到这里大致的流程基本上就完成了,还有一些分析就是视情况才做的了。 参考资料 ATAC-Seq 基础分析+高级分析+多组学分析 deepTools:tools for exploring deep sequencing data Tools for making TxDb objects from genomic annotations ChIPseeker 对 ChIP-seq 数据进行注释与可视化 Peak calling with MACS2 bwa 本文参与...
在完成基因比对后,要对ATAC-seq的数据完成两个基本的统计(ATACseqQC),1是测序片段长度分布;2是数据在转录起始位点的信号强度: i. 成功的ATAC-seq实验应生成片段大小分布图,其具有递减的和周期性的峰,对应于无核小体区域(NFR)(<100 bp)和单核、双核和三核小体(〜200, 400,600碱基对)。 ii. NFR的片段...
下图比较直观地展示了ATAC-seq的技术原理,其中NFR fragments是开放染色质中两个核小体之间的Linker DNA片段,由Peak Calling分析得到的Peak来鉴定;蓝色的Footprint则是转录因子的足迹,对应的是转录因子足迹分析;核小体单体(Mononucleosome)上结合的DNA片段则反映出核小体...
从GDC下载ATAC-seq癌症特异性高峰并导入R.之后,进行食管腺癌(ESAD)与食管鳞状细胞癌(ESCC)的分析,并将结果可视化为火山图和热图。 1.3目标和目的 下载并理解ATAC-seq数据 比较两组不同的样本ATAC-seq数据 3 导入R包 # to read txt files library(readr) # to transform data into GenomicRanges library(...
差异peaks分析 目前还没有专门为ATAC-seq开发的差异Peak分析软件。差异Peak分析首先通过寻找候选区域(共有Peak或根据bin划分的基因组),然后进行标准化,再对落在这些区域里的片段进行计数,最后在相同坐标内与其它处理条件的样本进行统计学比较...
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。 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是一款比较新的软件,使用时可以用--adapter_se...
motif富集分析 TF motifs enriched in peak clusters 结合转录组基因表达数据验证 如何直接在ggplot里添加motif images,教程 可以直接用meme-chip一步到位 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 exportPATH=/home/lizhixin/softwares/ATAC-seq-conda/anaconda3/bin:$PATH ...
补充RNA-seq流程 以前都是自己搭RNA-seq流程,虽然可以完成任务,但是数据量一多,批次多起来,就非常难管理。 既然别人提供了这么好的流程,那就要用起来,管理起来不是一般的轻松。 ENCODE-DCC/rna-seq-pipeline 安装比较麻烦,没有针对local的一键安装,但我们可以借鉴Dockerfile文件里面的安装方法。
一种大批量单细胞atac-seq测序数据质量控制和分析方法,该方法包括以下步骤: 第一步、原始测序文件的fastq格式或者比对完的sam/bam格式作为输入文件,运行相关命令。 第二步、测序片段水平和多细胞水平的质量控制: 第三步、单个细胞层面的质量控制:第四步、细胞聚类和细胞特异峰的探测: ...
atac-seq可以全基因组范围内检测染色质的开放程度,能够得到全基因组范围内的蛋白质可能结合的位点信息。广泛应用于转录因子结合分析、核小体定位、活性调控元件分布等,在表观遗传机制研究领域具有广阔的应用前景。 目前,对于常规atac-seq测序得到的数据的分析流程还没有形成的标准。因此,利用atac-seq研究开放染色质亟需...