pileup(clr, ctcf.loc[ctcf["quartile_score"] > 2], features_format='bed', view_df=hg38_arms,
local=False, expected_df=expected,
groupby=['quartile_score1', 'quartile_score2'],
flank=300_000, mindist=300_000, maxdist=600_000,
subset=2000, seed=1, nproc=2)
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 957
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 1383
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 506
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 1963
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 4809
fg = plotpup.plot(pup.loc[pup["quartile_score1"] != "all"].reset_index(),
cols='quartile_score1',
rows='quartile_score2',
score=False, cmap='coolwarm',
scale='log', sym=True, vmax=1.5,
height=1)
Here we can see all combinations of interactions between quartiles 3 and 4. However, in this case quartile 3-4 and 4-3 interactions are equivalent. To combine them into one (taking into account orientation), we can use the setting ignore_group_order
pup = coolpup.pileup(clr, ctcf.loc[ctcf["quartile_score"] > 2], features_format='bed', view_df=hg38_arms,
local=False, expected_df=expected,
groupby=['quartile_score1', 'quartile_score2'],
ignore_group_order="quartile_score",
flank=300_000, mindist=300_000, maxdist=600_000,
subset=2000, seed=1, nproc=2)
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 957
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 1383
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 506
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 1963
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 4809
fg = plotpup.plot(pup.loc[pup["quartile_score1"] != "all"].reset_index(),
cols='quartile_score1',
rows='quartile_score2',
score=False, cmap='coolwarm',
scale='log', sym=True, vmax=1.5,
height=1)
By-distance pileups
As it is known, CTCF sites frequently have peaks of Hi-C interactions between them, that indicate chromatin loops. Let’s see at what distances they tend to occur, and let’s see what patterns these regions form at different distance separations and different motif orientations.
Since we generate many more snippets than for local (on-diagonal) pileups, it will take a little longer to run. We can use the nproc argument to use multiprocessing and run it in parallel to speed it up a bit. Note that parallelization requires more RAM, so use with caution.
# Using all strong sites here to make it faster
pup = coolpup.pileup(clr, sites, features_format='bed', view_df=hg38_arms,
expected_df=expected, flip_negative_strand=True,
by_distance=True, by_strand=True, mindist=100_000,
flank=300_000, min_diag=0,
nproc=2
)
# Splitting all snippets into groups based on strand and separation between two sites
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 10250
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 2959
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 20215
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 28284
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 61708
pup.head()
| separation | orientation | distance_band | strand2 | strand1 | group | data | n | num | clr | ... | flip_negative_strand | ignore_diags | store_stripes | nproc | ignore_group_order | by_window | by_strand | by_distance | groupby | cooler | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0.1Mb-\n0.2Mb | ++ | (100000, 200000) | + | + | (+, +, (100000, 200000)) | [[1.0169219164613472, 0.9600852237815437, 1.01... | 67 | [[64, 66, 66, 65, 66, 65, 63, 65, 65, 65, 65, ... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | ... | True | 0 | False | 2 | False | False | True | True | [] | test |
| 1 | 0.2Mb-\n0.4Mb | ++ | (200000, 400000) | + | + | (+, +, (200000, 400000)) | [[0.8621663934782983, 0.8441139544987121, 0.85... | 131 | [[125, 126, 126, 126, 126, 126, 125, 126, 126,... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | ... | True | 0 | False | 2 | False | False | True | True | [] | test |
| 2 | 0.4Mb-\n0.8Mb | ++ | (400000, 800000) | + | + | (+, +, (400000, 800000)) | [[0.6943248290614478, 0.6951043361705603, 0.68... | 245 | [[236, 236, 236, 236, 236, 236, 236, 236, 236,... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | ... | True | 0 | False | 2 | False | False | True | True | [] | test |
| 3 | 0.8Mb-\n1.6Mb | ++ | (800000, 1600000) | + | + | (+, +, (800000, 1600000)) | [[0.6474314279066417, 0.6349530137034375, 0.68... | 425 | [[390, 390, 390, 390, 394, 389, 389, 393, 393,... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | ... | True | 0 | False | 2 | False | False | True | True | [] | test |
| 4 | 1.6Mb-\n3.2Mb | ++ | (1600000, 3200000) | + | + | (+, +, (1600000, 3200000)) | [[0.8110724673135341, 0.8450568161843092, 0.79... | 789 | [[727, 727, 727, 727, 732, 727, 718, 736, 734,... | /tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/cool... | ... | True | 0 | False | 2 | False | False | True | True | [] | test |
5 rows × 42 columns
fg = plotpup.plot(pup, rows='orientation', cols='separation',
row_order=['-+', '--', '++', '+-'],
score=False, cmap='coolwarm', scale='log', sym=True, vmax=3,
height=3)
Note that since CTCF sites are preferentially found in the A compartment, the expected level of interactions at different distances varies, generating different background interaction levels. We can artificially fix that by normalizing each pileup by the average interactions in the top-left and bottom-right corners.
