尽管ATAC-seq 实验方法相对简单且稳定,但是专门为 ATAC-seq 测序数据开发的生物信息学分析软件却非常少。由于 ATAC-seq 和 ChIP-seq 数据的相似性较高,ChIP-seq 分析使用的软件一般也可用于 ATAC-seq 的分析,但是使用 ChIP-seq 软件分析得到的 ATAC-seq 结果尚未得到系统性的评估。 step1:质控 step2:比对 step3...
5 Using ATAC-seq counts to compare two groups 用atac-seq计数比较两组。 通过下一节,我们将加载归一化计数数据,并比较两组样本,以确定在给定组中哪个峰值比另一组更强。 本节使用的主要两个文件是: 归一化ATAC-seq插入计数在癌的峰值组内。推荐格式。[RDS] 标准化计数中所有癌症类型的计数矩阵。[拉链] ...
在ChIP-seq数据标准化这一步,MAnorm2沿用了MAnorm的核心假设(即当两个样本间存在大量共有峰(common peaks)时,认为它们在这些区域的信号强度总体上没有变化,进而通过绘制传统M-A图并对共有峰M值和A值之间的相关性进行线性拟合来获得...
4. 创建 bigWig 通过创建一个 bigWig 文件,我们可以大大加快在基因组浏览器中查看 ATACseq 信号堆积的速度。此时可以对总映射读取进行额外的标准化。 代码语言:text 复制 openRegionRPMBigWig <- gsub("\\.bam", "_openRegionRPM\\.bw", sortedBAM) myCoverage <- coverage(atacFragments, weight = (10^6...
ATAC-seq enables epigenomic analysis on clinical timescales 也就是说ATAC-Seq能帮助你从全基因组范围内推测可能的转录因子,还能通过比较不同时间的染色质开放区域解答发育问题。 数据分析概要 在前面的铺垫工作中,一共提到了三种酶,能切割出单个核小体的MNase, 能识别超敏位点的DNase 和ATAC-Seq所需要的Tn5 tran...
使用Python处理ATAC-seq数据的步骤通常涉及读取数据、过滤、标准化和降维。import scanpy as sc import ...
研究者使用AtacWorks来训练深度学习模型,从四种细胞类型(B细胞、NK细胞、CD4+和CD8+T细胞)中获取ATAC-seq数据集,并对数据集进行了5,000万reads读取的深度采样,以产生标准化的干净(高覆盖率)数据,使用MACS2(ATAC-seq数据的标准峰调用器)识别每个干净数据集的峰值。然后,对每个干净的数据集进行二次采样,得到多个较...
ATAC-seq enables epigenomic analysis on clinical timescales 也就是说ATAC-Seq能帮助你从全基因组范围内推测可能的转录因子,还能通过比较不同时间的染色质开放区域解答发育问题。 数据分析概要 在前面的铺垫工作中,一共提到了三种酶,能切割出单个核小体的MNase, 能识别超敏位点的DNase 和ATAC-Seq所需要的Tn5 tran...
在比对的时候需要格外注意你的代码,因为bowtie2的比对代码单端和双端的是不一样的。这里就不详细说下载文件和比对的步骤了,如果不知道可以移步:ATAC-seq分析练习(双端比对看这里);ChIP-seq实践(非转录因子,非组蛋白)(单端比对看这里)。前面的步骤就不说了,我们直接从deeptools标准化后的bw文件开始说起:...
Cell Ranger ATAC (v1.2)是一套处理单细胞ATAC数据的分析管道,支持 Chromium Single Cell ATAC v1 试剂盒构建的文库。 该软件主要包括四个功能组件: (1)cellranger-atac mkfastq将Illumina®sequencers生成的raw base call (BCL)文件拆分到...