ROSE 软件挖掘「超级增强子」实战与代码分享

一、ROSE 软件是什么？

ROSE（Rank Ordering of Super-Enhancers）由 MIT Richard A. Young 实验室开发，是目前引用率最高的超级增强子预测工具。

rose软件下载地址：https://bitbucket.org/young_computation/rose/

软件分析原理：

1. 先用 H3K27ac（或 MED1/BRD4 等）ChIP-seq peaks 定义“增强子”区间；

2. 将彼此 ≤12.5 kb 的增强子“缝合”（stitched）成连续区域；

3. 根据信号强度排序，拐点（inflection point）以上即为超级增强子，以下为普通增强子（typical enhancer）。

   

二、安装步骤与环境依赖

• 安装系统：Linux（CentOS/Ubuntu）
• 环境依赖：
  • Python 2.7（注：不可使用 Python3环境，会报错！）
  • R ≥ 3.6（用于绘图）
  • SAMtools 0.1.18（新旧版亦可，需支持 sort -o）

一键下载：

cd ~ #回到Home
wget https://bitbucket.org/young_computation/rose/get/feb35cb1d955.zip  #下载
unzip feb35cb1d955.zip  #解压
mv young_computation-rose-* ROSE  #重命名文件夹
export PATH=$PWD/ROSE/bin:$PATH  ##写入环境

三、输入文件准备

注意：软件默认支持人（hg19 / hg38）和鼠（mm9 / mm10）的参考基因组。

四、一条命令跑完 SE 鉴定

python ROSE_main.py \
  -g hg38 \
  -i sample_peaks.gff \
  -r sample.bam \ #需鉴定的样本
  -c input.bam \ #control bam
  -o ROSE_out \ #输出文件名
  -s 12500 \
  -t 2500

• 常用参数：
  • -g：基因组版本（内置 hg19/hg38/mm9/mm10）
  • -s：缝合距离，默认 12.5 kb
  • -t：排除 TSS ±2–3 kb，避免启动子干扰

主要输出：

1. *_SuperEnhancers.table.txt —— 超级增强子列表
2. *_AllEnhancers.table.txt —— 所有增强子（含 TE/SE 标签）
3. *_Enhancers_withSuper.bed —— 可直接导入 UCSC/IGV 浏览器
4. *_Plot_points.png —— rank-plot 拐点图

五、SE 靶基因注释

使用ROSE_geneMapper.py对上一步生成的*_SuperEnhancers.table.txt进行基因注释，代码如下：

python ROSE_geneMapper.py \
  -g hg38 \ #参考基因组版本号
  -i sample_SuperEnhancers.table.txt \ #输入文件
  -o geneMapper  #输出文件夹

得到：

• TO_GENE.txt —— 每个 SE 邻近基因（50 kb 窗口）
• GENE_TO_ENHANCER.txt —— 基因 ←→ SE 反向索引

后续即可对 SE 关联基因做 GO/KEGG、GSEA、转录因子 motif 富集等分析。

六、非模式物种/自定义基因组

非模式物种/自定义基因组可参考以下步骤：

1. 准备 refGene.txt（UCSC genePred 格式）。
2. 改名为 mySpecies_refseq.ucsc 放入 annotation/。
3. 修改 ROSE_main.py 内 GENOME_DICT，添加新基因组键值。
4. 其余步骤同上。

七、常见问题

• 染色体命名 —— bam、gff 必须统一带或不带 chr(需要注意参考基因组信息！)。
• Python2 环境 —— 若系统默认 Python3，可通过 conda 创建Python2环境：
  conda create -n rose_py2 python=2.7

八、小结

ROSE 以“缝合-排序-拐点”三步法，把 ChIP-seq 峰直接转换成生物学意义明确的超级增强子列表。参考使用上述代码可快速完成从原始 bam 到SE鉴定及注释的全过程。