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...
ChIP-Seq 数据分析可以提供有关转录因子结合位点、组蛋白修饰以及其他 DNA 结合蛋白的信息,从而揭示基因调控和细胞过程的信息。 进行ChIP-Seq 数据分析涉及以下几个步骤: 数据预处理:这一步包括清洗和处理原始测序数据,包括适配器修剪、读序列比对和去除低质量读序列等。 质量控制:评估数据的可靠性,并识别潜在问题,如...
chip peak越多,phantom peak越少,则NSC和RSC的值越高,数据质量越好。 在encode的数据集中,好的chip实验对应的这两个指标数值范围在5到12之间,但是他们也发现确实有些chip实验没问题,但是这两个指标的值很低,同时这两个指标和FRip socre之间有一定的相关性,所以实际分析中,这两个指标也可以看做一个chip质量的软...
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。
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...
1、使用fastqc(软件的安装步骤自行百度)对读段数据进行质控分析。 fastqc -f fastq -o result SRR6835935.out.fastq 1. fastqc的使用说明: fastqc是用来评估测序reads质量的软件。 使用命令:fastqc-ffastq-oresult reads.fq.gz #-f 表示的是 输入文件的类型 ...
图1:ChIP-seq技术流程示意图 三、染色质免疫共沉淀(ChIP-seq)信息分析流程 图2:ChIP-seq信息分析流程示意图 (一)原始下机数据质控 原始下机数据为FASTQ格式,是高通量测序的标准格式。FASTQ文件每四行为一个单位,包含一条测序序列(read)的信息。该单位第一行为read的ID,一般以@符号开头;第二行为测序的序列,也就...
qsep100数据分析 chipseq数据分析流程 数据分析的基本思路(1)从ncbi的geo或者其它数据库中查找自己感兴趣的RNASeq数据,至少要求给出如下信息:(2)对芯片数据进行质量控制评价及处理(如果质量差的话,每个样本都应该处理), 可以用软件Fastqc+Trimmomatic配合使用,也可以用其它软件替换(3)用TopHat2 + Cufflinks+Hisat系...