现在我们已经设置了 ScanBamParam 对象,我们可以使用 readGAlignmentPairs() 函数以类似于我们使用 readGAlignments() 函数读取单端 ChIP-seq 数据的方式读取我们的双端 ATACseq 数据。结果是一个 GAlignmentPairs 对象。 atacReads<-readGAlignmentPairs(sortedBAM,param=myParam)class(atacReads) 2. GAlignmentPairs GA...
现在我们有了索引,我们可以比对我们的 ATACseq 读数。由于 ATACseq 数据通常是双端测序,我们需要对比对步骤进行一些小的调整。 双端测序数据通常以两个文件的形式出现,通常在文件名中带有_1和_2或_R1和_R2来表示一个文件是成对的数字。 read1<-"ATAC_Data/ATAC_FQs/SRR891269_1.fastq.gz"read2<-"ATAC_Da...
当设置了--nomodel,MACS用这个参数从5' 端移动剪切,然后用--extsize延伸,如果--shift是负值表示从3'端方向移动。建议ChIP-seq数据集这个值保持默认值为0,对于检测富集剪切位点如DNAsel数据集设置为EXTSIZE的一半。 示例: 想找富集剪切位点,如DNAse-seq,所有5'端的序列reads应该从两个方向延伸,如果想设置移动的...
在进行ATAC-seq分析时，质控是关键步骤，通过检查FASTQ文件，了解是否存在读取质量下降或非随机GC内容等偏差。接下来，我们以Greenleaf数据集为例，处理从FASTQ到BAM的转换，以便分析数据特征和生成可供进一步查看的文件。建立参考基因组是比对的基础，这里以人类数据为例，利用BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19构建hg...
现在我们有了索引,我们可以比对我们的 ATACseq 读数。由于 ATACseq 数据通常是双端测序,我们需要对比对步骤进行一些小的调整。 双端测序数据通常以两个文件的形式出现,通常在文件名中带有_1和_2或_R1和_R2来表示一个文件是成对的数字。 代码语言:text ...
现在我们已经处理了 Greenleaf ATACseq双端数据,我们可以开始处理比对。 首先,我们将确定 ATACseq 数据的预期片段长度分布。我们使用 GenomicAlignments 包读取新对齐的数据。 这里我们只想要正确配对的读取,因此我们将使用 ScanBamParam() 和 scanBamFlag() 函数来控制将读入 R 的内容。
现在我们有了索引,我们可以比对我们的 ATACseq 读数。由于 ATACseq 数据通常是双端测序,我们需要对比对步骤进行一些小的调整。 双端测序数据通常以两个文件的形式出现,通常在文件名中带有_1和_2或_R1和_R2来表示一个文件是成对的数字。 read1 <- "ATAC_Data/ATAC_FQs/SRR891269_1.fastq.gz" ...
ATAC-seq分析:比对后处理(4) 1. 结果处理 现在我们已经处理了 Greenleaf ATACseq 双端数据,我们可以开始处理比对。 首先,我们将确定 ATACseq 数据的预期片段长度分布。我们使用 GenomicAlignments 包读取新对齐的数据。 这里我们只想要正确配对的读取,因此我们将使用 ScanBamParam() 和 scanBamFlag() 函数来控制将...
1. 结果处理 现在我们已经处理了 Greenleaf ATACseq 双端数据,我们可以开始处理比对。 首先,我们将确定 ATACseq 数据的预期片段长度分布。我们使用 ...
现在我们有了索引,我们可以比对我们的 ATACseq 读数。由于 ATACseq 数据通常是双端测序,我们需要对比对步骤进行一些小的调整。 双端测序数据通常以两个文件的形式出现,通常在文件名中带有_1和_2或_R1和_R2来表示一个文件是成对的数字。 代码语言:javascript ...