1. 识别非冗余峰 首先,我们将定义至少 2 个样本中存在的一组非冗余峰,并使用这些峰使用 DESeq2 评估无核小体 ATACseq 信号的变化。在这里,我们使用与 ChIPseq 相同的方法来推导差异的一致峰。 我们在所有样本中取峰并将它们减少为一组非冗余峰。然后我们可以在每个样本上创建这些峰存在/不存在的矩阵。 peaks...
在这项研究中,比较了4种广泛使用的软件包(DESeq、DESeq2、edgeR和limma)和两种经典的统计学方法(Wilcoxon秩和检验和t检验)以检测其敏感性和特异性;分析了不同样本量和测序深度对分析方法性能的影响;研究了不同P值和fold-change对判定差异可及区域(DAR)的影响;还研究了通过移除不需要的变量方法来矫正批次效应能极...
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...
在这里,我们将采用类似于 Diffbind 中的方法,并在 ATACseq 分析中合理建立。 1. 识别非冗余峰 首先,我们将定义至少 2 个样本中存在的一组非冗余峰,并使用这些峰使用 DESeq2 评估无核小体 ATACseq 信号的变化。在这里,我们使用与 ChIPseq 相同的方法来推导差异的一致峰。 我们在所有样本中取峰并将它们减少为...
在这里,我们将采用类似于 Diffbind 中的方法,并在 ATACseq 分析中合理建立。 1. 识别非冗余峰 首先,我们将定义至少 2 个样本中存在的一组非冗余峰,并使用这些峰使用 DESeq2 评估无核小体 ATACseq 信号的变化。在这里,我们使用与 ChIPseq 相同的方法来推导差异的一致峰。
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-seq技术开发出来不到两年的 2015的一个文章是如何做。文章是:A novel ATAC-seq approach reveals lineage-specific reinforcement of the open chromatin landscape via coop...
在 R/Bioconductor 的ATAC-seq分析中，我们重点关注如何通过差异分析揭示开放区域的变化。首先，我们处理非冗余峰的识别，借鉴 Diffbind 方法，确保在至少两个样本中存在并利用DESeq2评估信号变化。我们从所有样本中提取峰值，去除黑名单和ChrM中的干扰，形成存在矩阵。接着，我们进行差异计数。通过rowSums函数...
1)ATAC-seq差异分析:PBS-B16 AM中染色质可及性增强的相关基因中部分与免疫功能负调节相关,而染色质可及性降低的相关基因中部分与免疫激活途径相关; 2)ATAC-seq的KEGG功能富集分析表明,IAV-B16 AM与免疫激活和训练免疫相关的基因的染色质可及性增加;
ATAC-Seq主要用于研究细胞核中染色质开放区域,这些区域通常与转录因子结合并调控基因表达。通过分析ATAC-Seq数据,可以获得转录因子结合位点以及可能被调控的靶基因的信息。 如果需要检测差异基因,通常需要结合其他基因表达谱分析技术,例如RNA-Seq。RNA-Seq是一种用于定量分析基因表达的技术,可以用于检测不同条件下基因表达...
差异结合亲和分析:DiffBind的核心功能是差异结合亲和分析,它可以识别样本间显著的差异结合位点。这一步骤包括将实验数据标准化,建立模型设计和对比(或contrasts)。接下来执行底层的核心分析,默认情况下使用DESeq2。这将为每个候选结合位点分配一个p值和FDR,表明它们的差异结合置信度。