通常ATAC-seqQC是指在生信分析前期对于数据质量的控制,但是由于测序成本相对来说还是比较高昂的,在送测序前对文库进行质控可以节约测序的时间和成本,我们把ATAC文库的质控分为两个部分,测序前以及生信分析前期,来帮助研究人员们更好的把控ATAC-seq数据的质量。 一、测序前的质量控制 下面是关于测序前质控的一些经验。
有基本的比如每一个base pair的测序质量如何。 也有进阶的比如分析library complexity。具体的文档可以看这里:https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/ 关于library complexity,得多说两句,一般好的ChIP-Seq或者ATAC-Seq样本的library complexity值都会高(大于0.5)。如果值太低的话,说明PCR amplificat...
所述第二步中多细胞水平的质量控制方法:来自多个scatac-seq数据样本组合的scatac-seq数据集被认为是一个多细胞的atac-seq数据。对于该层面的质量控制主要包括以下几个步骤,首先罗列出测序片段的比对结果总结,例如序列的回帖率;其次使用macs对“多细胞”的atac数据进行检测“combinedpeaks”,其输出结果(peakmatrix)用于进...
公开了一种大批量单细胞ATAC‑seq数据质量控制和分析方法,其特征在于,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;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:第五步、给用户提供一份质量控制的报告...
确定数据类型:根据研究需求选择适合的RNA-seq、ChIP-seq、ATAC-seq等数据类型。数据下载工具:使用SRA Toolkit、GEOquery包等工具进行数据下载。 2. 数据清洗质量控制:使用FastQC等工具对数据进行质量评估。去除低质量数据:根据质量评估结果,去除低质量的reads或样本。比对:将reads比对到参考基因组(例如使用STAR、HISAT2...
ATAC-seq 可简要归纳为五个步骤:样本通透化处理、转座反应、文库制备、上机测序以及生信分析。通常ATAC-seqQC是指在生信分析前期对于数据质量的控制,但是由于测序成本相对来说还是比较高昂的,在送测序前对文库进行质控可以节约测序的时间和成本,我们把ATAC文库的质控分为两个部分,测序前以及生信分析前期,来帮助研究人员...
本发明公开了一种大批量单细胞ATAC‑seq数据质量控制和分析方法,其特征在于,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;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:第五步、给用户提供一份质量控制的...