在最后一部分,我们可以将我们的差异 ATACseq 区域注释到基因,然后使用基因信息来测试 GO 集的富集。 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集,此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 anno_KidneyMinusHindbrain <- annotatePeak(KidneyMinusHindbrain, TxDb = TxDb.Mmusculus.UCSC.m...
atac差异peak标准 ATAC-seq(Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput sequencing)是一种基于高通量测序的方法,用于研究染色质可及性,进而分析基因表达和表观遗传修饰。差异peak的标准包括以下几点: 1.峰的数量:每个样本的peak数量要在15万以上,10万以上是最低标准。 2. IDR评估:使用IDR(...
在ATAC-seq中用来确定开放染色质区域的peak-calling分析通常是由ChIP-seq分析改良而来的。然而,ATAC-seq和ChIP-seq有着根本的差异,即ATAC-seq实验没有control或者input样本。不仅如此,peak caller,像是macs2,通过判断局部环境和基因组背景来判断开放染色质区域。在peak calling之后,多个样本的开放染色质区域先被合并,然...
其实呢,现在的ATAC-seq 数据处理的更完善了,见ATAC-seq项目的标准分析仅收费1600,差异分析也有专门的R包,比如 Diffbind,有一个2020综述《From reads to insight: a hitchhiker’s guide to ATAC-seq data analysis》值得看: MACS2 进行 Peak calleing csaw 进行差异 Peak 分析 MEME suite 进行 motif 检测和富...
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。
关于差异peaks的提取,不同的实验室可能有着自己的分析流程。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...
在最后一部分,我们可以将我们的差异 ATACseq 区域注释到基因,然后使用基因信息来测试 GO 集的富集。 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集,此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 anno_KidneyMinusHindbrain<-annotatePeak(KidneyMinusHindbrain,TxDb=TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.kno...
使用DiffBind包提取ATAC-seq数据中的差异peaks主要包括以下几个步骤: 1.准备输入数据: 首先,需要准备ATAC-seq数据,这通常是peak调用软件(如MACS2)产生的peak文件。对于多个样本,你需要为每个样本准备一个peak文件。 2.创建样本表: 在DiffBind中,你需要创建一个样本表(通常是CSV或者Excel格式),包含样本信息,如样本名...
使用DiffBind包提取ATAC-seq数据中的差异peaks主要包括以下几个步骤：1.准备输入数据：首先，需要准备ATAC-seq数据，这通常是peak调用软件（如MACS2）产生的peak文件。对于多个样本，你需要为每个样本准备一个peak文件。2.创建样本表：在DiffBind中，你需要创建一个样本表（通常是CSV或者Excel格式），包含样本...
使用DiffBind 进行ATAC-seq peaks差异分析 DiffBind是基于peak的差异分析包,peaks由其他peak caller软件生成,如MACS2、HOMER.一个peak可能表示一个染色质开放区域、蛋白质结合位点等。call出来的peak是包含它的染色体、开始和结束位置信息的,然后可以通过bam文件根绝位置信息获取在peak上的read数量。进一步通过DESeq2或...