今天来学习第二个:Analysis of ATAC-seq data in R and Bioconductor https://rockefelleruniversity.github.io/RU_ATACseq/ 这个教程主要介绍在R语言中的 ATACseq 数据分析。本课程包括两个部分。 1、常规的ATAC-seq分析工作流程的每一步:包括...
"XN", "XM", "XO", "XG", "NM", "MD", "YS", "YT")## files will be output into outPathoutPath <- "splited"dir.create(outPath)## shift the coordinates of 5'ends of alignments in the bam filelibrary(BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19)seqlev <- "chr1" ## subsample data for quick ...
相比起来,ATAC-seq是用Tn5转座酶,操作起来也更加简单,重复性好,而且最重要的一点是实验只需要很少的细胞/组织量,出来的信号也更加漂亮,所以ATAC-seq目前已经是研究染色质开放性首选的技术方法。 根据这张图我们比较一下这几个技术,ATAC-seq出来的结果,和传统...
第一个数据集来自原始 ATACseq 论文。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 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 联盟的一部分。它包括来自小鼠几种组织的样本。数据和示例信息的链接包含...
一个优秀的ATAC-seq数据分析资源实战(二) 今天来学习第二个:Analysis of ATAC-seq data in R and Bioconductor https://rockefelleruniversity.github.io/RU_ATACseq/ 这个教程主要介绍在R语言中的 ATACseq 数据分析。本课程包括两个部分。 1、常规的ATAC-seq分析工作流程的每一步:包括比对(alignment)、质量控制...
SCALE全称是Single-Cell ATAC-seq analysis vie Latent feature Extraction,从名字中就能知道这个软件是通过隐特征提取的方式分析单细胞ATAC-seq数据。 在文章中,作者从开发者的角度列出了目前的scATAC-seq分析软件,chromVAR, scABC, cisTopic, scVI,发现每个软件都有一定的不足之处,而从我们软件使用者的角度,其实可以...
ChIP-seq/DAP-seq/CUT&Tag的原理都可以归纳为目标蛋白在基因组某个位点结合后,含有该位点的DNA片段将会被选择性富集;测序之后,来自于此DNA片段的reads较其他非蛋白结合的DNA片段reads多,在数据可视化上呈现一个堆集起来的山峰(在计算机概念上叫“peak”)。ATAC-seq的原理则是利用Tn5转座酶特异性识别染色质开放区...
ATAC-seq(Assay for Transposase Accessible Chromatin with high-throughput sequencing)是一种利用转座酶研究染色质可接近性的测序技术,利用DNA转座酶Tn5切割开放的DNA区域结合高通量测序研究染色质的开放状态。与传统的MNase-seq以及DNase-seq相比,其具有可重复性强,实验步骤简单,需要的实验样本量少等优点,因而被广泛应...
ATAC-seq是一种研究表观遗传的创新型技术，它是一种在全基因组水平上通过高度活跃的Tn5转座酶作为探针，切割DNA序列来定位染色质可及性的方法(Buenrostro et al., 2013)（图2）。DNA转座是DNA转座子在DNA转座酶的辅助下，从染色体的一个区域转移到另一个区域的现象(Chuong et al., 2017)。DNA转座子要求插入...
ATAC-seq实验推荐的起始细胞量是1-10万个细胞,转座反应后,PCR扩增的循环数在10-13个循环,我们不推荐太多的循环,因为过多的循环不仅会导致产生大量的引物二聚体,更会产生过多的重复文库片段。考虑到不同样本的染色质开放程度略有不同,另外样本的新鲜程度不同,这会导致最后得到的文库浓度有所不同,一般文库浓度在...