原始ChIPseq 测序数据将采用 FASTQ 格式。 FASTQ 在此ChIPseq 研讨中,我们将研究小鼠 MEL 和 Ch12 细胞系中转录因子 Myc 的全基因组结合模式。 我们可以从 Encode 网站检索原始测序数据。在这里,我们使用小鼠 MEL 细胞系、样品 ENCSR000EUA(重复 1)下载 Myc ChIPseq 的测序数据。 3. 数据处理 3.1. 处理准备...
ChIP-Seq 数据分析的关键在于准确识别蛋白质结合的峰,并对这些峰进行功能分析,从而揭示蛋白质-DNA 相互作用和表观遗传变化在基因调控和细胞过程中的作用。 代码示例 下面以原始测序数据分别为 SRR502329、SRR502327 为例,简单地展示从使用sratoolkit下载数据到使用 MACS3 进行峰识别之间的步骤。注意,在实际分析中需要...
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...
将小鼠饲养在病原体的环境中,12小时光照/黑暗循环,温度保持22-24°C,相对湿度40–70%,吸入二氧化碳进行安乐死,提取样本对体细胞重编程,进行RNA-seq、ATAC-seq和ChIP-seq等测序分析。 结论 作者通过对小鼠体细胞重编程过程中进行转录组和ChIP-seq等测序分析,揭示了H3K27me3去甲基化酶JMJD3与KLF4在体细胞重编程...
一键分析ChIP-seq数据 ChIP-seq是一种结合位点分析法,用于研究体内蛋白质与DNA相互作用。通过染色质免疫共沉淀技术(ChIP)与第二代测序技术相结合,在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区域。 实验过程 流程简介 1. fastp:原始数据质控,将 Raw data 转换成 Clean data。
1. 数据预处理 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...
ChIP-seq测序数据分析 以下程序运行在ubuntu环境。 数据分析过程主要使用测序获得的fastq原始文件进行下一步分析。 下图表示的是通常情况下,一组高通量测序的数据流转流程。 通常的数据流转流程 第一步安装anaconda3 mkdir src #新建SRC文件夹 cd src #进入SRC文件夹~/src$ wget-c https://mirrors.tuna.tsinghua....
ChIP-seq数据分析实战是一个涉及表观遗传学研究的课题,专注于分析染色质免疫沉淀结合高通量测序技术所得到的数据。这一技术主要用于研究蛋白质与DNA之间的相互作用,特别是组蛋白修饰和转录因子结合位点的识别。 1. **数据生成**:首先,实验过程中通常需要将特定的蛋白质(如转录因子或组蛋白)与DNA复合物进行免疫沉淀...
下游Chip-seq数据分析 1.Y叔的R包学习——注释 参考y叔的ChIP-seq数据分析大礼包 示例: library(ChIPseeker) library(ggplot2) library(dplyr) library(org.Hs.eg.db) require(ChIPseeker) f 4]]#.bed文件,这里用包里的测试数据 require(TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene) ...