1.ATAC-seq 背景 1.1 promoter & enhancer & silencer 2.ATAC 原理 3.ATAC-seq分析 3.1 ATAC-seq分析主要包括3个部分 3.2 ATAC-seq具体分析流程 4.相关名词 4.1NFR(nucleosome-free regions,无核小体区域) 4.2 TSS(transcription start site, 转录起始位点) 5.ATAC-seq相关结果结果解读与其特点 5.1 TSS(transc...
这里的XX.bw其实本质上就是ATACsignal的格式 第二个是TAD边界的bed文件或者是别的什么随便的bed文件:site.bed 同上述流程中的ref.gene.TSS.bedcomputeMatrix reference-point--referencePoint TSS-p15-b3000-a3000-Rsite.bed-SXX.bw-o XX.matrix.site.gz--skipZeros--missingDataAsZero--outFileSortedRegions XX....
目前研究染色质可及性的方法主要有以下四种:MNase-seq、DNase-seq、FAIRE-seq和ATAC-seq,其中MNase-seq是通过对核小体保护的DNA测序,从而间接反映染色质可及性的方法,其他三种均为对检测染色质上的开放区域,直接反应染色质的可及性[1]。 图1. ChIP-seq、MNase-seq、DNase-seq、FAIRE-seq和ATAC-seq技术概览[1...
https://github.com/ENCODE-DCC/atac-seq-pipeline/blob/master/example_input_json/template.json 利用这套流程来分析ATAC数据,可以和Encode的质控标准更加契合,进一步标准化ATAC的分析结果!
图5. ATAC-seq 步骤路线图[7] 图6. ATAC数据分析pipeline[7] 3. 四种分析染色质可及性的实验手段比较 表1. 上述4种染色质可及性分析方法总结 表2. 上述4种染色质可及性分析方法优缺点比较 4. ATAC-seq技术在肿瘤研究中的应用 ...
https://github.com/ENCODE-DCC/atac-seq-pipeline 提供了从原始的fastq数据开到,到peak caling结束的基础分析功能,尽管缺少了下游的差异分析和motfi分析,这套流程依然值得推荐。 该流程同时支持有生物学重复和无生物学重复两种情况,对于有生物学重复的数据,分析的流程图如下 ...
最近在编写全新的ATAC-seq流程,看到一个非常好的文献《From reads to insight: a hitchhiker’s guide to ATAC-seq data analysis》文献堪称是目前最全的ATAC-seq的pipeline教程,对比了很多软件,并给出了结论。笔者总结了一些关键点出来供大家共同学习
图6. ATAC数据分析pipeline[7] 3. 四种分析染色质可及性的实验手段比较 表1. 上述4种染色质可及性分析方法总结 表2. 上述4种染色质可及性分析方法优缺点比较 4. ATAC-seq技术在肿瘤研究中的应用 前列腺癌是全球范围内第二常见的癌症,仅2018年全世界就有约2000万新发病例和1000万死亡病例。转录因子FOXA1(fo...
目前最新版的pipeline网址如下 https://github.com/ENCODE-DCC/atac-seq-pipeline ENCODE不仅给出了pipeline, 同时还根据处理ATAC数据的经验,给出了质控的标准,非常值得参考。质控标准有以下几点 实验设计时需要考虑生物学重复,每组至少2个生物学重复,对于实现材料有限,无法达到2个生物学重复的样本,也要设计至少2个技术...
https://github.com/ENCODE-DCC/atac-seq-pipeline ENCODE不仅给出了pipeline, 同时还根据处理ATAC数据的经验,给出了质控的标准,非常值得参考。质控标准有以下几点 实验设计时需要考虑生物学重复,每组至少2个生物学重复,对于实现材料有限,无法达到2个生物学重复的样本,也要设计至少2个技术重复 ...