首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图:可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合起来就是散点图啦...
chromVAR是一个R包,用于分析单细胞或者bulk ATAC 或者DNAse-seq数据中染色质分析,作者在原文中提到这个R包通过预测染色质开放或者关闭(bam files)以及具有相同motif或者annotation的peaks(peak bed file)进而对染色质开放程度进行分析,同时这个R包也控制了技术误差。chromVAR的一个优点就是可以处理scATAC-seq数据。(但是...
研究接下来分析了由ATAC-seq鉴定到的17个重要的TFs在转录和翻译水平的变化。结果发现在低温胁迫下,12个TFs显著上调,1个TFs ERF5发生下调。且在其他植物中也有相关基因是重要调节因子的发现,说明具备一定的保守性。 图10 13个核心TFs在转录和翻译水平显著变化 小结 研究首次描述了低温胁迫下茶树体内染色质的可及性、...
4.链互相关性SCC分析(phantompeakqualtools) SCC(Strand Cross Correlation analysis)是可用于评估ATAC/Chip实验质量好坏的一个重要指标(转录因子富集),其原理基于peak的reads富集分布规律[3]。 第一:peak位点附近的正负链上reads分布相同; 第二:reads分布的中心点和peak的中心点存在偏移,如果将reads的位置移动一定的...
首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合起来就是散点图...
理解链交叉相关性( strand cross-correlation) 使用phantompeakqualtools计算交叉相关性和其他相关的质控度量值 评估交叉相关图 ChIP-Seq质量评估 在下游分析前,最好是先对peak calling 后的ChIP-Seq数据进行质量评估。 链交叉相关(Strand cross-correlation)
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。或者说他是一个m*n的数据矩阵,...
首先呢也是简单的差异分析,重点是 differentially accessible (DA) peaks 而不是前面的RNA-seq数据的差异表达基因: differentially accessible (DA) peaks 的特性 然后同样的有热图: differentially accessible (DA) peaks 的热图 (D) Heatmap shows differentially accessible peaks between sgCtrl group and 2 sgFli1...
ATAC-seq是一种用于探究染色质开放性区域的技术，通过利用Tn5转座酶接近核小体疏松区域切割暴露的DNA，获得开放的染色质区段，进而通过高通量测序及生物信息学分析挖掘潜在的活跃转录因子及其靶基因，以此探究生物学相关问题。该技术因其能够提供全基因组范围内染色质状态的视图，广泛应用于表观遗传学、转录...
RNA-seq和ATAC-seq数据整合分析怎么少的了相关性散点图 于2021年3月发表在CELL杂志的文章, 标题是:《In vivoCD8+ T cell CRISPR screening reveals control by Fli1 in infection and cancer》,链接是:/10.1016/j.cell.2021.02.019 首先是RNA-seq数据 链接是:/geo/query/acc.cgi?acc=GSE149838 GSM4514055 ...