在ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin with sequencing）实验中，对于多个样本的重复测序数据合并，以获得更稳定和可靠的peak calling，通常需要遵循以下步骤：

1. 数据预处理： - 对每个样本进行单独的fastq文件质量控制（QC），包括adapter trimming、低质量过滤等。 - 使用相同的软件（如cutadapt、FastQC）对所有样本进行相同处理，确保数据一致性。
2. 转录组比对： - 将预处理后的reads对齐到参考基因组，如使用Bismark或Bowtie2。 - 生成每个样本的深度覆盖图（coverage bed files）。
3. Peak calling： - 在每个样本上分别使用peak calling工具（如Homer、MACS2或peakRanger）。 - 为每个样本生成bed格式的peaks文件。
4. 重复数据整合： - 使用专门的工具（如DiffBind、DESeq2或DESeq2-based methods）进行差异峰检测（differential peak analysis）。 - 选择一种方法来合并peak calls，例如： - 统计合并：计算每个峰在所有样本中的共现率或fold change，然后选择共现率高于阈值的峰作为合并后的peak。 - 平均覆盖：基于每个峰在所有样本的深度，取平均值，然后选择平均覆盖度较高的区域作为peak。 - Consensus peaks：使用特定软件（如consensusPeaks）找出所有样本中一致存在的peak区域。
5. 质量控制与绘图： - 检查合并后的peak列表，确保它们在重复样本中具有生物学意义且一致。 - 可视化合并结果，比如用UCSC Genome Browser或bedtools进行比较。
6. 注释与分析： - 如果需要，可以进一步结合基因注释信息（如Ensembl或GENCODE）来研究这些合并的peak与基因的关系。 请根据你的具体需求和资源选择最适合的方法，并确保在整个过程中保持数据的一致性和质量控制。