从NCBI SRA 数据库下载 SRR_Acc_List.txt 文件: 后面的分析都可以基于这个文件进行批处理。 使用sratools 进行批量下载,下载比较慢,就用 nohup 挂在后台下载,自己可以做点别的事: nohup prefetch -O .$(<SRR_Acc_List.txt)& 下载后的数据是放在一个个 SRRXXXXX 的文件夹里面的,我们用一个小脚本把它全部...
从GDC下载ATAC-seq癌症特异性高峰并导入R.之后,进行食管腺癌(ESAD)与食管鳞状细胞癌(ESCC)的分析,并将结果可视化为火山图和热图。 1.3目标和目的 下载并理解ATAC-seq数据 比较两组不同的样本ATAC-seq数据 3 导入R包 # to read txt files library(readr) # to transform data into GenomicRanges library(GenomicR...
对于哺乳动物物种,基于经验和计算估计,建议染色质开放区域检测和差异分析至少需要5000万mapped read,TF footprinting至少需要2亿。 之前我在分析Chip-seq数据时一直用的Bowtie2,后面换了物种Bowtie2的index在建立时一直报错,可能原因是我用自己的笔记本跑数据,内存不够用,加之我的reads长度只有三四十,所以转用BWA来进行...
差异peak代表着比较组合染色质开放性有差异的位点,ChIP-seq和ATAC-seq都可以用DiffBind进行差异分析。DiffBind通过可以通过bam文件和peak的bed文件计算出peak区域标准化的readcount,可以选择edgeR、DESeq2等模型进行差异分析。 七、峰注释 在科研分析中我们往往需要将peak区域与基因联系起来,也就是通过对peak进行注释找到pe...
## 不同数据分布 library("ggplot2") DATA <- data.frame(x1 = c(0, res$breaks),y1=c(0, 0, res$counts) / 10^2) p1 <- ggplot(DATA,aes(x =x1,y = y1 ))+ geom_line(col="red")+ xlab("Fragment length(bp)")+ ylab(expression(Normalized ~ read ~ count ~ 10^2))+ ...
分析流程: 1. 质控 采用FASTQC查看测序数据质量 #fastqc -o FASTQC/ -t 8 Control_R1.fastq.gz Control_R2.fastq.gz Treated_R1.fastq.gz Treated _R2.fastq.gz #multiqc ./ 2. 过滤 采用Cutadapt对测序文件进行过滤,目的包括:去除测序引物及接头、去除reads两端低质量碱基、去除N碱基过多的reads、去除截短...
motif富集分析 TF motifs enriched in peak clusters 结合转录组基因表达数据验证 如何直接在ggplot里添加motif images,教程 可以直接用meme-chip一步到位 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 exportPATH=/home/lizhixin/softwares/ATAC-seq-conda/anaconda3/bin:$PATH ...
ATAC-seq的数据分析主要是检测信号峰值,就是peaks,不同样品的peaks的差异主要是两个思路,使用韦恩图展现有无peaks的差异,另外就是使用散点图展现高低强弱的peaks差异。 现在是2021了,有了很多成熟的软件算法可以做peaks的差异分析,不过偶尔忆苦思甜也是有必要的ATAC-seq经典差异分析,让我们一起看看距离2013年的ATAC-se...
实战流程 12天入门生物信息学课程 注意一些黑名单(微卫星序列,重复序列),去除掉不要当做peaks 差异peaks 1.数据下载 GSE与SRA 通过SRP055881下载原始数据,获得sraruntable与accession list,找到样本对应的信息(例如样本名,分组等)。 通过ascp下载,因为样本量太大,这里只做一部分(4个)。
一.完整的Scasat工作流程 下图描述了完整的Scasat工作流程。首先是修整低质量碱基的预处理步骤,将读数与相应的基因组对齐并调用峰。然后通过合并每个单个单元的所有映射的BAM文件并在该合并文件中调用峰值来生成峰值可访问性矩阵。下游分析由对单细胞ATAC-seq数据进行统计分析的必要步骤组成。在Scasat中,数据被转换为二...