pheatmap(count.variable[,1:6],cluster_cols = F,cluster_rows = T,show_rownames = F,scale = "row") 差异分析可以用DESeq2包,注释可以用clusterProfiler,Chipseeker包。今天就记录到这里吧,欢迎后台回复和交流~ 欢迎关注:基因组学研究生 原文: ATAC-seq数据可视化——超简单教程...
接下来就是ATAC-seq的数据分析了。 首先拿到fq文件之后,我们首先需要对其进行过滤: fastp -i fq1 -I fq2 -o out1 -O out2 -w 16 建议大家使用fastp的默认参数,因为ATAC-seq的片段长度只有50bp左右。因此很多公司给的clean data是150bp的话是不合理的,可能会导致很多信息被漏掉(这是我掉的坑)。 拿到过滤...
ATAC-seq footprints可以帮助我们查看转录因子在全基因组上结合的状态。因为转录因子结合在开放的NFR区域，所以Tn5转座酶无法在这些区域插入，从而形成一个被保护的区域，一个低覆盖率区域。由于footprint失去了片段大小的信息，Steven Henikoff实验室推出了V-plot[3]。在ATAC-seq中，我们依然可以使用V-plot...
1-ATACorrect ATAC-seq测序中用到的Tn5转座酶具有明显的的插入偏见,这干扰了足迹分析,因此应该进行校正。ATACorrect选项用来实现这种校正。 输入文件包括该样本ATAC-seq的bam文件,基因组序列文件、该样本ATAC-seq 鉴定到的peak的bed文件(可查看往期推送,通过MACS2完成)。 --cores指定线程数, --outdir指定输出路径。
atac seq数据分析一问就够下 stata数据分析,提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、面板数据基本概念二、STATA长面板数据分析步骤1.数据导入与处理2.描述性统计3.单位根检验4.协整检验5.模型的筛选6.模型的检验7.模型的估计一、面
ATAC-seq (Assay for Transposase-Accessible Chromatin withhigh throughput sequencing)是由斯坦福大学William J.Greenleaf和Howard Y. Chang实验室开发的用于研究染色质开放性(可及性)的方法,原理是通过Tn5转座酶切割暴露的DNA并同时连接上特异性的adapters,然后连接上adapters的DNA片段被分离出来用于二代测序。
ArchR的一个优势能够整合多种水平的信息从而提供新的洞见。我们可以只用ATAC-seq数据进行分析,如识别peak之间的共开放性来预测调控相互作用,或整合scRNA-seq数据,如通过peak-基因的连锁分析预测增性子活性。无论是哪种情况,ArchR都可以很容易地从scATAC seq数据中获得更深入的见解。
可以画二维散点图来展示ATAC-seq和RNA-seq的关系,理想情况是显著正相关关系。 motif富集分析 TF motifs enriched in peak clusters 结合转录组基因表达数据验证 如何直接在ggplot里添加motif images,教程 可以直接用meme-chip一步到位 1 2 3 4 5 6 7
ATAC-seq分析:比对后处理(4) 1. 结果处理 现在我们已经处理了 Greenleaf ATACseq 双端数据,我们可以开始处理比对。 首先,我们将确定 ATACseq 数据的预期片段长度分布。我们使用 GenomicAlignments 包读取新对齐的数据。 这里我们只想要正确配对的读取,因此我们将使用 ScanBamParam() 和 scanBamFlag() 函数来控制将...
ATAC-SEQ实战演练的素材 链接:https://share.weiyun.com/5rYmPT1密码:dr3ub6 包括一些公司PPT,综述以及文献。测试数据下载方式也是在里面了。 ATAC-SEQ 实战演练的思维导图:文档链接:https://mubu.com/doc/2DG1mC2kdg密码:rf2n 学徒学习笔记:https://mp.weixin.qq.com/s/7wNRrpkqcuQmJ7ASlpytqw ...