第一个数据集来自原始ATACseq 论文[2]。我们将使用ATACseq_50k_Rep2示例GEO - GSM1155958可以从ENA以FASTQ格式获取数据。 SAMN02192806 - [here](https://www.ebi.ac.uk/ena/data/view/SAMN02192806 “SAMN02192806”) 4.2. data_2 对于第二个数据集,我们将UCSD的Bing Ren生成的ATACseq作为ENCODE联盟的...
很多实验室纷纷使用ATAC-seq 与RNA-seq, 及epi-genomics的数据结合在一起分析,以达到更加准确地分析基因差异表达与调控关系的目的。 ATAC-seq的分析方法是建立在对ATAC-seq原理的理解之上的。现在很多流行的ATAC-seq分析的流程多半是直接将ChIP-seq的流程拿过来稍做甚至不做修改就直接使用在ATAC-seq上,这显然是应该...
1.数据导入与处理 面板数据可以在excel里整理好,直接粘贴到Stata 以北京上海和广州3个城市2010至2016年的商品房均价,人口和地区生成总值为例,在excel里将数据整理为下图所示形式: 在stata命令窗口输入edit则可以打开数据编辑窗口,将excel的数据连同表头直接粘贴到这个窗口,则会有如下提示: 选择变量名则可以直接将第一...
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 ...
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...
首先,ATAC-seq数据的解读可以帮助研究人员识别出基因组中的开放染色质区域。这些开放区域往往与基因的调控和表达密切相关,因此可以通过分析这些区域来了解基因的调控机制。比如,研究人员可以通过ATAC-seq数据发现特定细胞类型或生理状态下的染色质开放区域的变化,从而推断出与这些变化相关的基因调控网络。 其次,ATAC-seq数据...
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，即通过测序来检测转座酶可及染色质，是一种新颖的全基因组染色质开放区域研究技术。相较于传统方法，ATAC-seq在操作简便、无需交联、信噪比高、对样品量要求低等方面具有显著优势。众多实验室开始将ATAC-seq与RNA-seq及表观遗传学数据结合，以实现更准确的基因差异表达与调控关系分析。ATAC-seq...