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...
ChIP-seq数据分析涉及多个步骤,包括数据预处理、峰值调用、差异分析等。不同的工具和算法在处理数据时可能会产生不同的结果,因此最好结合多种工具进行综合分析,以确保结果的可靠性。 最后,部分研究人员可能会忽视对生物学意义的深度探讨。解读ChIP-seq数据不仅仅是识别结合位点,更重要的是理解这些结合位点在生物学中的...
上图是一个H3K4me3组蛋白修饰的chip_seq结果,对于input样本,其累计分布曲线接近于对角线,之所以存在一定程度的偏离,是因为文库构建过程中并不是完全随机的,所以input样本也存在了一些富集区域,这些区域就是peak caling过程中的背景;还有一个注意的是,横坐标的起始位置部位0,这代表了基因组的覆盖度,理论上来讲应该是1...
1、ChIP-seq可以研究组蛋白的修饰情况,以剖析表观遗传特征和生物学功能; 2、 ChIP-seq可用来研究转录因子结合位点,解析该转录因子作用的通路信息; 3、ChIP-seq技术可得到核小体的定位图谱,核小体定位在转录调控,DNA复制和修复等多种细胞过程中并起着重要作用; 4、ChIP-seq技术可研究DNA的甲基化情况,DNA甲基化会...
3.用fastqc看数据质量 4.用hisat2比对数据 5.samtools将sam转换成bam 关于ChIp-seq: 指的是结合位点分析法,作为研究体内蛋白质与DNA相互作用。染色质免疫共沉淀技术(Chromatin Immunoprecipitation,ChIP)也称结合位点分析法,是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具,通常用于转录因子结合位点或组蛋白特异性修饰位点的研...
1. ChIPseq reads 比对 在评估读取质量和我们应用的任何读取过滤之后,我们将希望将我们的读取与基因组对齐,以便识别任何基因组位置显示比对读取高于背景的富集。 由于ChIPseq 读数将与我们的参考基因组连续比对,我们可以使用我们在之前中看到的基因组比对器。生成的 BAM 文件将包含用于进一步分析的对齐序列读取。
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) ...
首先是ChIP-Seq分析的前言介绍部分: 1:了解ChIP-seq的实验流程 2:继续了解ChIP-Seq 3:关于ChIP-Seq的实验对照与偏差来源 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 ...
1.甲醛交联对后续结果分析的影响? 自从Orlando V等人首次发明了ChIP技术,十几年后核心步骤仍无大变化。然而,ChIP-seq 技术实际存在一定的缺陷,例如甲醛交联。甲醛虽然是一种高度渗透的交联剂,但由于其反应活性仅限于胺,因此其交联效率较低;对哺乳动物细胞而言,其最大交联效率仅为1%。因此甲醛交联细胞所需的起始量...