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...
chipObj #会输出FRiP值,是一个数据质量的参考指标,表示Peak中reads数占整体reads数的情况;此外还会输出一个RelCC(即RSC)值,也是判断数据质量的指标,但这里ChIPQC输出的是根据Peak区域来的,建议同时进行全基因组窗口扫描分析得到的NSC和RSC值,参考网站: https://github.com/kundajelab/phantompeakqualtools https://...
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...
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...
最近有粉丝在我们《生信技能树》公众号后台吐槽说某公司,给他们测了ATAC-seq,只拿到差异peak,想要不差异的peak居然被告之是额外分析项目,要加钱。各种巧立名目的费用让他害怕,还不如直接找公司要来fastq测序数据,找我们从头开始分析。 一条龙服务,一个ATAC-seq项目的标准分析仅收费1600。同样的我把这个《ATAC-seq...
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...
ATAC-seq分析:数据质控(6) 1. 质控 ATACseqQC 库允许我们在一个步骤中运行我们已经看到的许多 ATACseq QC 步骤。它可能会消耗更多内存,但会允许包含两个更有用的指标,称为 PCR 瓶颈系数(PBC1 和 PBC2)。 首先我们必须安装库。 代码语言:text 复制...
1. ATAC-seq数据质量评估:经过严格的质量控制,本研究所获得的ATAC-seq数据质量较高,峰值分布均匀且具有较高的信噪比。 2.共定位转录因子识别:通过对不同转录因子的足迹进行共定位分析,成功识别出多个共定位的转录因子。 3.验证与功能分析:通过实验验证了共定位转录因子的真实性,并发现它们在基因表达调控中具有重要作...