Hieff NGS® ATAC-Seq Library Prep Kit for Illumina®是针对Illumina®高通量测序平台研发的用于ATAC-Seq实验的文库构建试剂盒,适用于100-100,000个细胞起始量的样本建库。ATAC-Seq(Assay for Transposase Accessible Chromatin with high-throughput sequencing)技术能够利用Tn5 转座酶识别染色质开放区域,快速有效的...
1.文库复杂度:指的是文库中DNA序列的复杂程度,一定的文库复杂度对后期测序数据的分析尤为重要,复杂度高的文库测序得到的数据重复读数少,可以带来更多有意义的信息,反之,低复杂度的文库在信号读取时往往产生簇信号混杂,易产生低质量的测序数据。 文库复杂度与Input样本质量、文库的转化率、文库扩增时循环数有关。当文...
ATACseq 应该代表对应于无核小体、单核小体和多核小体部分的片段长度的混合。我们可以使用 table() 函数来检索每个片段长度出现的向量。 fragLenSizes <- table(insertSizes) fragLenSizes[1:5] 现在我们可以使用新获得的 20 号染色体插入长度来绘制所有片段长度的分布。 library(ggplot2) toPlot <- data.frame...
library(BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19)mainChromosomes<-paste0("chr",c(1:21,"X","Y","M"))mainChrSeq<-lapply(mainChromosomes,function(x)BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19[[x]])names(mainChrSeq)<-mainChromosomes mainChrSeqSet<-DNAStringSet(mainChrSeq)writeXStringSet(mainChrSeqSet,"BSgenome.Hsapiens....
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分析:数据处理(5) 1. 子集划分 我们可能希望将比对的读数分成代表核小体游离和核小体占据的读数。在这里,我们通过使用插入大小来过滤读取,为代表无核小体、单核小体和双核小体的读取创建 BAM 文件。 代码语言:text 复制 atacReads_NucFree <- atacReads[insertSizes < 100, ]...
Library制备原理与不同技术间需求 为什么要做ATAC-Seq,ATAC-Seq相比于其他技术有什么优势? 优势:使用细胞数较少;使用ATAC-seq识别全基因组上的开放染色质区域,在调控区域识别核小体结合和核小体游离位置,寻找全基因组范围内蛋白质可结合位点的信息,寻找不知道的特定转录因子;使用“footprint”推断dna结合蛋白在b细胞...
ATAC-seq分析:Motifs分析(11) 1. 切割位点 ATACseq 应该在较小的保护区(如转录因子结合位点)周围生成较短的片段(我们的无核小体区域)。 因此,我们可以在不同组织/细胞类型/样本中寻找围绕感兴趣基序的切割位点堆积。 为了从我们的 BAM 文件中生成切割位点,我们首先将读取大小调整为 1bp,并根据链进行 4/-5 ...
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...
library(ChIPpeakAnno) setwd("E://desktop/sept/ATAC-seq_practice/find_peaks_overlaping/") list.files('./',"*.narrowPeak") tmp = lapply(list.files('./',"*.narrowPeak"),function(x){ return(readPeakFile(file.path('./', x))) ...