用途：把覆盖度（BigWig）、峰（BED/narrowPeak）、基因模型（GTF）、Hi-C（cool）、染色质环（BedPE）等轨道按基因组坐标对齐，生成堆叠式位点图。
主要工具：pyGenomeTracks（配置驱动、可复现、无界面）、Gviz（R/Bioconductor）、IGV 批量脚本（交互工具截图）。参考示例测试版本：pyGenomeTracks 3.9+、Gviz 1.46+、deepTools 3.5+、GenomicRanges 1.54+、IGV 2.18+。使用前应核对已安装版本（pip show、packageVersion、--version）。
pyGenomeTracks 用法：编写 .ini，每个轨道一个 section，指定 file、title、height、color 等，然后运行 pyGenomeTracks --tracks tracks.ini --region chr1:1000000-2000000 --outFileName out.pdf；多区域可用 --BED regions.bed。注意 --width 单位为厘米（默认 40 cm，Nature 双栏约 18.3 cm），--dpi 建议 300。轨道按配置顺序自上而下渲染。
Gviz 用法：用 GenomeAxisTrack、IdeogramTrack、GeneRegionTrack、DataTrack、AnnotationTrack 组合后调用 plotTracks，指定 from/to 与 sizes。
IGV 批量：写 batch.txt（new、genome、load、snapshotDirectory、goto、snapshot、exit），运行 igv -b batch.txt；适合需要 IGV 特有渲染（等位频率、拆分读段、软剪切）的场景。
关键限制：deepTools bamCoverage 的 --normalizeUsing（RPKM/CPM/BPM/RPGC/None）均按样本内部读段数归一，无法实现 ChIP-Rx spike-in 归一化；应外部计算 scale factor，使用 --normalizeUsing None 配合 --scaleFactor，且不可与 CPM/RPGC 同用。多样本比较需显式设置相同 min_value/max_value 共享 y 轴。人类/小鼠基因轨道宜用 style = UCSC 并 merge_transcripts = true。Hi-C 轨道 depth 应不小于区域宽度的一半。IGV 批量模式不会快速失败，需逐张核对截图。其他细节资料未提供。