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://...
macs2 callpeak -t test.bam -c control.bam -f BAM -g hs -n test -B -q 0.01 针对不同的数据考虑用不同的参数。 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...
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。
chip_seq质量评估之cross correlation 欢迎关注”生信修炼手册”! chip_seq数据的质控是非常重要的,本文介绍数据质控的一个重要指标之一corss correlation。这个概念首发于以下文献 Design and analysis of ChIP-seq experiments for DNA-binding proteins 发表在nature biotechnology上,网址如下...
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...
本综述中,作者专注于生物学研究的实践方法,首先介绍了ChIP-seq从质量评估到染色质状态注释的标准分析工作流程。接下来作者概述了几种用于组蛋白修饰的ChIP-seq高级应用,包括预测基因表达水平、染色质成环 (enhancer-promoter looping)、数据归集(data imputation)。最后,作者讨论了单细胞ChIP-seq(scChIP-seq)分析方法,...
在进行Chip-seq数据分析之前,我们需要对原始测序数据进行质量控制。可以使用fastqc工具进行质量控制。 #运行fastqc命令fastqc -o output_dir input.fastq.gz 1. 2. 这里需要将"output_dir"替换为输出目录的路径,"input.fastq.gz"替换为原始测序数据的路径。FastQC会生成一个HTML报告,其中包含了质量评估的结果。
数据质量控制是ChIP-seq数据分析的第一步,目的是确保测序数据的准确性和可靠性。常见的数据质量控制技术包括: - 测序错误校正:通过比对原始测序数据与参考基因组,校正测序过程中产生的误差。 - 重复序列过滤:去除测序数据中的重复序列,提高数据的特异性。 - 测序深度评估:评估测序覆盖度,确保数据的代表性。 2.2 序列...