从NCBI SRA 数据库下载 SRR_Acc_List.txt 文件: 后面的分析都可以基于这个文件进行批处理。 使用sratools 进行批量下载,下载比较慢,就用 nohup 挂在后台下载,自己可以做点别的事: nohup prefetch -O .$(<SRR_Acc_List.txt)& 下载后的数据是放在一个个 SRRXXXXX 的文件夹里面的,我们用一个小脚本把它全部...
对于哺乳动物物种,基于经验和计算估计,建议染色质开放区域检测和差异分析至少需要5000万mapped read,TF footprinting至少需要2亿。 之前我在分析Chip-seq数据时一直用的Bowtie2,后面换了物种Bowtie2的index在建立时一直报错,可能原因是我用自己的笔记本跑数据,内存不够用,加之我的reads长度只有三四十,所以转用BWA来进行...
从GDC下载ATAC-seq癌症特异性高峰并导入R.之后,进行食管腺癌(ESAD)与食管鳞状细胞癌(ESCC)的分析,并将结果可视化为火山图和热图。 1.3目标和目的 下载并理解ATAC-seq数据 比较两组不同的样本ATAC-seq数据 3 导入R包 # to read txt files library(readr) # to transform data into GenomicRanges library(GenomicR...
差异peak代表着比较组合染色质开放性有差异的位点,ChIP-seq和ATAC-seq都可以用DiffBind进行差异分析。DiffBind通过可以通过bam文件和peak的bed文件计算出peak区域标准化的readcount,可以选择edgeR、DESeq2等模型进行差异分析。 七、峰注释 在科研分析中我们往往需要将peak区域与基因联系起来,也就是通过对peak进行注释找到pe...
二、分析流程概述 ATAC-Seq和Chip-Seq都是对特定基因组区域进行的测序方法,在分析流程上有很大的相似性,因此在这一节同时介绍一下两者的分析方法。 分析流程.png Tips:这里先介绍一下上游的分析流程,在数据的质控和比对方面所有组学均大同小异。 2.1 指控与过滤:trim_galore ...
ATAC-seq分析的第一步是预分析,主要包括三个部分:1. 测序原始数据质控;2. 序列比对(Mapping);3. 比对后处理和质控。 01 测序原始数据质控 对ATAC-seq的测序原始数据质控和序列比对的流程与其它二代测序数据标准分析流程基本相同,比如可以选择FastQC软件来可视化碱基...
分析流程: 1. 质控 采用FASTQC查看测序数据质量 #fastqc -o FASTQC/ -t 8 Control_R1.fastq.gz Control_R2.fastq.gz Treated_R1.fastq.gz Treated _R2.fastq.gz #multiqc ./ 2. 过滤 采用Cutadapt对测序文件进行过滤,目的包括:去除测序引物及接头、去除reads两端低质量碱基、去除N碱基过多的reads、去除截短...
motif富集分析 TF motifs enriched in peak clusters 结合转录组基因表达数据验证 如何直接在ggplot里添加motif images,教程 可以直接用meme-chip一步到位 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 exportPATH=/home/lizhixin/softwares/ATAC-seq-conda/anaconda3/bin:$PATH ...
ATAC-seq的数据分析主要是检测信号峰值,就是peaks,不同样品的peaks的差异主要是两个思路,使用韦恩图展现有无peaks的差异,另外就是使用散点图展现高低强弱的peaks差异。 现在是2021了,有了很多成熟的软件算法可以做peaks的差异分析,不过偶尔忆苦思甜也是有必要的ATAC-seq经典差异分析,让我们一起看看距离2013年的ATAC-se...
一.完整的Scasat工作流程 下图描述了完整的Scasat工作流程。首先是修整低质量碱基的预处理步骤,将读数与相应的基因组对齐并调用峰。然后通过合并每个单个单元的所有映射的BAM文件并在该合并文件中调用峰值来生成峰值可访问性矩阵。下游分析由对单细胞ATAC-seq数据进行统计分析的必要步骤组成。在Scasat中,数据被转换为二...