chipObj #会输出FRiP值,是一个数据质量的参考指标,表示Peak中reads数占整体reads数的情况;此外还会输出一个RelCC(即RSC)值,也是判断数据质量的指标,但这里ChIPQC输出的是根据Peak区域来的,建议同时进行全基因组窗口扫描分析得到的NSC和RSC值,参考网站: https://github.com/kundajelab/phantompeakqualtools https://...
针对不同的数据考虑用不同的参数。 5.下游分析 (downstream analysis) 分析完之后下游可以做的事情很多,视情况而定。可以同时分析DNase-seq或者ATAC-seq的数据,看转录因子与染色质开放区的关系;或者Homer等工具注释peaks,看不同转录因子/组蛋白修饰之间的关系,或者分析TF的target gene。也可以用MEME等做motif分析。
一般chip-seq得到的数据有两组,一个是敲除目标的测序文件,另一个是control测序文件。 3.用fastqc看数据质量 去除接头后,需要查看测序质量,数据好才能进行下一步比对。 fastqc -o outdir -t 6 out.R1.fg.gz out.R2.fg.gz -o 输出路径 -t 线程数量 运行结束后生成两个文件一个.html网页文件,一个是.zip...
流程的一些关键点分析: 我们的Peak是如何找出来的?Callpeak的流程(MACS2) 1. 质控 (quality control) 首先要看一下ChIP-seq数据的质量,数据的信号最好比background要强很很多。一般要有control,这样call peaks更准确可信, control主要有Input DNA 和 IgG两种,前一种更常用。 检测质量的一些方式: 1). peaks中re...
chip_seq质量评估之计算样本间的相关性 欢迎关注”生信修炼手册”! 在chip_seq的实验中,由于抗体反应的敏感性,生物学重复样本的一致性很难把控。为了保证重复样本具有较好的一致性,除了在实验上保证操作流程的规范化,对于测序数据,我们也需要对其进行评估。
一旦我们下载了原始 FASTQ 数据,我们就可以使用 ShortRead 包来检查我们的序列数据质量。 首先我们加载 ShortRead 库。 代码语言:text 复制 library(ShortRead) 我们将使用 ShortRead 包中的函数查看原始测序读数。这类似于我们为 RNAseq 执行的 QC。 不需要查看文件中的所有 reads 即可了解数据质量。我们可以简单地...
首先要看一下ChIP-seq数据的质量,数据的信号最好比background要强很很多。一般要有control,这样call peaks更准确可信, control主要有Input DNA 和 IgG两种,前一种更常用。 检测质量的一些方式: 1). peaks中reads的数量,如果peaks的reads普遍较少,则质量一般。
这两天在总结标题中三种组学方法的分析流程,看到了ENCODE在去年公开的分析流程,感觉像捡到了宝贝一样。一个分析流程是针对ChIP-Seq的,包括转录因子和组蛋白修饰,链接在这里。另一个分析流程是针对ATAC-Seq或者DNAse-Seq的,链接在这里。 之所以说是宝贝,是因为这两个pipeline都提供了一体化的质量控制以及分析流程。开发...
在为ChIP-seq数据开发了各种统计方法和质量指标之后,对读取分布的目视检查可以有效地直观地评估和分析获得的数据,例如,检测来自超ChIPable区域的可疑峰值。为此,可以使用交互式可视化工具,例如集成基因组查看器(IGV)或SeqMonk. 09比较分析的归一化 在比较分析之前,读取归一化对于减...
H3K27ac是基因活性的标志，因此它的相关ChIP-seq数据能够帮助识别在DIPG和GBM中活跃的增强子，这些增强子...