数据分析:通过对测序数据的处理和分析,将样品序列与基因组序列对齐,从而确定蛋白质结合的 DNA 序列。这些数据可以进一步被用来识别结合位点、研究基因调控、表观遗传变化等生物学过程。 ChIP-Seq工作流程(图片来源于维基百科) 分析步骤 ChIP-Seq数据分析是从 ChIP-Seq 实验生成的测序数据中进行处理和解释的过程。其目标...
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...
接头修剪和质量修剪可以显著影响数据质量。 重复率(Duplication rate) 说明数据中存在的重复读取的比例。高重复率可能表明样本中存在大量PCR或测序过程中的重复,这可能会影响后续分析如峰调用的效果。 报告文件(JSONand HTML reports) 提供了详细的质量控制报告的链接,这些报告以更直观的方式展示数据质量和处理结果,方便...
macs2 callpeak-t test.bam-c control.bam-fBAM-g hs-n test-B-q0.01 针对不同的数据考虑用不同的参数。 5.下游分析 (downstream analysis) 分析完之后下游可以做的事情很多,视情况而定。可以同时分析DNase-seq或者ATAC-seq的数据,看转录因子与染色质开放区的关系;或者Homer等工具注释peaks,看不同转录因子/...
chip-seq数据分析大体流程,引自微信公众号《生信技能树》 0_2 用到的软件或脚本 测序数据质控:fastp; 测序数据比对:bowtie2; 比对数据排序等:samtools; callPeaks:MACS3; 差异peaks寻找及作图:DiffBind;deeptools; peaks注释:chipseeker; motif寻找: 0_3 conda环境安装 ...
CHIP-SEQ 分析流程,分析分为4步 质量控制,用的是Fastqc等 序列比对,Bowtie2或BWA peak calling, MACS peak注释, ChIPseeker CHIP数据分析所特有的步骤:peak calling: 染色体上信号波形的定义; 建立背景矫正模型; 建立搜索peaks的准则,即建立判断怎样可以是一个peak(一般会用到背景矫正模型中的背景值); ...
(2)ChIP-seq数据的生物信息学分析流程展示 ChIP-seq数据的生物信息学分析步骤包括:测序饱和度估计、测序后reads的质控和筛选、clean reads比对、蛋白因子结合位点检测、结合位点周围候选靶基因注释、样本组间数据比较和差异结合位点的确定、特定基因的功能富集分析、个性化下游分析。
在进行Chip-seq数据分析之前,我们需要明确Chip-seq分析的目的以及所需的数据和工具。Chip-seq是一种用于研究染色质上与蛋白质结合的区域的技术,通过该技术可以对转录因子、组蛋白修饰等进行定位和研究。本文将介绍基本的Chip-seq数据分析流程,并提供相应的代码。
(2)从公共数据库中下载ChIP-seq数据 多个公共数据库可以下载组蛋白修饰ChIP-seq数据,如人内皮细胞表观基因组数据库,包含人体9种血管类型中获得的424个组蛋白修饰ChIP-seq和67个RNA-seq数据集,有包括reads、比对文件、bigwig文件和peaks表等多种数据类型可用...