下面的热图表明注释基因的-3000bp至+3000bp基因组区域中的相对reads覆盖率；（b）peak曲线图显示了与ZH11相比OsNMCP1-OE上调或下调DARs在所有注释基因的基因组区域的分布，红色表示上调DARs，蓝色表示下调DARs；（c）DARs的基因组区域分布比例。上面条形图显示了OsNMCP1-OE上调DARs的基因组分布区域的比例（仅考虑DARs...
require(clusterProfiler)peak<-readPeakFile(bedPeaksFile)##去除含_的染色体keepChr=!grepl('_',seqlevels(peak))seqlevels(peak,pruning.mode="coarse")<-seqlevels(peak)[keepChr]peakAnno<-annotatePeak(peak,tssRegion=c(-3000,3000),TxDb=txdb,annoDb="org.Mm.eg.db")peakAnno_df<-as.data.frame(pe...
紧接着上文拿到高可信peak(在这里使用IDR获得的peak)来获得样本间的一致性peak。 从这一步开始才是后面的个性化分析的第一步,所以ATAC-seq的数据分析是比较麻烦的。那什么是一致性peak呢?简单来讲就是我们需要获得和RNA-seq一样的基因表达矩阵,基因矩阵的话是在每个样本中某个基因的表达量,这个基因的名字都是字...
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...
"--name", "pairedEndPeakName", "-g", "hs")), stdout = TRUE) 对于此处的配对末端数据,我们从无核小体区域 BAM 文件中调用无核小体区域的峰。 代码语言:shell 复制 MACS2 callpeak-t~/Downloads/Sorted_ATAC_50K_2_openRegions.bam--outdirATAC_Data/ATAC_Peaks/ATAC_50K_2--nameSorted_ATAC_50K...
csaw 进行差异 Peak 分析 MEME suite 进行 motif 检测和富集 ChIPseeker 进行注释和可视化 HMMRATAC 进行核小体检测 HINT-ATAC 进行足迹分析 结合转录组测序 可以看到是3个分组,共6个样品: 代码语言:javascript 复制 GSM1921004Ctrli_rep1_RNAseqGSM1921005Ctrli_rep2_RNAseqGSM1921006BAFi_rep1_RNAseqGSM1921007BAFi...
Tips：chipseq和ATAC-seq的peak意义不同。关联分析：l ATAC-seq和RNA-seq关联分析（RNA-seq先于ATAC-...
peak calling 参数 -q/--qvalue和-p/--pvalue q value默认值是0.05,与pvalue不能同时使用。 --broad peak有narrow peak和broad peak, 设置时可以call broad peak 的结果文件。 --broad-cutoff 和pvalue、以及qvalue相似 --nolambda: 不要考虑在峰值候选区域的局部偏差/λ ...
根据peak曲线图,在OsNMCP1-OE株系中,上调DARs的分布主要集中在相邻基因的TSS周围,而下调的DAR分布没有明显的模式(图13b),表明OsNMCP1-OE染色质可及性的增加主要发生在TSS区域。此外,在正常(8791 vs 1524)和干旱(12742 vs 2511)条件下,上调DARs的数量明显大于下调DARs的数量(图13c)。
使用DiffBind包提取ATAC-seq数据中的差异peaks主要包括以下几个步骤：1.准备输入数据：首先，需要准备ATAC-seq数据，这通常是peak调用软件（如MACS2）产生的peak文件。对于多个样本，你需要为每个样本准备一个peak文件。2.创建样本表：在DiffBind中，你需要创建一个样本表（通常是CSV或者Excel格式），包含样本...