差异peaks分析需要用到多个样本,这里使用的数据为前面第一期:在R语言中的 ATACseq 数据分析全流程实战(一)中介绍的数据二,再重新温习一遍。 数据来自项目 ENCODE consortium 的一部分,为小鼠的组织,对应的文献为:ENCODE Project Consortium....
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...
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一组非冗余...
1. 随着样本数量增加,除了DESeq2之外,所有方法的敏感性都在增加;2. 相比于limma,Wilcoxon秩和检验和t检验,另外三种基于负二项分布的方法在1 CPM组(20%平均差)有较低的敏感性。而前三种方法在重复数达到15之后显示出几乎100%的敏感性;3. Wilcoxon秩和检验在重复数少于6时几乎不能确定真正类(True positive,TP...
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...
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...
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...
使用DiffBind 进行ATAC-seq peaks差异分析 DiffBind是基于peak的差异分析包,peaks由其他peak caller软件生成,如MACS2、HOMER.一个peak可能表示一个染色质开放区域、蛋白质结合位点等。call出来的peak是包含它的染色体、开始和结束位置信息的,然后可以通过bam文件根绝位置信息获取在peak上的read数量。进一步通过DESeq2或...
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...
数据来自于Illumina的单端测序,长度为42bp。分别2个ChIP-seq独立的生物学重复和2个对照生物学重复,但是一共有7份数据。因为第一组ChIP-seq还有3个技术重复,第一组对照还有2个技术重复,所以是3+1+2+1=7 。他们的ChIP-seq样本在测序之前用qPCR先进行了验证。