在ChIP-Seq(染色质免疫沉淀测序)技术中,"peak"指的是基因组上的特定区域,这些区域富含由ChIP实验所...
越来越多的ChIP-seq实验正在研究多种实验条件(例如各种治疗条件,几个不同的时间点和不同的治疗剂量水平)下的转录因子结合,组蛋白修饰的差异。差异富集在生物学和医学研究中已变得具有实际重要性。 为了建立对比条件消除误差,我们对数据进行了以下流程处理:我们首先将A与B两组的结果进行共有Peak区域基因计算,对于有共...
我们的 DESeq2 对象已更新,以包含有用的统计信息,例如我们的标准化值和每个非冗余峰调用中的信号方差。 deseqMyc deseqMyc 我们可以使用 results() 函数提取差异区域的信息。 我们向 results() 函数提供 DESeq2 对象、对对比参数感兴趣的比较以及返回格式参数的输出类型。 与对比参数的比较作为长度为 3 的向量...
Genrich 是一个用于从高通量测序数据中识别基因组区域的显著富集(即peak calling)的生物信息学工具。它主要用于处理ChIP-seq(染色质免疫沉淀测序)、ATAC-seq(转座酶可及性测序)和DNAse-seq(DNase I敏感位点测序)等实验的数据。这些技术广泛用于研究蛋白质与DNA的相互作用以及染色质的开放性。
以下使用DESeq2 & DiffBind R 包,来分析差异的peak区域,两者思路类似,DESeq2不能考虑input 的影响,DiffBind里面samplesheet 创建有点耗时,要细心! 1.DESeq2 data_list 41-Con-T1 41-Con-T2 41-TF-T1 41-TF-T2 41-TF broad count.sh #! bin/bash #ov-chip ...
鉴定得到差异peak后,再利用R包ChIPseeker对得到的差异peak进行注释、分布统计,利用软件HOMER进行motif鉴定等分析。 04 染色质免疫共沉淀测序实验成功的关键问题 (1)抗体质量 ChIP-seq是基于抗体的免疫沉淀实验,因此它的数据质量好坏直接取决于抗体的质量...
CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步: 整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异peak关联基因...
鉴定得到差异peak后,再利用R包ChIPseeker对得到的差异peak进行注释、分布统计,利用软件HOMER进行motif鉴定等分析。 四、染色质免疫共沉淀测序实验成功的关键问题 (1)抗体质量 ChIP-seq是基于抗体的免疫沉淀实验,因此它的数据质量好坏直接取决于抗体的质量和特异性。
转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak 注释 ChIPseeker 是一个有用的基因峰注释包。通过在小鼠 TXDB 对象(mm10 基因组)的来源中使用预定义的注释,ChIPseeker 将为我们提供峰落在基因中的位置以及到 ...
将前面分析得到的Peak注释基因,还可以进行后续富集分析包括GO分析、KEGG分析等,落脚到基因的功能上来,那么在文章里你就会看到这样的图: 还有一种结果图,我们在做ChIP-seq的文章里也经常看到,就是转录因子结合序列的logo图: 与转录因子结合的DNA序列位点被称为转录因子结合位点(TFBS),表现出一定的序列变异性,以JASPAR...