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NGS 数据可视化利器

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deepTools 提供命令行 Python 工具链，可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC（指纹、相关、PCA）、比对样本，并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化，支持常见流程模板。

基因组区间嵌入

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Geniml面向BED及scATAC-seq数据，用机器学习学习区域、元数据和细胞嵌入，支持相似度搜索、聚类、共识峰构建等基因组区间分析流程。

JASPAR转录因子结合位点工具

jaspar-database

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通过调用 JASPAR API 和 Python 工具，获取 TF 结合模型、将 PFM 转为 PWM 并在 DNA 序列中扫描高置信度的结合位点，辅助调控变异注释、ChIP/ATAC 解读及转录因子网络构建。

DeepTools：NGS数据分析工具包

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deepTools是一个全面的命令行工具包，用于处理和分析高通量测序数据。它支持ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq等多种NGS实验类型。核心功能包括将BAM文件转换为归一化覆盖度轨道（bigWig），执行质量控制（QC），进行样本关联分析，并生成用于学术发表的热图和谱图等高质量可视化结果。

基因组区间机器学习

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Geniml是一个用于对基因组区间数据（BED文件）进行机器学习建模的Python工具包。它提供了多种无监督方法（如Region2Vec和BEDspace），用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据关联的鲁棒嵌入。适用于基因组学研究中的降维、聚类、细胞类型注释和跨模态查询等任务。

单细胞组学生成模型工具箱

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这是一个基于深度生成模型和变分推断的综合性Python框架，用于先进的单细胞组学分析。它支持单细胞RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq以及空间转录组等多种多模态数据的深度整合与分析。核心功能包括概率批次校正、细胞类型注释和多组学整合。

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