个人简介：
读研时候使用了上百种生信软件/数据库，主要工作就是评估生信软件，靠比比软件就发了paper毕业了。

本期评测软件：esATAC;
esATAC: an easy-to-use systematic pipeline for ATAC-seq data analysis. ;
发表期刊：Bioinformatics; 发表时间: 2018年; 课题组: 清华汪小我课题组
论文地址：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/15/2664/4924216
R包链接：https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/esATAC.html
Github源码：https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/esATAC.html

软件简介: 一套在win/linux/mac都能运行的ATAC-seq数据处理pipeline的R包，从fastq文件完成所有分析步骤，生成所有结果文件和可视化分析结果。

满分5分
用户体验：4分。 该软件是R包，R版本需求3.5以上，如果用户是3.4及以前的旧版本R必须升级，否则出错。但是R升级会导致老版本所装R包“丢失”，基本需要重装，这是R本身的缺陷。esATAC依赖包较多，还好大部分在都在bioconductor上，剩下几个手动装下，Java没有的也手动装下即可(jdk和jre免费下载地址)。R软件对版本环境硬性需求也是所有R软件的通病。很多几个版本未更新的R软件，不去修改源码都无法安装或者无法正常使用。

安装：我首先新建了一个R版本3.5.1的conda环境，装了Java然后进入R，执行标准安装命令。

source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("esATAC")

报错了根据提示基本可以解决，可以同时下载所需基因组等文件。需要的包比较多，折腾几下基本一天内可以搞定该软件的安装。

当然，相对于wdl、snakemake等pipeline语言，R对于新手以及R忠实铁粉而言会更容易上手。如若以后再conda cloud, docker cloud有会更棒。以现在条件评分4分。

软件功能：3.5分。

软件流程功能示意图：

ATAC-seq分析质控后第一步就是mapping。esATAC的mapping用的是bowite2的R版本，同bowtie2一样消耗资源，额外还有R的开销，在一般个人主机上运行还是较慢。处理大量ATAC-seq数据时依旧需要服务器或者集群来实现，无法实现R即开即用快速分析的优势。esATAC的质控等功能类似chilin)的pipeline，但是性能上并未更优。

另一个核心功能call peak算法用的是F-seq。F-seq是年代久远、且比较适合新手的peak caller，可调参数很少，得到Peak很多，随便做都有结果。实际F-seq这个软件用来看全局信号还是很合适的。在过去几年个人对F-seq的评测工作中，其缺点是非常明显，且致命的。

1. peak过多，太多noise。会得到常规软件10倍的peak，但是很多都非常短（几bp)。
2. 大BAM文件会内存爆炸（JAVA的)，500g以上内存比较保险。
3. 给算法已经很老了，08年发的paper，而13年后就再没更新了。

相对于用MACS系列，HOMER系列或者其他更新的软件，该pipeline在此有较大瓶颈，也影响下游分析结果质量好坏。 下游分析。该软件下游分析还是比较全面的，包含一个atac的pipeline该有的分析项目，能够实现主要科研问题的需求。
R自身瓶颈加上F-seq软件缺陷，因此评分3.5分

领域创新：4分。
第一个公开发表的R的专门用于ATAC-seq的pipeline，并且能够在R体系中整合上下游的所有流程，还是挺难能可贵的。

其他大佬的ATAC的pipeline，谷歌搜下就跳出来了，conda、docker、集群、amazon、本地都可以快速安装，其中参数的调优和配置水平还是很高的，只是没发paper罢了。因此，esATAC软件从软件或者pipeline的角度，其创新度并不算非常突出。因此评分4分。

小结：
作为国人新出的R包版ATAC-seq pipeline，的确为很多R用户和ATAC-seq研究者提供了很大的便利。虽然有些小局限，仍不失国产软件良心之作~

沙湿兄评软件持续更新中~ 欢迎大家拍砖指正错误~ 也欢迎大家提出生信新软件/数据库评测需求~

附：个人软件比较工作