通过Atac-seq技术,可以对基因组的DNA序列进行高效测序和分析,从而揭示出基因组中的转录因子结合位点以及启动子和增强子的位置,对于理解基因调控网络、基因表达调控等方面具有重要的意义。Motif注释则是Atac-seq数据分析中的一个重要环节,用于鉴定DNA序列中的转录因子结合位点以及其结合的结构特征和序列模式,为后续的功能研...
单个核小体是由146bp的DNA缠绕在组蛋白上构成的,适量的Tn5酶只会切割裸露的DNA,而不会切割被核小体保护的DNA,因此正常实验,酶切片段长度分布图中会出现2~3个峰,ATAC-seq 插入片段应该在约 <100、200、400、600bp大小有峰。 什么是DNA Motif? DNA功能域(Motif)是一段特定模式的DNA序列,它之所以可以具有生物...
3. PWMs 可视化 我们可以使用 seqLogo 包和 seqLogo 函数可视化主题中 DNA 碱基的频率。 library(seqLogo) seqLogo(ctcfMotif) ctcfMotif 4. PWMs 搜索 我们现在可以将 matchPWM() 函数与我们新获得的 CTCF PWM 一起使用。在这里,我们将使用 BSgenome 库中为人类 BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19 提供的序列搜索 Chr...
motif被定义为：在复杂网络中某种连接模式出现频率显著高于随机网络的现象。
4 使用AddMotifObject函数将Motif类添加到Seurat对象中 rds <- AddMotifs( object = rds, genome = BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38, pfm = pfm ) 5 使用RunChromVAR函数计算所有细胞中的motif activities features.keep <- as.character(seqnames(granges(rds))) %in% standardChromosomes(granges(rds)) ...
R包,比如motifmatchr包 也可以做。 https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/motifmatchr.html 3 多组学整合分析 RNS-Seq、ChIP-Seq、ATAC-Seq 以及一些整合的R包:esATAC ATAC-Seq的实战流程学习至此结束。 但个性化的分析还有很多要钻研的地方,尤其是官方文档。
(3)motif富集分析:得到每个peak region里motif的位置和频率,再和随机背景或其它条件比较,就可以做motif的富集分析。 (4)footprint分析:ATAC-seq中的footprint是指一个TF结合在DNA上,阻止Tn5切割,在染色质开放区域留下一个相对缺失的位置。而TF周围的组蛋白因为TF造成的空间的推挤反而形成了开放度比较高的区域。
基因受许多不同的蛋白质调控。例如,转录因子与DNA结合,并进行读取。有无数的转录因子,每一个都识别并结合非常特异的DNA序列。该序列称为motif,因为它非常具有特异性,所以可以在ATAC-seq数据中进行标记。 自Buenrostro等人首次开发ATAC-seq以来,这一领域发展迅速。该技术广泛的应用于基因组学界,例如人类细胞图谱项目,...
该技术通过Tn5转座酶对特定时空下开放的核染色质区域进行切割,获得在该时空下基因组中所有活跃转录的调控序列。因此,ATAC-seq得到的是全基因组尺度上处于开放状态的染色质区域,并且通过分析染色质开放区域的motif,可以获得潜在的活跃转录因子及其靶基因。 一次过瘾,你想要的ATAC这里都有...
ATAC-seq不仅可以在已知转录因子缺陷的实验组中进行染色质调控差异的研究。它还能为双盲实验提供信息。因为ATAC-seq研究的是开放染色质的区域,这些区域的序列中包含大量的转录起始的Motif信息。这些Motif信息可以在数据库中找到对应的调控转录因子,从而为下游实验设计提供信息。