fg = plotpup.plot(pup, rows='orientation', cols='separation',
row_order=['-+', '--', '++', '+-'],
score=False, cmap='coolwarm', scale='log', sym=True, vmax=3,
norm_corners=10,
height=3)
If you want to actually modify the data in your dataframe to normalize to the corners and not just apply it for vizualisation, you can do that explicitly:
pup['data'] = pup['data'].apply(numutils.norm_cis, i=10)
A good idea to give some more quantitative information about the level of enrichment of interactions in the center of the pileup is to just label the average value of the few central pixels of the heatmap. The simplest way is to use the argument score:
fg = plotpup.plot(pup, rows='orientation', cols='separation',
row_order=['-+', '--', '++', '+-'],
score=True,
cmap='coolwarm', scale='log', sym=True, vmax=3,
height=3)
Dividing pileups
Sometimes you may want to compare two pileups directly and plot the result of the division between them. For this we can use the divide_pups function. Let’s look at all CTCF interactions between 100 kb and 1 Mb by motif orientation.
pup = coolpup.pileup(clr, sites, features_format='bed', view_df=hg38_arms,
expected_df=expected,
by_strand=True, mindist=100_000, maxdist=1_000_000,
flank=300_000, nproc=2)
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 287
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 522
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 262
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 1235
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 2306
plotpup.plot(pup,
cols="orientation",
col_order=["-+", "--", "++", "+-"],
score=False, cmap='coolwarm', scale='log',
sym=True, vmax=2,
height=2)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f05076fa130>
Let’s compare the ++ to the – CTCF motif orientation pileups. First, we have to create two separate pileup dataframes from the strand-separated pileups. Alternatively, you could generate two new pileups and store them. Importantly, the two pileups cannot differ with regards to the columns they contain and the resolution, flank size etc. they’ve been generated using.
pup_plus = pup.loc[pup["orientation"]=="++"].drop(columns=["strand1", "strand2", "orientation"])
pup_minus = pup.loc[pup["orientation"]=="--"].drop(columns=["strand1", "strand2", "orientation"])
pup_divide = divide_pups(pup_plus, pup_minus)
plotpup.plot(pup_divide,
score=False, cmap='PuOr_r', scale='log',
sym=True, height=4)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f050755d310>
Stripe stackups
Oftentimes, as seen in the examples above, the interactions between regions are not just focal, but seen as stripes with enrichment along the vertical/horizontal axis from one or both of the anchor points. In the CTCF pileups from above we see a very strong corner stripe between +- sites, so let’s try to plot these individual stripes. Below is a schematic of what is meant by the different types of stripes.
We first have store this information when generating the pileup using the store_stripes=True argument which will add the columns vertical_stripe, and horizontal_stripe to the output. These are used to calculate the corner stripe in the plotting function.
