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...
在最后一部分,我们可以将我们的差异 ATACseq 区域注释到基因,然后使用基因信息来测试 GO 集的富集。 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集,此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 anno_KidneyMinusHindbrain <- annotatePeak(KidneyMinusHindbrain, TxDb = TxDb.Mmusculus.UCSC.m...
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...
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、...
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。
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...
而对于ATAC-seq,可以使用DESeq2,也可以用DiffBind。当然在这个DiffBind文档里,官方也使用了这个包来进行ChIP-seq差异peak的分析,所以到底使用哪种方法还是看自己的经验和分析出的结果能不能通过实验的验证。 前言:DiffBind介绍 该包的主要重点是确定样本之间有差异的位点。它包括支持峰集处理的功能,包括重叠和合并峰集...
4. 通过移除不需要的变量的方法来改进ATAC-seq差异分析 批次效应去除方法——RUVSeq(去除不需要的变化,R包)。 由于这个包经常使用在RNA-seq数据上,作者测试了RUVSeq包在两个ATAC-seq数据差异分析上的性能。 结论 当需要高敏感性时或者样本数有限时,作者推荐使用edgeR来找DAR。
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...