在这里,我们将采用类似于 Diffbind 中的方法,并在 ATACseq 分析中合理建立。 1. 识别非冗余峰 首先,我们将定义至少 2 个样本中存在的一组非冗余峰,并使用这些峰使用 DESeq2 评估无核小体 ATACseq 信号的变化。在这里,我们使用与 ChIPseq 相同的方法来推导差异的一致峰。 我们在所有样本中取峰并将它们减少为...
ATAC-Seq主要用于研究细胞核中染色质开放区域,这些区域通常与转录因子结合并调控基因表达。通过分析ATAC-Seq数据,可以获得转录因子结合位点以及可能被调控的靶基因的信息。 如果需要检测差异基因,通常需要结合其他基因表达谱分析技术,例如RNA-Seq。RNA-Seq是一种用于定量分析基因表达的技术,可以用于检测不同条件下基因表达...
ATAC-seq的数据分析主要是检测信号峰值,就是peaks,不同样品的peaks的差异主要是两个思路,使用韦恩图展现有无peaks的差异,另外就是使用散点图展现高低强弱的peaks差异。 现在是2021了,有了很多成熟的软件算法可以做peaks的差异分析,不过偶尔忆苦思甜也是有必要的ATAC-seq经典差异分析,让我们一起看看距离2013年的ATAC-se...
1. 所有的方法都将FPR控制在5%以下;2. 由于TP的召回率由于样本数而提升,DESeq、DESeq2和edgeR在1CPM组中的FPR保持在0左右,而TP偏低;3. 在两重复情况下,edgeR在1CPM(10%,20%,50%和100%平均差)能有~25%的TP,而在其他两组中edgeR能有40%的TP而FPR只上升了~3%;4. DESeq和DESeq2对FPR控制的最好,...
ATAC-seq中分析出来的fragment图样本质检有明显有差异可能存在以下原因：1.样本质量：样本的细胞活性差、...
ATAC-seq(Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput sequencing)是一种基于高通量测序的方法,用于研究染色质可及性,进而分析基因表达和表观遗传修饰。差异peak的标准包括以下几点: 1.峰的数量:每个样本的peak数量要在15万以上,10万以上是最低标准。 2. IDR评估:使用IDR(Irreproducibility Discove...
DiffBind主要对峰集(peaksets)进行分析,峰集是一组代表候选蛋白质结合位点的基因组区间(也适用于ATAC-seq的峰集)。每个区间包括一个染色体,一个开始和结束位置,通常还有一个表示对峰的confidence或强度的分数。与每个峰集相关联的是与产生峰集的实验相关的metadata。此外,包含比对上的测序read文件(.bam文件)可以与每...
在 R/Bioconductor 的ATAC-seq分析中，我们重点关注如何通过差异分析揭示开放区域的变化。首先，我们处理非冗余峰的识别，借鉴 Diffbind 方法，确保在至少两个样本中存在并利用DESeq2评估信号变化。我们从所有样本中提取峰值，去除黑名单和ChrM中的干扰，形成存在矩阵。接着，我们进行差异计数。通过rowSums函数...
使用DiffBind包提取ATAC-seq数据中的差异peaks主要包括以下几个步骤: 1.准备输入数据: 首先,需要准备ATAC-seq数据,这通常是peak调用软件(如MACS2)产生的peak文件。对于多个样本,你需要为每个样本准备一个peak文件。 2.创建样本表: 在DiffBind中,你需要创建一个样本表(通常是CSV或者Excel格式),包含样本信息,如样本名...
ATAC-seq 特定选项: -j: 使用 ATAC-seq 模式(默认为关闭)。 -d <int>: 将切割位点扩展到 <int> bp(默认为 100)。 -D: 跳过 Tn5 切割位点的调整(默认为关闭)。 峰值调用选项: -p <float>: 最大 p 值阈值(默认为 0.01)。 -q <float>: 最大 q 值阈值(FDR-adjusted p-value; 默认为 1)。