macs2 进行 Peak Calling 这是非常关键的一步,ATAC-seq 分析的核心结果都要从这里出,使用的是 macs2。 常用参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 macs2 [-h] [--version] {callpeak,bdgpeakcall,bdgbroadcall,bdgcmp,bdgopt,cmbreps,bdgdiff,filterdup,predictd,pileup,randsample,refi...
Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS2) 是用来检测DNA片段富集的软件,尽管当时是针对Chip-seq开发的,但是其非常好的适用于ATAC-seq。现在ATAC-seq主流的call peak软件依然是MACS2。 蛋白或转录因子结合位点附近会有reads富集,MACS2根据一定的统计模型,扫描全基因组,构建双峰模型,结合对照(background)来检测富集...
ATAC-seq分析的第二步是识别染色质开放区域,即Peak Calling。许多分析ChIP-seq数据的Peak Calling软件可用于ATAC-seq数据,而ENCODE选择MACS2作为ATAC-seq的标准Peak Calling软件。 与ChIP-seq不同的是,由于Tn5酶切割的随机性和成本原因,ATAC-seq没有Input数据作为对照,...
MACS2 callpeak-tpairedEnd.bam-fBAMPE--outdirpath/to/output/--namepairedEndPeakName-gMyGenome R 代码语言:text AI代码解释 with_CondaEnv("ATACseq_analysis", system2(command = "macs2", args = c("callpeak", "-t", "pairedEnd.bam", "--format", "BAMPE", "--outdir", "/Documents/AT...
接上文讲了一下ATAC-seq的QC,如果质控没有问题的话接下来就是进行peak calling。 在这里我们使用目前最广泛的peak calling工具macs2。其原理是利用泊松分布来识别peak(简单来讲就是把周围的reads数量作为背景与目标位置进行比较)。我猜大多数人都是使用以下命令进行peak calling的: ...
作者使用Macs2在RSV样本中鉴定了59228个可及染色质区(ACRs),在模拟样本中鉴定出64591个ACRs(图1a),这些ACRs在远端基因间和启动子区富集(图1b),分别达93.35%和99.46%。随后在DACR中鉴定了10049个基因,其中6462个peaks在RSV感染后检测到,3587个峰在Mock检测到的(图1c)。研究还统计ATAC-seq片段在所有染色体上的...
CUT&Tag项目进行高标准交付（人的经典DNA结合蛋白，MACS2 Q-value= 0.05下至少500个peak）。 优势三 延续嘉因生物5年来的ATAC-seq的丰富提核经验，针对各种组织器官类型的CUT&Tag项目的提核更得心应手。嘉因已完成1500+例CUT&Tag实验，涉及到的物种和组织器官组合200+。 优势四 生信分析售后团队可以完成...
研究者使用AtacWorks来训练深度学习模型,从四种细胞类型(B细胞、NK细胞、CD4+和CD8+T细胞)中获取ATAC-seq数据集,并对数据集进行了5,000万reads读取的深度采样,以产生标准化的干净(高覆盖率)数据,使用MACS2(ATAC-seq数据的标准峰调用器)识别每个干净数据集的峰值。然后,对每个干净的数据集进行二次采样,得到多个较...
#conda install bedtools deeptools macs2 bowtie bowtie2 samtools 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 ./
不仅如此,peak caller,像是macs2,通过判断局部环境和基因组背景来判断开放染色质区域。在peak calling之后,多个样本的开放染色质区域先被合并,然后通过估计开放染色质区域上reads的差异来进行差异分析。由于我们通常假定ATAC-seq数据的差异分析与RNA-seq很相似,所以诸如edgeR和DESeq2等用来分析差异基因表达的软件被广泛的...