ATAC-seq建库原理如下图所示: 前期准备: #conda create -n atac python=2 创建环境 #conda activate atac 激活环境 #conda install bedtools deeptools macs2 bowtie bowtie2 samtools 分析流程: 1. 质控 采用FASTQC查看测序数据质量 #fastqc -o FASTQC/ -t 8 Control_R1.fastq.gz Control_R2.fastq.gz ...
小于 0.7 的值表示严重瓶颈，0.7 和 0.9 之间表示中度瓶颈。大于 0.9 表示没有瓶颈。ATACQC$PCR...
我们可以绘制结果来可视化结果,并选择一个好的截断线. fdr.cut.off <- 0.01 diff.cut.off <- 2 TCGAbiolinks:::TCGAVisualize_volcano(x = result$ESCC_minus_ESAD, y = result$FDR, title = paste0("Volcano plot - ATAC-seq peaks ", "difference in ", "ESCC vs ESAD\n"), filename = NULL,...
小于 0.7 的值表示严重瓶颈，0.7 和 0.9 之间表示中度瓶颈。大于 0.9 表示没有瓶颈。ATACQC$PCR...
第五讲——ATAC-seq和CUT&Tag原理与分析, 视频播放量 3678、弹幕量 3、点赞数 34、投硬币枚数 25、收藏人数 176、转发人数 34, 视频作者 菲沙基因, 作者简介 以生物信息学助推生命科学的研究,以基因组医学促进人类健康的发展;,相关视频:第六讲——ATAC-seq上机操作,第
分析ATAC-Seq从本质上来看和分析ChIP-Seq没啥区别,都是peak-calling,也就是从比对得到BAM文件中找出reads覆盖区,也就是那个峰。(尴尬的是,这句话对于老司机而言是废话,对于新手而言则是他们连ChIP-Seq都不知道)那么问题集中在如何找到peak,peak的定义是啥?
2、怎么看? 答案是:此图是测序reads的可视化,利用reads和参考基因组比对之后的结果,用来展示目标基因上的转录因子结合/组蛋白修饰/染色质开放性的。 " 鉴定转录因子在基因组上结合常用的技术手段是ChIP-seq/DAP-seq,检测组蛋白修饰的全基因组分布用ChIP-seq/CUT&Tag,而对染色质可及性的检测则用ATAC-seq。ChIP-...
首先,通过scRNA-seq(图2A)和scATAC-seq(图2B)分别鉴定了不同的细胞亚群:记忆B细胞(MBC),浆细胞(PC)和前体浆细胞/浆细胞母细胞(prePB/PB)。接着对scRNA-seq和scATAC-seq数据进行了整合分析,结果显示两组学数据集在MBC和PC阶段具有的良好的重叠(图2CD)。而来自ATAC-seq数据集的近一半的prePB未被预测为prePB...
2,ATAC-Seq分析级联转录调控下游顺式因启动子增强子DNA序列。 3,高通量结果嵌合GO信息体系分析 细胞分化中的转录调控层次。 注: 本推文所讲Fig的分析以转录调控研究的思路理解为主。 有关复杂的实验体系及分析体系后续推文细致讲解。 知识体系: A:CRISPRi 多重干扰敲低基因构建细胞系的流程。
(一)利用IGV同时查看Chip-seq和ATAC-seq的结果 拿到所有CHIP-seq和ATAC-seq的bw文件,可以在IGV里将这些文件一起导入,然后搜索基因cdc25b,查看基因附近的峰的情况: 文献原图 我做的图 上面两个文件是Chip-seq的峰图(红色,粉色),下面5个是ATAC-seq的峰。可以看出smad2/3在两个基因之间有一个结合的峰(红色),...