在下游分析前,最好是先对peak calling 后的ChIP-Seq数据进行质量评估。 链交叉相关(Strand cross-correlation) 链交叉相关是一个有效的评估ChIP-Seq质量的方法,它不依赖于peak calling,而是基于ChIP-Seq实验。如果ChIP-Seq实验成功,DNA富集序列标签(蛋白质相互作用的序列)会在reads的双峰富集中产生显著的聚集。产生rea...
ChIPQC是一个Bioconductor包,输入文件包括BAM和peak文件,可以自动计算一些质量评估值,并产生质量报告。 准备数据 BAM files 首先对比对过滤后的bam数据(chr12_aln.bam)建索引,然后将bam和index文件从~/ngs_course/chipseq/results/bowtie2移动到自己的目录文件夹data/bams peak files 将narrowPeak 文件从macs2目录下...
在下游分析前,最好是先对peak calling 后的ChIP-Seq数据进行质量评估。 链交叉相关(Strand cross-correlation) 链交叉相关是一个有效的评估ChIP-Seq质量的方法,它不依赖于peak calling,而是基于ChIP-Seq实验。如果ChIP-Seq实验成功,DNA富集序列标签(蛋白质相互作用的序列)会在reads的双峰富集中产生显著的聚集。 产生r...
在下游分析前,最好是先对peak calling 后的ChIP-Seq数据进行质量评估。 链交叉相关(Strand cross-correlation) 链交叉相关是一个有效的评估ChIP-Seq质量的方法,它不依赖于peak calling,而是基于ChIP-Seq实验。如果ChIP-Seq实验成功,DNA富集序列标签(蛋白质相互作用的序列)会在reads的双峰富集中产生显著的聚集。 产生r...
ATAC-seq信息分析流程主要分为以下几个部分:数据质控、序列比对、峰检测、motif分析、峰注释、富集分析,下面将对各部分内容进行展开讲解。 一、测序数据过滤与质量评估 下机数据经过过滤去除接头含量过高或低质量的reads,得到clean reads用于后续分析。常见的trim软件有Trimmomatic、Skewer、fastp等。fastp是一款比较新的软...
ATAC-seq数据质量评估主要是看两个图,一个是插入片段分布图(Fragment Insertion Size Distribution),一个是TSS富集峰图。 插入片段分布图 ATAC-seq的插入片段分布有着非常鲜明的特点,一般把<100 bp的片段区域称NFR(Nucleosome-Free Region)也就是无核小体区,这部分区域也是转座酶最容易切割的区域,每隔10.5 bp就有...
atac-seq作为一种广泛应用于基因组学研究的高通量测序技术,样本文库的质控标准对于实验结果的可信度和可重复性至关重要。通过对DNA质量、转座子插入效率、文库大小选择、实验重复性和负对照实验等方面的评估,可以确保样本文库的质量达到标准,为后续的数据分析和结果解释奠定基础。在进行atac-seq实验时,科研工作者需要充...
此研究中,scNanoATAC-seq 文库的读取长度中位数范围为4000 bp至4900 bp。研究者使用转录起始位点(TSS)富集、片段数和读端的分数(FRIP)评估了scNanoATAC-seq方法产生的数据的质量。 GM12878细胞的scNanoATAC-seq读取端在TSS周围显示出强烈的富集模式和围绕CCCCTC结合因子(CTCF)结合位点的足迹,这与基于NGS的scATAC-...
1. 数据质量控制：这是ATAC-Seq分析的第一步，目的是确保数据的准确性和可靠性。由于高通量测序可能产生的噪声和偏差，对数据的质量进行评估和过滤至关重要。这包括检查读长质量、去除低质量序列、比对基因组等步骤。2. 峰识别与注释：在高质量的ATAC-Seq数据中，下一步是识别染色质开放性区域，通常...
此研究中,scNanoATAC-seq 文库的读取长度中位数范围为4000 bp至4900 bp。研究者使用转录起始位点(TSS)富集、片段数和读端的分数(FRIP)评估了scNanoATAC-seq方法产生的数据的质量。 GM12878细胞的scNanoATAC-seq读取端在TSS周围显示出强...