ChIP-seq数据分析（一）：从raw reads到peaks
最终的结果表明这6个数据的质量都很好，所以原文并没有进行额外的过滤操作。需要注意的是，在该文献中ein2-5_air_MPGB_1和ein2-5_ethylene_MPGB_1两个阴性对照呈现出reads重复率高的特征-M 1 --best --strata 的作用是将多比对中得分最高的一条比对记录保留，原文在这里采用的是保留唯一比对的reads记录，有些区别。
bowtie比对完之后会在log文件中报告比对率，比如
还可以用samtools flagstat简单统计比对率
又统计了一下fq里面的reads数量
这一步没有什么实质性的作用，但能加深对reads比对率、唯一比对、多比对、reads数、比对记录数等的理解。
"Duplicate reads were removed using SAMtools."相关的NC文章是这样做的。
并用samtools index为4个待分析的bam建立索引。
文章只强调了--nomodel, -p 0.01这两个参数。
看参数的值就能知道bw存储的是什么信息：横坐标是在基因组上的一对起始位置，窗口大小是50bp，纵坐标是将深度标准化之后得到的RPKM。
除了bamCoverage，bamCompare也能将bam->bw，并且同时考虑处理和对照，以消除噪声。原文是这样说的： To show ChIP binding signal surrounding TSSs or in gene bodies, read coverage was first calculated using the bamCompare tool (RPKM, Log2(ChIP/IgG) in deepTools.
在igv下面看看bed, bam, bw, bgd是什么样子
可以看到，bam, bw, bdg整体趋势一致，并且跟对照相比，可以显示出peaks。
针对的是summits.bed文件，看peaks（一个峰，精确到了单碱基位置）属于哪一个基因？或是离哪一个基因最近？属于哪一个区域？
这个summits的注释跟变异检测注释原理差不多，只是分区不一样。
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