ATAC-seq分析:数据处理(5) 1. 子集划分 我们可能希望将比对的读数分成代表核小体游离和核小体占据的读数。在这里,我们通过使用插入大小来过滤读取,为代表无核小体、单核小体和双核小体的读取创建 BAM 文件。 代码语言:text 复制 atacReads_NucFree <- atacReads[insertSizes < 100, ] atacReads_MonoNuc <-...
这些结果说明MdHT1.2介导葡萄糖从根际转运到根中增加根中可溶性糖的积累可以增强抗旱性。 随后,ATAC-seq数据被再一次用来分析可能调控MdHT1.2的上游转录因子。MdHT1.2的启动子和5′UTR存在开放染色质区,其中包含15个转录因子(TF)的结合基序,依据它们在干旱处理下苹果中的表达模式初步确定了4个TFs。 图3、调控MdHT1.2...
第一个数据集来自原始ATACseq 论文[2]。我们将使用ATACseq_50k_Rep2示例GEO - GSM1155958可以从ENA以FASTQ格式获取数据。 SAMN02192806 - [here](https://www.ebi.ac.uk/ena/data/view/SAMN02192806 “SAMN02192806”) 4.2. data_2 对于第二个数据集,我们将UCSD的Bing Ren生成的ATACseq作为ENCODE联盟的...
phantompeakqualtools 是一个用于计算ChIP-Seq数据富集和质量度量值的一个工具包。我们将使用该包来计算基于链交叉相关峰的主要插入大小(fragment length)和基于相对phantom peak的数据质量度量值。phantompeakqualtools是一个R包,依赖samtools。下载phantompeakqualtools 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Stud...
ATAC-seq数据可在 athttps://gdc.cancer.gov/about-data/publications/ATACseq-AWG下载 4.1 理解峰值 主要有两种类型的ATAC-seq计数矩阵,原始矩阵和归一化矩阵,主要包括两组峰值: “癌症类型特异性峰值集”,包含在单个癌症类型中观察到的所有可重复峰。在至少两个样本中观察到了这些峰值,其数值为百万分。>=5>=...
采用FASTQC查看测序数据质量 #fastqc -o FASTQC/ -t 8 Control_R1.fastq.gz Control_R2.fastq.gz Treated_R1.fastq.gz Treated _R2.fastq.gz #multiqc ./ 2. 过滤 采用Cutadapt对测序文件进行过滤,目的包括:去除测序引物及接头、去除reads两端低质量碱基、去除N碱基过多的reads、去除截短后单端reads长度小于75...
一、面板数据基本概念 二、STATA长面板数据分析步骤 1.数据导入与处理 2.描述性统计 3.单位根检验 4.协整检验 5.模型的筛选 6.模型的检验 7.模型的估计 一、面板数据基本概念 面板数据,即Panel Data,也叫“平行数据”,是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是...
下面介绍几种不同酶获取数据的差异 ATACseq, MNaseseq and DNaseseq DNaseseq- 酶消化以从转录因子结合位点周围的开放染色质中提取信号。 MNaseseq- 酶消化以提取代表核小体定位的信号。 ATACseq- 使用转座酶并提供一种同时从单个样本的转录因子结合位点和核小体位置提取信号的方法。
如何从NCBI上下载ATAC-seq数据 如何从NCBI上下载数据——使用ASCP下载数据 1.下载ASCP https://cloud.tencent.com/developer/article/2368150 2.获取NCBI上的ACCESSION IDs ①.在NCBI-SRA上检索自己想要数据。 ②.拉到最底下,选择send to ,再选择Run select,最后选择GO。
采用FASTQC查看测序数据质量 #fastqc -o FASTQC/ -t 8 Control_R1.fastq.gz Control_R2.fastq.gz Treated_R1.fastq.gz Treated _R2.fastq.gz #multiqc ./ 2. 过滤 采用Cutadapt对测序文件进行过滤,目的包括:去除测序引物及接头、去除reads两端低质量碱基、去除N碱基过多的reads、去除截短后单端reads长度小于75...