在ChIP-Seq(染色质免疫沉淀测序)技术中,"peak"指的是基因组上的特定区域,这些区域富含由ChIP实验所...
library(DESeq2)deseqMyc<-DESeqDataSetFromMatrix(countData=assay(myMycCounts),colData=metaDataFrame,design=~CellLine,rowRanges=HC_Peaks) 我们现在可以使用 DESeq() 函数在我们的 DESeq2 对象上运行 DESeq2 工作流程。 deseqMyc<-DESeq(deseqMyc) 我们的 DESeq2 对象已更新,以包含有用的统计信息,例如...
Genrich介绍 Genrich 是一个用于从高通量测序数据中识别基因组区域的显著富集(即peak calling)的生物信息学工具。它主要用于处理ChIP-seq(染色质...
design = ~CellLine, rowRanges = HC_Peaks) 我们现在可以使用 DESeq() 函数在我们的 DESeq2 对象上运行 DESeq2 工作流程。 deseqMyc <- DESeq(deseqMyc) 我们的 DESeq2 对象已更新,以包含有用的统计信息,例如我们的标准化值和每个非冗余峰调用中的信号方差。 deseqMyc 我们可以使用 results() 函数提...
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。差异富集在生物学和医学研究中已变得具有实际重要性...
HC_Peaks 2. 计数区域 我们将从对齐的 BAM 文件中计数以量化 IP 片段。 正如我们之前所见,我们可以使用 BamFileList() 函数来指定要计数的 BAM,重要的是,为了控制内存,我们使用yield() 参数指定一次要保存在内存中的读取次数。 library(Rsamtools) bams <- c("~/Projects/Results/chipseq/testRun/BAMs/Sorted...
HC_Peaks 2. 计数区域 我们将从对齐的 BAM 文件中计数以量化 IP 片段。 正如我们之前所见,我们可以使用 BamFileList() 函数来指定要计数的 BAM,重要的是,为了控制内存,我们使用 yield() 参数指定一次要保存在内存中的读取次数。 library(Rsamtools)bams<-c("~/Projects/Results/chipseq/testRun/BAMs/Sorted_My...
当我们在ChIP-seq分析中发现peaks时,它就像是一个地图上的显著标记,指示着特定蛋白质(如转录因子或调控因子)与DNA序列的热点互动区域。Peaks实质上代表着在ChIP实验中,通过特定抗体筛选出的DNA片段,这些片段在染色质上呈现出高度富集。它们通常是由于蛋白质结合导致的局部DNA构象改变,使得这些区域在...
ChIP-seq 分析:Peak 注释与可视化(9) 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:...
以下引自deeptools辅助CHIP-seq数据分析-可视化(http://www./2136.html) 第一个功能,把bam文件转换为bw格式文件: bamCoverage -b tmp.sorted.bam -o tmp.bw 里面有一个参数非常重要,就是--extendReads 在 macs软件里面也有,macs2 pileup --extsize 200 ,就算是你的reads长度可能不一致,是否需要把它们补齐...