（一）利用IGV同时查看Chip-seq和ATAC-seq的结果
拿到所有CHIP-seq和ATAC-seq的bw文件，可以在IGV里将这些文件一起导入，然后搜索基因cdc25b，查看基因附近的峰的情况：
上面两个文件是Chip-seq的峰图（红色，粉色），下面5个是ATAC-seq的峰。可以看出smad2/3在两个基因之间有一个结合的峰（红色），而input是空白对照（粉色），自然不会有峰；但是在下面ATAC-seq的文件里，这个峰与ATAC-seq的峰重合，说明ATAC-seq显示的在这个位置上DNA“容易被接近”，很有可能有smad的结合。
（二）peak可视化
接下来我们要用deeptool进行peak分布的可视化。主要是想重复出文章中的这个图：
这幅图的figure legend的说明是这样的：Histograms show chromatin accessibility at Smad2/3 bound regulatory elements.意思是他们将ATAC-seq里的峰，在smad结合位点附近的peak进行了可视化。
$ computeMatrix scale-regions -a 500 -b 500 -m 250 -R /media/yanfang/FYWD/ATAC/callpeak/SCC_1_CD71hi_GFPlo_narrowPeak.bed /media/yanfang/FYWD/ATAC/callpeak/SCC_1_CD71lo_GFPhi_narrowPeak.bed /media/yanfang/FYWD/ATAC/callpeak/SCC3_Tgfbr2KO_A_peaks_narrowPeak.bed /media/yanfang/FYWD/ATAC/callpeak/SCC3_Tgfbr2KO_B_peaks_narrowPeak.bed -S /media/yanfang/FYWD/CHIPSEQ/sambam/smad_SCC1.bin10.bw --skipZeros -o smad_scaleregion_matrix_TSS_6.gz
NOTE:这里参考文件是4个ATAC-seq的bed文件，输入文件是smad的CHIP-seq文件。（如果把参考文件和输入文件交换位置，最后出来的图不是一个峰，而是M型的双峰）
$ plotProfile -m smad_scaleregion_matrix_TSS_6.gz -out merge_profile_6.png