本综述中,作者专注于生物学研究的实践方法,首先介绍了ChIP-seq从质量评估到染色质状态注释的标准分析工作流程。接下来作者概述了几种用于组蛋白修饰的ChIP-seq高级应用,包括预测基因表达水平、染色质成环 (enhancer-promoter looping)、数据归集(data imputation)...
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...
此外,还可以使用卷积神经网络(convolutional neural networks ,CNN)来预测基因表达或差异基因调控模式。将多个组蛋白修饰ChIP-seq数据和HiChIP数据相比,由于制备单个RNA-seq样品需要相对较低的成本,研究主要目的是阐明组蛋白修饰在基因调控中的组合作用,而不是预测基因表达水平本身。 (2)从表观基因组数据预测染色质互作 ...
此外,还可以使用卷积神经网络(convolutional neural networks ,CNN)来预测基因表达或差异基因调控模式。将多个组蛋白修饰ChIP-seq数据和HiChIP数据相比,由于制备单个RNA-seq样品需要相对较低的成本,研究主要目的是阐明组蛋白修饰在基因调控中的组合作用,而不是预测基因表达水平本身。
简单地说,这是一款寻找两个ChIP-Seq样本之间差异peak的软件。一般ChIP的流程中,若是单一处理的细胞系,那么callpeak之后可能会做binding motif的分析或是peak相关gene的功能分析等;但若是两种处理的细胞系(比如饥饿组和对照组),我们肯定想要知道两种处理下,组蛋白修饰的差异,类似于RNA-Seq中差异表达基因的分析,所以这...
在为ChIP-seq数据开发了各种统计方法和质量指标后,reads分布的可视化检查可以有效直观地评估和分析所获得的数据。可以使用交互式可视化工具,如IGV或 SeqMonk。几个web服务器(如UCSC genome browser和WashU Epigenome browser)可以将获得的ChIP-seq结果与其他注释数据关联分析,如进化保守性和各种组织中的基因表达。
1、确定转录因子在整个基因组上的结合位点,进一步分析结合位点的保守motif;2、确定转录因子调控的下游基因。Histone ChIP-seq适用场景:1、确定全基因组区域内组蛋白修饰位点情况;2、检测同一种组蛋白修饰在不同实验处理或不同发育时期的修饰差异,再结合转录组数据,考察该种组蛋白修饰对基因表达的调控作用;3、...
ChIP-seq的数据是以read的方式存储的。一个数据集大约翰几百万个read。对于ChIP-seq数据的分析主要应用到包GAlignments,这个包要调用python下的Bioconductor 至于怎么用这个包将Raw数据转化成可以操作的read我在今后会分享给大家,如果感兴趣的也可以一些生物信息学论坛找人交流。
全外显子测序(Exome-seq): 首先外显子组(Exome)是指真核生物基因组中全部外显子区域的总和,包含了蛋白质合成最直接的信息。外显子组测序(Exome-seq)是利用设计好的探针将坐标已知的全基因组外显子区域的DNA捕捉并富集后,进行高通量测序的基因组分析方法。 对于人类基因组来说,外显子区域大概占到基因组的1%...