到目前为止,我们一直在处理对应于转录因子结合的 ChIPseq 峰。顾名思义,转录因子可以影响其靶基因的表达。 转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak 注释 ChIPseeker 是一个有用的基因峰注释包。通过在小鼠
到目前为止,我们一直在处理对应于转录因子结合的 ChIPseq 峰。顾名思义,转录因子可以影响其靶基因的表达。 转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak 注释 ChIPseeker 是一个有用的基因峰注释包。通过在...
由于上述所列在线工具都是N年前的,所以我们使用ChIPSeeker R包搭建了一个简易的在线peak注释工具,可以对人、大鼠、小鼠的ChIP-seq,ATAC-seq,cut&tag等富集峰进行一键注释。 打开绘图页面 首先,使用浏览器(推荐chrome或者edge)打开ChIP-Seq富集峰注释页面。左侧为常见作图导航,中间为数据输入框和可选参数,右侧为描述...
AI代码解释 library(GenomicRanges)macsPeaks<-"data/peaks/Mel_1_peaks.xls"macsPeaks_DF<-read.delim(macsPeaks,comment.char="#")macsPeaks_GR<-GRanges(seqnames=macsPeaks_DF[,"chr"],IRanges(macsPeaks_DF[,"start"],macsPeaks_DF[,"end"]))mcols(macsPeaks_GR)<-macsPeaks_DF[,c("abs_summit",...
这样一来,就可以大大提高峰的质量 但是ChIP-seq也存在一定局限性,很多原因都会影响ChIPseq测序结果:比如免疫共沉淀中抗体的特异性、细胞类型、起始样本量;再比如测序深度:对于转录因子最小5-10M,对于组蛋白修饰宽谱图则更高,标准为20-40M,随着测序深度增加,组蛋白修饰检测比例也会增加,最后达到平稳,测序深度饱和点...
由于上述所列在线工具都是N年前的,所以我们使用ChIPSeeker R包搭建了一个简易的在线peak注释工具,可以对人、大鼠、小鼠的ChIP-seq,ATAC-seq,cut&tag等富集峰进行一键注释。 1,打开绘图页面 首先,使用浏览器(推荐chrome或者edge)打开ChIP-Seq富集峰注释页面。左侧为常见作图导航,中间为数据输入框和可选参数,右侧为描...
我们今天为大家介绍一个R语言中可以实现峰注释以及下游功能分析的包ChIPpeakAnno。这个包的安装目前有两种方式: 一种是利用新出的一个R包进行安装,前提是你的R语言版本>3.5.0: install.packages("BiocManager") BiocManager::install("ChIPpeakAnno",version = "3.8") ...
1. 基因注释 到目前为止,我们一直在处理对应于转录因子结合的 ChIPseq 峰。顾名思义,转录因子可以影响其靶基因的表达。 转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。
3. 基因注释 由于转录因子,如名称所示,可能调节其靶基因的转录,我们使用 ChIPseeker 包将代表潜在转录因子结合事件的峰与其重叠或最接近的 mm10 基因相关联。 library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene)library(ChIPseeker)peakAnno <- annotatePeak(macsPeaks_GR, tssRegion=c(-1000, 1000), TxDb=TxDb.Mmuscul...
最典型的对于转录因子,通常都是位于基因的启动子区;其次是邻近的基因的注释,蛋白结合到DNA上之后,主要是发挥基因表达调控的功能,这些peaks区域附近的基因就作为其候选的调控基因。 Motif(基序)分析:在ChIP-seq数据分析中,motif分析是一项重要的分析内容。通过motif分析,我们可以对转录因子结合位点的序列模式有进一步的...