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。 我们在所有样本中取峰并将它们减少为...
3. DESeq2 有了我们在无核小体区域中的片段计数,我们现在可以构建一个 DESeq2 对象。 我们将计数区域的 GRanges 传递给 DESeqDataSetFromMatrix 函数,以便稍后从 DESeq2 访问这些区域。 library(DESeq2)load("data/myCounts.RData")Group<-factor(c("HindBrain","HindBrain","Kidney","Kidney","Liver","...
下面的说法来自实验室刚毕业的一个七年的博士(仅代表其个人看法):ChIP-seq通常用DESeq2来获取differential peaks。而对于ATAC-seq,可以使用DESeq2,也可以用DiffBind。当然在这个DiffBind文档里,官方也使用了这个包来进行ChIP-seq差异peak的分析,所以到底使用哪种方法还是看自己的经验和分析出的结果能不能通过实验的验...
图1通过ATAC-Seq染色质可及性区分健康T细胞前体的成熟阶段 2、染色质的发育阶段特异性构象揭示了T细胞发育的关键调控区域 所有特征区域聚类热图将7个T细胞类群按其成熟的顺序聚集在一起,突出了T细胞成熟过程中染色质可及性的持续变化(图2A)。连续发育阶段的逐渐变化导...
首先,作者用DESeq2在皮质和髓质样本之间进行了差异基因表达分析。在25185个至少可检测的基因中,作者发现2372个(9.4%)在皮质和髓质之间存在差异表达(校正后的p值 < 0.01,log2(fold changes) > 1)。有1266个差异表达基因(DEGs)在皮质中表达较高,1106个DEGs在髓质中表达较高(图2d)。接下来,作者根据基因的绝对计...
1. 测序深度的增加能极大优化edgeR、DESeq2和DESeq的敏感性,特别是在1CPM组中;2.Wilcoxon秩和检验、t检验和limma在20%和50%平均差的条件下,测序深度从10M提升到20M时,敏感性也增加了。这可能是由于测序深度带来的更准确的CPM计算引起的。 3. 在真实ATAC-seq数据上用DESeq2,limma和edgeR进行差异分析的性能...
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. 测序深度的增加能极大优化edgeR、DESeq2和DESeq的敏感性,特别是在1CPM组中;2. Wilcoxon秩和检验、t检验和limma在20%和50%平均差的条件下,测序深度从10M提升到20M时,敏感性也增加了。这可能是由于测序深度带来的更准确的CPM计算引起的。 3. 在真实ATAC-seq数据上用DESeq2,limma和edgeR进行差异分析的性能...
本课程介绍Bioconductor中的ATACseq分析。 该课程由 2 个部分组成。这将引导您完成正常ATACseq分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异可及性测试。 环境准备 IGV IGV 可以从BROAD网站安装。 》https://www.broadinstitute.org/igv/ ...