pup = coolpup.pileup(clr, sites, features_format='bed', view_df=hg38_arms,
expected_df=expected,
by_strand=True, mindist=100_000, maxdist=1_000_000,
flank=300_000, nproc=2,
store_stripes=True)
INFO:coolpuppy:('chr2_p', 'chr2_p'): 287
INFO:coolpuppy:('chr2_q', 'chr2_q'): 522
INFO:coolpuppy:('chr17_p', 'chr17_p'): 262
INFO:coolpuppy:('chr17_q', 'chr17_q'): 1235
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 2306
We can plot the stripes using the the plot_stripes function
sns.set(font_scale = 1.3, style="ticks")
plotpup.plot_stripes(pup.loc[(pup["strand1"] == "+") &
(pup["strand2"] == "-"),:],
vmax=10, height=4,
stripe="vertical_stripe", stripe_sort="sum",
plot_ticks=True)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f0507684a60>
Each line of the above plot represents the “corner stripe” between two regions. These pairs are sorted by the sum of the stripe by default, but we can also sort them by the central pixel, i.e. the pixel where the two regions of interest interact, with the stripe_sort argument. We can further save the pairs in the sorted order using out_sorted_bedpe. This file can then be used to inspect individual pairs with high contact frequencies. We can also add a lineplot with the average signal above the stripes using lineplot (note that this only works for single stripe plots.)
plotpup.plot_stripes(pup.loc[(pup["strand1"] == "+") &
(pup["strand2"] == "-"),:],
vmax=10, height=4,
stripe="corner_stripe", plot_ticks=True,
stripe_sort="center_pixel",
out_sorted_bedpe="CTCF_+-_sorted_centerpixel.bedpe",
lineplot=True)
<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7f05ae1e8100>
Rescaling
Pileups can also be rescaled to visualise enrichment within regions of interests of different sizes using rescale=True. The rescale_flank value represents how large the flanks are compared to the region of interest, where 1 is equal in size and for example 3 will be three times the size. The number of pixels in the final plot after rescaling is set with rescale_size. Let’s try this for A compartment interactions.
# Generate new expected file for whole chromosomes
expected_hg38_cis = expected_cis(
clr,
chunksize=1000000
)
expected_hg38_cis.to_csv('test_expected_hg38_cis.tsv', sep='\t', index=False, header=True) # To use in CLI
#Load the cooler at 100kb resolution
clr_100kb = cooler.Cooler(f'{cool_file}::/resolutions/100000')
# We need to download the hg38 genome to calculate GC content in the 100 kb bins
# to phase the compartment calling
# (see https://cooltools.readthedocs.io/en/latest/notebooks/compartments_and_saddles.html for details)
if not os.path.isfile('./hg38.fa'):
subprocess.call('wget https://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenpath/hg38/bigZips/hg38.fa.gz', shell=True)
subprocess.call('gunzip hg38.fa.gz', shell=True)
hg38_genome = bioframe.load_fasta('./hg38.fa');
bins = clr_100kb.bins()[:]
gc_cov = bioframe.frac_gc(bins[['chrom', 'start', 'end']], hg38_genome)
gc_cov.to_csv('hg38_gc_cov_100kb.tsv',index=False,sep='\t') # To use it in CLI
--2024-01-11 12:03:25-- https://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenpath/hg38/bigZips/hg38.fa.gz
Resolving hgdownload.cse.ucsc.edu (hgdownload.cse.ucsc.edu)... 128.114.119.163
Connecting to hgdownload.cse.ucsc.edu (hgdownload.cse.ucsc.edu)|128.114.119.163|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 983659424 (938M) [application/x-gzip]
Saving to: ‘hg38.fa.gz’
0K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 157K 1h41m
50K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 309K 76m48s
100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 91.3M 51m15s
150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 166M 38m28s
200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 310K 41m6s
250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 166M 34m16s
300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 309K 36m46s
350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 78.2M 32m12s
400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 110M 28m38s
450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 104M 25m47s
500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 156M 23m27s
550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 185M 21m30s
600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 312K 23m47s
650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 71.9M 22m6s
700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 74.3M 20m39s
750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 127M 19m21s
800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 188M 18m13s
850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 154M 17m13s
900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 187M 16m19s
950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 168M 15m30s
1000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 183M 14m46s
1050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 1.34M 14m37s
1100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 408K 15m42s
1150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 81.5M 15m3s
1200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 75.0M 14m27s
1250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 79.7M 13m54s
1300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 171M 13m23s
1350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 153M 12m55s
1400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 184M 12m28s
1450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 154M 12m4s
1500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 177M 11m40s
1550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 180M 11m19s
1600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 151M 10m58s
1650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 174M 10m39s
1700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 150M 10m21s
1750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 166M 10m4s
1800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 171M 9m48s
1850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 150M 9m32s
1900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 176M 9m18s
1950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 148M 9m4s
2000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 1.47M 9m6s
2050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 107M 8m53s
2100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 121M 8m41s
2150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 182M 8m29s
2200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 411K 9m10s
2250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 56.7M 8m58s
2300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 63.7M 8m47s
2350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 78.3M 8m36s
2400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 177M 8m26s
2450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 153M 8m16s
2500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 178M 8m6s
