染色质免疫沉淀后测序(ChIP seq)是一种针对DNA结合蛋白、组蛋白修饰或核小体的全基因组分析技术。由于二代测序技术的巨大进步,ChIP-seq 比其最初版本ChIP-chip具有更高的分辨率、更低的噪声和更大的覆盖范围。随着测序成本的降低,ChIP- seq 已成为研究基因调控和表观遗传机制不可或缺的工具。 原理:甲醛处理细胞...
另外,我们在文章里还可以看到可能会对靶蛋白的亚基以及其他蛋白分别做了ChIP-Seq,然后画了很多韦恩图看不同蛋白的靶基因的相互关系,多个ChIP-Seq结果关联,用于计算ChIP-Seq表达谱和全ChIP-Seq覆盖度,在文章里就会看到下面这样的结果图: 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...
#得到图里面涵盖了Peak分布在的元件中的比例,离TSS不同距离内Peak的比例等信息 #以上就ChIP-Seq数据分析的基本流程了,再往下做偏个性化了,可以结合其它ChIP-Seq、RNA-Seq(看与表达量的关系)和ATAC-Seq数据(看与染色质开放分的关系)看看,表观因子间的关系,它们对染色质开放状态的影响以及表达量的影响等,揭示代谢...
根据比对结果,我们需要去除PCR重复的reads,可以使用samtools工具进行去重。 #去除PCR重复samtools rmdup input.bam output.bam 1. 2. 这里需要将"input.bam"替换为比对结果的输入文件,"output.bam"替换为去重后的输出文件。 4. 对比对结果进行排序和索引 对比对结果进行排序和索引,可以使用samtools工具进行处理。 #对...
2 ChIP-Seq数据分析 2.1 数据下载 2.2 质量控制(data_assess) 2.3 比对到参考基因组(mapping_analysis) 2.4 搜峰(Peak_calling) MACS2 2.4.1 MACS2 核心: callpeak 用法 2.4.2 callpeak 结果文件说明 2.4.3 bdg file → wig file 2.5 峰注释(Peak_anno) ...
研究使用染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)和转录组测序(RNA-seq)对pho调控元件进行高分辨率的全基因组分析。研究对一组已知的pho调控基因进行分析和扩展,并鉴定出许多基因内PhoB结合位点。分析结果显示,绝大多数基因内PhoB结合位点不保守,且与可检测的调控功能无关。本研究数据表明,单个基因内PhoB位点无功能,转录因子可以...
chip-seq的分析流程包括一下步骤: 1. ChIP 实验步骤 1.1 交联和裂解 交联:使用化学交联剂(如甲醛)将蛋白质与 DNA 交联在一起。 裂解:用裂解缓冲液破碎细胞膜,释放染色质。 1.2 染色质剪切 剪切:使用超声波或酶处理将染色质剪切成小片段(通常在 200-500 bp 范围内)。
4:ChIP-Seq的实验设计补充 5:ChIP-Seq数据库及实战数据介绍 然后开始实战部分: 6:ChIP-Seq计算资源准备与实战数据下载 7:ChIP-Seq数据质控和过滤 8:ChIP-Seq数据比对注意事项 9:ChIP-Seq数据比对实战 10:使用ChIPQC进行质控 这次将介绍ChIPQC结果的各个指标含义 ...
1:预处理,步骤与RNA-Seq的一致,详情见RNA-Seq分析的1、2两步。 2:比对:DNA数据比对软件用的比较多的是bwa和bowtie,bwa比对结果相较于bowtie的比对结果更加准确,但是跑得慢,bowtie正好相反。我一般是用bwa比对,很少使用bowtie比对,慢不了多少。而且方便下游分析(比如使用GATK call snv/indel,bwa的结果明显比bo...
有时间再详细写introduction。先把我分析数据的流程记录下来,后续持续更新。 chip-seq数据分析大体流程,引自微信公众号《生信技能树》 0_2 用到的软件或脚本 测序数据质控:fastp; 测序数据比对:bowtie2; 比对数据排序等:samtools; callPeaks:MACS3; 差异peaks寻找及作图:DiffBind;deeptools; ...