检测结果汇总:(以下结果中文库大小为 FA 判定结果) 此节内容为Chip-seq文库构建质检结果展示: 图中展示了各个样本文库大小及浓度等信息 2.2. 测序数据质量控制 对原始测序数据及去除接头后的可用数据进行质量评估。 具体的qc报告见: Results/2.2.QC/qc_Demo-H3K27ac.html Results/2.2.QC/qc_supplement
首先是下机数据fastqc之后会生成一个html格式的报告，根据报告可以看出自己数据的特点，便于之后clean的参数设置。以下是fastqc（v0.11.5）报告的内容说明（以自己的数据为例，经公司粗过滤后的下机数据）有网上搜索到的也有自己的体会：基本信息 碱基质量，Fred值=-10*log10(p)；p为某碱基测错的概率...
超级增强子(SEs, Super-enhancers )鉴定分析:可以找到影响转录水平异常增加的一系列表观水平的相互作用区域 核心调控网络(CRC, Core transcription regulatory circuitry )分析:可以从SEs中通过调控网络关系找到的核心影响转录因子 1.1.1. chip seq 报告解读 我们的Chip-seq分析报告展示: 分析案例: 染色质免疫共沉淀测序...
这一发现进一步支持了BCL6在肌肉功能中的重要作用,并提示我们其可能在人类肌肉生理和病理过程中发挥关键作用。 骨骼肌中Bcl6的调控区域:通过H3K27ac ChIP-seq数据分析,作者发现肌肉Bcl6位点存在一个假定的超级增强子。超级增强子能够强烈激活基因表达,这一发现为理解BCL6在骨骼肌中的高表达提供了分子机制上的解释,并...
由于ChIP-seq打断片段通常偏小,且唯一序列占整体序列数量的百分比是关注的重点,因此,利用BWA(Burrows Wheeler Aligner)可以更准确的把reads比对到参考基因 组上(Li, H. and R. Durbin, 2009)。将读段与参考序列进行比对统计如下表: 2.2 比对质量统计
进行数据比对。使用samtools将sam转换成bam：目的：将比对结果从sam格式转换为bam格式，以便进行后续的高效处理和分析。步骤：使用samtools的view命令，将sam文件转换为bam文件。通过以上步骤，可以完成ChIpseq数据分析的初步流程，为后续的高级分析和结果解读奠定基础。
Chip-seq(染色质免疫沉淀测序)差异分析是一种生物信息学方法,用于比较在不同条件下(例如,疾病与健康、处理与对照)的蛋白质与DNA相互作用的差异。以下是对Chip-seq差异分析的详细步骤和概念解释: Chip-seq差异分析的基本概念: Chip-seq技术结合了染色质免疫沉淀(ChIP)和高通量测序技术,用于研究特定蛋白质(如转录因...
写在前面:《一篇文章学会ChIP-seq分析(上)》《一篇文章学会ChIP-seq分析(下)》为生信菜鸟团博客相关文章合集,共九讲内容。带领你从相关文献解读、资料收集和公共数据下载开始,通过软件安装、数据比对、寻找并注释peak、寻找motif等ChIP-seq分析主要步骤入手学习,最后还会介绍相关可视化工具。 第五讲:测序数据比对 比对...
ChIPQC是一个Bioconductor包,输入文件包括BAM和peak文件,可以自动计算一些质量评估值,并产生质量报告。 准备数据 BAM files首先对比对过滤后的bam数据(chr12_aln.bam)建索引,然后将bam和index文件从~/ngs_course/chipseq/results/bowtie2移动到自己的目录文件夹data/bams ...
ChIP-seq报告解读 适用人群:生物学、农学、医学等相关专业教师、在站博士后、在读研究生