2550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 176M 7m57s
2600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 151M 7m48s
2650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 176M 7m39s
2700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 155M 7m31s
2750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 174M 7m23s
2800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 165M 7m15s
2850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 151M 7m8s
2900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 179M 7m1s
2950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 145M 6m54s
3000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 181M 6m47s
3050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 182M 6m41s
3100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 151M 6m34s
3150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 167M 6m28s
3200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 153M 6m22s
3250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 172M 6m17s
3300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 168M 6m11s
3350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 148M 6m6s
3400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 267M 6m0s
3450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 251M 5m55s
3500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 272M 5m50s
3550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 301M 5m45s
3600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 1.58M 5m49s
3650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 165M 5m44s
3700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 150M 5m40s
3750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 184M 5m35s
3800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 174M 5m31s
3850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 159M 5m27s
3900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 185M 5m23s
3950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 155M 5m19s
4000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 182M 5m15s
4050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 180M 5m11s
4100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 146M 5m7s
4150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 419K 5m31s
4200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 57.7M 5m27s
4250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 48.0M 5m24s
4300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 122M 5m20s
4350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 156M 5m16s
4400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 176M 5m13s
4450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 153M 5m9s
4500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 174M 5m6s
4550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 164M 5m3s
4600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 150M 4m59s
4650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 170M 4m56s
4700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 147M 4m53s
4750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 163M 4m50s
4800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 169M 4m47s
4850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 149M 4m44s
4900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 175M 4m42s
4950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 151M 4m39s
5000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 167M 4m36s
5050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 174M 4m33s
5100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 155M 4m31s
5150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 176M 4m28s
5200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 152M 4m26s
5250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 178M 4m23s
5300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 179M 4m21s
5350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 255M 4m18s
5400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 302M 4m16s
5450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 254M 4m14s
5500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 296M 4m12s
5550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 308M 4m9s
5600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 248M 4m7s
5650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 306M 4m5s
5700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 262M 4m3s
5750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 1.62M 4m6s
5800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 70.7M 4m4s
5850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 98.7M 4m2s
5900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 180M 4m0s
5950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 160M 3m58s
6000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 179M 3m56s
6050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 185M 3m54s
6100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 160M 3m52s
6150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 184M 3m50s
6200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 153M 3m48s
6250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 181M 3m47s
6300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 181M 3m45s
6350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 147M 3m43s
6400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 167M 3m41s
6450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 150M 3m40s
6500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 166M 3m38s
6550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 176M 3m36s
6600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 156M 3m35s
6650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 177M 3m33s
6700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 150M 3m32s
6750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 175M 3m30s
6800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 181M 3m29s
6850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 431K 3m43s
6900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 110M 3m42s
6950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 95.8M 3m40s
7000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 120M 3m39s
7050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 103M 3m37s
7100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 154M 3m36s
7150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 175M 3m34s
7200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 124M 3m33s
7250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 176M 3m31s
7300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 177M 3m30s
7350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 156M 3m29s
7400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 181M 3m27s
7450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 154M 3m26s
7500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 175M 3m24s
7550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 180M 3m23s
