Encode将TSS Enrichment score作为ATAC文库质控的一个指标，不同的参考基因组注释文件，对应的阈值也不同，示意如下
所谓TSS Enrichment score, 其实是所有基因TSS位点测序深度的平均值。要计算这个值，需要两个文件，一个是bam文件，保存了测序深度信息，另外一个是参考基因组TSS位点文件，可以从gtf文件中提取得到，记录了TSS位点的染色体位置。
Encode的atac pipeline中提供了人和小鼠的TSS位点数据，以hg19为例，内容如下所示
如果只是粗略计算测序深度的平均值，可以直接利用samtools进行计算，代码如下
更常规的做法是提取TSS两侧区域的reads, 比如上下游各提取2kb的区域，划分等长窗口bin并统计每个窗口内的coverage, 最终会生成一个矩阵，行为基因，列为不同窗口。根据这个矩阵可以绘制TSS两侧reads分布图， 也可以计算TSS Enrichment score。
deeptools就是采用了上述策略，用法如下
通过deeotools可以直接出图，tss.matrix.txt文件保存了matrix的纯文本信息，可以读取这个文件计算TSS Enrichment score。除比这种方法外，Encode的pipeline还提供了一个脚本，专门用于计算TSS Enrichment score. 链接如下
https://github.com/ENCODE-DCC/atac-seq-pipeline/blob/master/src/encode_task_tss_enrich.py
该脚本采用了pybedtools和metaseq两个模块， pybedtools用于读取TSS bed文件，metaseq读取bam文件，并统计coverage, 该脚本的用法如下
该脚本计算TSS Enrichment score, 并绘制TSS两侧read的分布图。相比deeptools,在计算coverage的过程中进行了归一化，核心代码如下
归一化之后，绘制的分布图曲线更加的平滑。上述3种方法计算出的TSS Enrichment score值并不完全一致，更加推荐使用最后一种方法。
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