对ChIP-seq的下游分析,蛋白的差异结合很重要,在它的分析中包括两点:结合区域(峰宽)和亲和能力(峰高)。所以单纯的用deseq2等差异表达工具很难实现ChIP-seq的差异结合分析,现在Bioconductor上已经推出了几个对差异结合分析的工具,其中就包括DiffBind。 安装: DiffBind 需要不低于3.5 版本的R if (!requireNamespace("...
CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步: ■ 整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析。 ■ 筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异p...
Chip差异Peak分析结果及报告 1. 概述 1.1. 背景及分析流程简介 为了理解细胞中更为复杂的生物过程,许多研究已在通过比较ChIP-seq的差异获得的不同数据。越来越多的ChIP-seq实验正在研究多种实验条件(例如各种治疗条件,几个不同的时间点和不同的治疗剂量水平)下的转录因子结合,组蛋白修饰的差异。差异富集在...
观察到的共同峰的差异被认为反映了两个样本之间 ChIP-Seq 信号的比例关系,可以应用于所有峰。 MANorm可以用于: 两个ChIP-seq 样本的标准化 两个ChIP-seq 样本的定量比较(差异分析) 评估蛋白质结合位点(峰)的重叠富集 阐明细胞类型特异性基因调控的潜在机制...
ChIP-seq分析的可靠性取决于抗体质量,包括特异性和信噪比(S/N)。非特异性抗体-DNA结合的假阳性富集位点可能会干扰分析,因此应使用多种抗体验证ChIP-seq结果。 虽然大多数ChIP-seq工具都是针对特定基因组区域的sharp peaks,如转录起始位点(TSS),但一些组蛋白...
RNA-seq差异分析Benchmark.jpg 另外顺带再贴一下前阵子发在 GB 上闹得沸沸扬扬的Wilcoxon rank-sum test,哈哈,作者面对 DESeq2 作者还做了文章发了后的回答。 Exaggerated false positives by popular differential expression methods when analyzing human population samples ...
7.ChIP-Seq的分析流程是什么？首先对原始下机数据（Raw Data）进行过滤，将过滤后得到的高质量序列(...
通过对ChIP-seq数据进行系统化的生物信息学分析,我们能够获得如下结果: 1)通过检测疾病相关转录调控原件确定该转录调控原件的下游靶基因集合或观察病灶部位内部的表观遗传状态异常; 2)比较疾病样本和正常样本中转录调控原件在染色体上结合位置的差异,选取疾病特异性的转录调控原件结合位点,观察这些位点周围的基因,缩小候选...
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,落脚到基因的功能上来,那么在文章里你就会看到这样的图: 还有一种结果图,我们在做ChIP-seq的文章里也经常看到,就是转录因子结合序列的logo图: 与转录因子结合的...