在上一篇筆記里，介紹了如何從fastq文件得到.cool文件（.mcool）（Hi-C分析練習(xí)（從fastq文件到contact矩陣）），現(xiàn)在就要對這個(gè)contact矩陣進(jìn)行可視化了。在哈佛醫(yī)學(xué)院的教程里，可視化的這一步需要安裝docker，并且要進(jìn)行一系列的配置設(shè)置（https://docs.higlass.io/higlass_docker.html），非常的麻煩，如果電腦不給力或者比較懶的同學(xué)來說（比如我）就不好上手來練習(xí)，那么有什么簡單的方法可以簡單的了解Hi-C分析得到的cool文件的可視化嗎？答案是：當(dāng)然。
作為初學(xué)者，你所遇到的所有問題，基本上google全都可以解決。比如我懶得去配置docker軟件，可以這樣：
然后就發(fā)現(xiàn)了一個(gè)網(wǎng)頁：https://www.biostars.org/p/360254/，這里有人提供了一個(gè)網(wǎng)址，里面介紹了很多文件進(jìn)行可視化的方法:here。
首先：安裝higlass-python：
$ pip install higlass-python
安裝好以后，需要打開jupyter notebook，關(guān)于如何打開jupyter notebook的網(wǎng)頁版，請移步我之前的文章：ipython的初步了解。
打開jupyter notebook：
#輸入以下代碼
import higlass
import higlass.client as hgc
import higlass.tilesets as hgti
ts1 = hgti.cooler('./output.mcool')?。＿@是在前一篇筆記里得到的mcool文件的路徑
tr1 = hgc.Track('heatmap', tileset=ts1)
view1 = hgc.View([tr1])
(display, server, viewconf) = higlass.display([view1])
display
然后，點(diǎn)擊run，就會(huì)得到一張熱圖了：
點(diǎn)擊右上角的加號，還可以添加track，比如RNA-seq或者Chip-Seq，或者添加基因的注釋等等，添加的位置可以自己選擇是加在熱圖的上下左右：
舉個(gè)例子，這里我想給熱圖添加基因注釋，添加在熱圖的上方，就點(diǎn)擊“top”，會(huì)彈出很多Higlass收錄的一些已經(jīng)發(fā)表的結(jié)果，比如一些人上傳的RNA-seq和Chip-seq數(shù)據(jù)，這里我選擇gene annotation，打開它的下拉菜單：
因?yàn)槲覀兊玫降倪@個(gè)mcool文件是根據(jù)hg38基因組比對得到的，所以也選擇hg38，選中之后點(diǎn)擊右下角的submit：
這時(shí)顯示的基因并不全，你可以用鼠標(biāo)滾輪把熱圖進(jìn)行放大，隨著放大的圖像，基因的annotation會(huì)逐漸的多起來，比如我把熱圖放大很多倍：
這時(shí)你會(huì)看到熱圖中的每一個(gè)小點(diǎn)都被放大成了一個(gè)方框，這個(gè)方框就是之前我們在上游分析中設(shè)置的分辨率。而上方的基因注釋也被放大的很清晰，你可以清楚的看到每一個(gè)基因的方向。
然后點(diǎn)擊右上角的“設(shè)置”：
你可以把這張圖保存，也可以導(dǎo)出json文件格式：
拿到這個(gè)json文件，你還可以到higlass網(wǎng)站，進(jìn)行在線的可視化，網(wǎng)址：http://higlass.io/。
打開網(wǎng)站，長這樣：
注意這個(gè)熱圖是人家的例子，不是你剛做的熱圖。把你之前保存的.json文件拖到上面“Drag &drop a config”那里，然后就自動(dòng)生成一個(gè)熱圖了，和你在jupyter notebook里做的圖是一樣的～
當(dāng)然Hi-C的可視化還有其他的軟件可以用，這里我就先只介紹這一種。待今后如果涉及到Hi-C實(shí)驗(yàn)會(huì)進(jìn)行更深入的了解～