7600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 157M 3m22s
7650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 177M 3m21s
7700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 157M 3m19s
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957400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 121M 0s
957450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 132M 0s
957500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 124M 0s
957550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 197M 0s
957600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 226M 0s
957650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 229M 0s
957700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 252M 0s
957750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 288M 0s
957800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 288M 0s
957850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 234M 0s
957900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 287M 0s
957950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 252M 0s
958000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 289M 0s
958050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 286M 0s
958100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 248M 0s
958150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 481K 0s
958200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 99.8M 0s
958250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 91.2M 0s
958300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 161M 0s
958350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 146M 0s
958400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 170M 0s
958450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 4.10M 0s
958500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 101M 0s
958550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 178M 0s
958600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 154M 0s
958650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 176M 0s
958700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 156M 0s
958750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 178M 0s
958800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 181M 0s
958850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.10M 0s
958900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 151M 0s
958950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 124M 0s
959000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 177M 0s
959050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 171M 0s
959100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 154M 0s
959150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 177M 0s
959200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 151M 0s
959250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 174M 0s
959300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.96M 0s
959350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 101M 0s
959400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 174M 0s
959450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 151M 0s
959500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 177M 0s
959550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 172M 0s
959600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 154M 0s
959650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 14.9M 0s
959700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 64.0M 0s
959750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 173M 0s
959800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 168M 0s
959850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 141M 0s
959900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 111M 0s
959950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 143M 0s
960000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 137M 0s
960050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 144M 0s
960100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 147M 0s
960150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 176M 0s
960200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 151M 0s
960250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 173M 0s
960300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 176M 0s
960350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 151M 0s
960400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 225M 0s
960450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 229M 0s
960500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 276M 0s
960550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 279M 0s
960600K .... 100% 147M=60s
2024-01-11 12:04:28 (15.5 MB/s) - ‘hg38.fa.gz’ saved [983659424/983659424]
# Calculate eigenvectors at 100 kb resolution using cooltools, phased by GC coverage
cis_eigs = cooltools.eigs_cis(clr_100kb,
gc_cov,
n_eigs=3)
eigenvector_track = cis_eigs[1][['chrom','start','end','E1']]
# Extract and merge A compartments (eigenvector E1>0)
A_compartments = bioframe.merge(eigenvector_track[eigenvector_track["E1"] > 0],
min_dist=0)
# Select compartments at least 500kb in size
A_compartments = A_compartments[A_compartments["n_intervals"] >= 5]
A_compartments[["chrom", "start", "end"]].to_csv("A_compartments.bed", sep="\t", header=None, index=False) # To use it in CLI
pup = coolpup.pileup(clr, A_compartments, features_format='bed',
expected_df=expected_hg38_cis,
rescale=True, rescale_flank=1, rescale_size=99,
nproc=2)
INFO:coolpuppy:Rescaling with rescale_flank = 1 to 99x99 pixels
INFO:coolpuppy:('chr17', 'chr17'): 253
INFO:coolpuppy:('chr2', 'chr2'): 1275
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 1528
fg = plotpup.plot(pup,
score=False, cmap='coolwarm', scale='log',
sym=True, vmax=2, height=3)
Trans (inter-chromosomal) pileups
We can also perform pileups between regions on different chromosomes. We will try this for A-A compartments again. To perform the same analysis between chromosomes, we first need to generate a new expected file (or use shifted controls) and then run the analysis with trans=True.
# Calculate expected interactions between chromosomes
trans_expected = expected_trans(
clr,
chunksize=1000000)
trans_expected.to_csv('test_expected_trans.tsv', sep='\t', index=False, header=True) # Let's save to use in CLI
pup = coolpup.pileup(clr, A_compartments, features_format='bed',
expected_df=trans_expected, trans=True,
rescale=True, rescale_flank=1, rescale_size=99)
/tungstenfs/scratch/ggiorget/ilya/develop/coolpuppy/coolpuppy/coolpup.py:2191: UserWarning: Ignoring maxdist when using trans
CC = CoordCreator(
INFO:coolpuppy:Rescaling with rescale_flank = 1 to 99x99 pixels
INFO:coolpuppy:('chr2', 'chr17'): 1173
INFO:coolpuppy:Total number of piled up windows: 1173
fg = plotpup.plot(pup,
score=False, cmap='coolwarm', scale='log',
sym=True, vmax=2, height=3)
Here we can see rescaled A-A interactions across chromosomes. The pileups look less good than in cis due to the sparse data used in this example.