RNA-seq和ATAC-seq数据固然是从两个层面来说明了问题,但是研究者这个时候还做了 Cut and Run chipseq 链接是:ncbi.nlm.nih.gov/geo/qu GSM4514049 CnR_Fli1_rep1 GSM4514050 CnR_Fli1_rep2 GSM4514051 CnR_Fli1_rep3 GSM4514052 CnR_Igg_rep1 GSM4514053 CnR_Igg_rep2 GSM4514054 CnR_Igg_rep3 ...
近日,来自斯坦福大学的Howard Chang和Tomas Montine团队,利用单细胞/多细胞ATAC-Seq和HiChIP数据,分析了认知健康人群大脑不同区域的染色质可及性和三维基因组构象,绘制了成年人类大脑的多组学表观遗传图谱。此外,研究团队还开发了相应的机器学习框架整合这些多组学数据,用于预测AD和PD相关的非编码区SNP功能。该研究结果发...
单细胞ATAC-seq数据分析——从综合分析到绘制等位基因特异性拷贝数图谱 【王芳教授点评】癌症的发生和进展是由体细胞基因组拷贝数变异和染色质重塑共同驱动的。 然而,二者在癌症克隆多样性的形成和进化过程中所起的作用尚不清楚。单细胞精度染色质可及 性的测量有望揭示基因组调控的一个核心问题:染色质可及性的变化...
通过识别标记基因启动子附近的特定峰(图 1j、k 和图 2a-f),我们手动将亚群注释为成熟少突胶质细胞(MOL、Mbp+、Mog+ 和 Cldn11+)、星形胶质细胞(AST、Slc1a2+、Rfx4+ 和Aqp4+)、嗅鞘细胞(OEC、Alx3+、Alx4+ 和 Frzb+)、血管细胞(VAS、Nes+、Tbx18+ 和 Foxf2+)以及少突胶质祖细胞 (OPC)、定型 OPC...
图40展示了高质量数据的关键特征和可视化，包括1kb范围内的peak分布，揭示了转录起始位点附近的开放区域模式。</ 最后，我们通过motif分析和ChIPseeker工具，如图41所示，来鉴定转录因子和motif富集，从而深入理解转录调控机制。教程结束，让我们共同见证数据分析的成功，期待与你分享更多ATAC-seq的精彩。</ ...
1 条评论 默认 最新 皮呀皮 我们目前没遇到过这种情况。比对情况怎么样?比对时允许的最大插入片段长度是多少?软件bowtie2默认允许的插入片段长度是500(-X),对于ATAC数据,该参数应设置成更大的长度,如-X 2000。另外,是否在过滤BAM文件时过滤掉了有用的比对?【易基因】 2020-06-22 赞登录...
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首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合起来就是散点图...
首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 韦恩图和散点图 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合...
首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 韦恩图和散点图 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合...