但文献中只是单单给出一个不同样本ChIP-seq peak数据之间的computeMatrix热图,并没有说明具体的差异以及对差异进行分析。H3K27ac是基因活性的标志,因此它的相关ChIP-seq数据能够帮助识别在DIPG和GBM中活跃的增强子,这些增强子可能参与了肿瘤特定的转录调控。通过分析H3K27ac修饰与基因启动子区域的相互作用,可以预测出DIP...
通过差异Peak分析,我们得到了基因组范围内的差异Peak信息,为进一步得到差异Peak附近的临近基因信息,我们使用Chipseeker进行进一步注释,得到Peak所对应的临近注释基因,并给出Peak在Promoter的上下游3k,或之外的Intron、Exon等区域的位置及距离等信息的注释文件:Results/*DiffPeakInfo_FC2-q0.05_PeakAnno.xls。 Result...
DESeq2 包包含一个工作流程,用于评估复制条件之间片段/读取丰度的局部变化。此工作流程包括标准化、方差估计、离群值移除/替换以及适用于高通量测序数据(即整数计数)的显着性测试。 要使用 DESeq2 工作流程,我们必须首先创建一个感兴趣条件的 data.frame,并将行名设置为我们的 BAM 文件名。 metaDataFrame <- dat...
peakAnno_GR<-as.GRanges(peakAnno)peakAnno_DF<-as.data.frame(peakAnno)peakAnno_GR[1:2,] 3. 可视化 Peak 注释 现在我们有了来自 ChIPseeker 的注释峰,我们可以使用 ChIPseeker 的一些绘图功能来显示基因特征中峰的分布。在这里,我们使用 plotAnnoBar 函数将其绘制为条形图,但 plotAnnoPie 会生成类似于饼图...
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...
比对后,比对到相同基因组位置的reads被过滤为冗余reads,去冗余后剩余的reads用于后续分析。 (5)Peak calling peak-calling可以鉴定基因组中显著富集位点(peaks)。peak-calling结果通常以BED格式呈现。尽管ChIP-seq peaks没有strand信息,但可以从基因信息中预测(如...
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(...
这些参数是 Genrich 命令行工具的一部分,用于分析高通量测序数据以识别基因组上的显著富集区域(peaks)。下面是这些参数的详细解释: 必需的参数: -t <file>: 输入的 SAM/BAM 文件,包含实验样本的数据。 -o <file>: 输出文件,储存检测到的峰值,格式为 ENCODE narrowPeak。 可选的输入/输出参数: -c <file>:...
peak的差异分析 现目前并没有专门为ATAC-seq涉及的差异peak分析工具,目前的差异分析工具根据分析方法同样分为两类,分别是1.consensus peak和2.sliding window-based。对于前者包括HOMER、DBChip、DiffBind依赖于RNA-seq差异分析所需要的包,比如edgeR、DEseq2所作的分析。其中DiffBind或者DBChIP具有交集或者union的选项。
9. chip-seq2(查看peak、motif、peak注释)是【推荐课程】生物信息学【实战分析】的第9集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。