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识别的细胞类型: 要计算每个峰值区域的计数,您可以利用FeatureMatrix()函数来实现。 通过CoveragePlot()函数,我们可以将特定于细胞类型的 MACS2 峰值检测结果与 10x Cellranger 的...
在染色体上可视化 peaks 的位置 这个使用 TBtools 来进行,先制作一个染色体长度文件: 1 43270923 2 35937250 3 36413819 4 35502694 5 29958434 6 31248787 7 29697621 8 28443022 9 23012720 10 23207287 11 29021106 12 27531856 然后使用 TBtools 的 circos 绘图工具,只把染色体长度文件导入: 修改macs2 输出文件...
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识别的细胞类型: 要计算每个峰值区域的计数,您可以利用FeatureMatrix()函数来实现。 通过CoveragePlot()函数,我们可以将特定于细胞类型的 MACS2 峰值检测结果与 10x Cellranger 的...
利用MACS2工具进行ATAC-seq peaks calling。 (1)利用MACS2构建ATAC-seq macs2 callpeak -t ATAC-seq_Rep1_SRR7696734.bam -f BAM -g 1.2e7 -n ATAC_Rep1 -B -q 0.05 --shift -75 --extsize 150 --nomodel --SPMR --keep-dup all --call-summits macs2 callpeak -t ATAC-seq_Rep2_SRR76967...
cat./SRR_Acc_List.txt|whileread id;domacs2 \ callpeak \-t./sorted/${id}.bam \-fBAM\-g3.6e+8\-n./peaks/${id}\ done 完成后每个样本会输出几个文件: NAME_model.r:可视化双峰模型的 R 代码,对双端测序而言,它本身测的就是文库的两端,因此不用建立模型和偏倚,我们只需要对 MACS 设置参数...
domacs2 callpeak \ -t$id-f BED -n"${id%%.*}"-g mm -p$pval_thresh\ --shift$shiftsize--extsize$smooth_window--nomodel -B --SPMR --keep-dup all --call-summits; \ done& 2、去除ENCODE列入黑名单的区域 去除黑名单的bed文件,用于后续的peaks注释 ...
MACS2是ENCODE ATAC-seq的流程中的默认call peaks工具。然而,专门针对ATAC-seq开发的call peak工具只有HMMRATAC。其他都是ChIP-seq和DNase-seq中的工具。与ChIP-seq不同,ATAC-seq通常没有input control(Tn5转座酶随机切割没有蛋白结合的DNA),因为获得与样本相同覆盖率的input control测序成本较高。因此,需要input cont...
这样也可以自动安装 idr及其所有的 python 依赖项。不过这里小果要建议小伙伴们使用IDR时,在MACS2 callpeak的时候参数不要设置太严格哦,这样才能鉴定出更多的peak,并且使用IDR需要先对MACS2的结果文件narrowPeak根据-log10(p-value)进行排序。 下面是小果的代码: ...
MACS2 callpeak -t ~/Downloads/Sorted_ATAC_50K_2_openRegions.bam --outdir ATAC_Data/ATAC_Peaks/ATAC_50K_2 --name Sorted_ATAC_50K_2_Small_Paired_peaks.narrowPeak -f BAMPE -g hs R with_CondaEnv("ATACseq_analysis", system2(command = "macs2", args = c("callpeak", ...
MACS2 callpeak-t~/Downloads/Sorted_ATAC_50K_2_openRegions.bam--outdirATAC_Data/ATAC_Peaks/ATAC_50K_2--nameSorted_ATAC_50K_2_Small_Paired_peaks.narrowPeak-fBAMPE-ghs R 代码语言:text 复制 with_CondaEnv("ATACseq_analysis", system2(command = "macs2", args = c("callpeak", ...