MACS2 callpeak -t pairedEnd.bam -f BAMPE --outdir path/to/output/ --name pairedEndPeakName -g MyGenome R with_CondaEnv("ATACseq_analysis", system2(command = "macs2", args = c("callpeak", "-t", "pairedEnd.bam", "--format", "BAMPE", "--outdir", "/Documents/ATAC_MACS2...
MACS2 callpeak-tpairedEnd.bam-fBAMPE--outdirpath/to/output/--namepairedEndPeakName-gMyGenome R 代码语言:text 复制 with_CondaEnv("ATACseq_analysis", system2(command = "macs2", args = c("callpeak", "-t", "pairedEnd.bam", "--format", "BAMPE", "--outdir", "/Documents/ATAC_MAC...
ChIP-seq and ATAC-seq peak calling 中,若对BAM文件使用MACS2,之后生成* .narrowPeak文件与 *. bdg文件, * .narrowPeak文件数据利用bedtools的blacklist筛选峰进行QC,既可用diff查看筛选前后文件数据的差异,也可先用FileZilla下载文件后拖入已导入sacCer3基因组的IGV进行可视化,观察峰的差异。 若对BAM文件使用GEM...
--name Sorted_ATAC_50K_2_Small_Paired_peaks.narrowPeak -f BAMPE -g hs R with_CondaEnv("ATACseq_analysis",system2(command="macs2",args=c("callpeak","-t","~/Downloads/Sorted_ATAC_50K_2_openRegions.bam","--outdir","ATAC_Data/ATAC_Peaks/ATAC_50K_2","--name","Sorted_ATAC_50K...
Signac 单细胞|ATAC-seq Call peak 引言 本文将向您展示如何利用MACS2软件,在单细胞ATAC-seq的基因组数据中识别基因调控区域的峰值。 实战 在使用Signac进行峰值检测之前,您需要先安装MACS2。您可以通过pip或conda安装它,或者从源代码自行编译。 本次演示以人类外周血单核细胞的单细胞ATAC-seq数据为例。首先,请...
使用CallPeaks()函数可以进行峰值检测,这可以针对不同的细胞群体单独进行,或者综合所有细胞的数据来完成。若要在每个已标记的细胞类型上识别峰值,我们可以通过group.by参数来实现。 peaks<-CallPeaks(object=pbmc,group.by="predicted.id") 结果以 GRanges 对象的形式返回,并带有一个附加元数据列,列出了每个峰在其中...
因为Tn5不会切割单联DNA，所以开放染色质的区间不会有reads，所call的reads的peak全部来自不开放的染色...
但后来将macs2 peakcalling处理后生成的bed文件与bam文件转化后的bed文件进行比较，发现peak数少了很多 ...
这个目前还没正式跑过,scATAC-seq用的是cellranger的流程,用的是fragment来call peak,应该也是大同小异。 主要是多了一个BAM to tagAlign的步骤,然后还是用macs来call peak。 对于单端序列。直接用bed格式就可以;对于双端序列,推荐用bedpe格式。这两种格式都可以称之为tagAlign,可以作为macs的输入文件。
六、Call Peaks 1、去除线粒体基因的TagAlign格式文件进行shift操作,输入macs2软件去callpeak smooth_window=150# default shiftsize=$(( -$smooth_window/2 )) pval_thresh=0.01 nohup ls *nodup.nomit.srt.name.tagAlign.gz |whilereadid; \