在此ChIPseq 研讨中,我们将研究小鼠 MEL 和 Ch12 细胞系中转录因子 Myc 的全基因组结合模式。 我们可以从 Encode 网站检索原始测序数据。在这里,我们使用小鼠 MEL 细胞系、样品 ENCSR000EUA(重复 1)下载 Myc ChIPseq 的测序数据。 3. 数据处理 3.1. 处理准备 一旦我们下载了原始 FASTQ 数据,我们就可以使用 ...
SE 表示处理单向测序结果(PE表示处理双向测序结果,这类数据需要两个输入文件(一个为forward的,一个为reverse的),4个输出文件,分别为2个是’paired’,2个是’unpaired’); phred33 为碱基质量格式(默认的是-phred64,检测质量格式可以使用:perl fastq_phred.pl+“文件路径”,来检查); thread:使用的线程数 trimlo...
进入新的页面之后我们点击File details会看到Raw sequencing data, 一共有两个重复数据, 因为 chip-seq大多是单端测序, 我们只要选择一个进行分析, 首先是把数据下载下来, 直接下载可能比较慢, 我已经用远端的服务器提前下载好上传到云盘了, 可以在生物楠公众号后台回复CTCF获取下载链接 分析chip-seq的数据还需要一...
组蛋白ChIP-seq和转录因子ChIP-seq的流程具有相同的比对步骤,但在信号和peak calling方法以及随后的重复统计处理方面有所不同。转录因子ChIP-seq(TF ChIP-seq)专门研究被认为与特定DNA序列相关联以影响转录速率的蛋白质。 图4:具有生物学重复实验的转录因子ChIP-seq分析流程 图5:没有生物学重复实验的转录因子ChIP-se...
作者并没有给peaks文件,要想利用这个数据,只能自己重新处理,这就是为什么需要学会ChIP-seq数据处理的原因。不过作者给了bw文件,所以可以勉强跟自己的结果相互验证。 这里作者使用的是 Illumina Genome Analyzer II 测序仪,有点过时了,测序策略是 se50。
代码如下(chipseq数据不建议进行reads长度筛选,即不需要-l参数): usage:fastp-i<in1>-o<out1>[-I<in1>-O<out2>][options...]#1 PE测序fastp-i sample.R1.fastq.gz-o sample.R1.clean.fq.gz \-Isample.R2.fastq.gz-Osample.R2.clean.fq.gz \-5--cut_front_window_size4--cut_front_mean_...
1.2 ChIP-seq技术原理 2 ChIP-Seq数据分析 2.1 数据下载 2.2 质量控制(data_assess) 2.3 比对到参考基因组(mapping_analysis) 2.4 搜峰(Peak_calling) MACS2 2.4.1 MACS2 核心: callpeak 用法 2.4.2 callpeak 结果文件说明 2.4.3 bdg file → wig file ...
通过去除冗余、构建模型、计算片段大小、生成峰值等步骤，使用MACS2软件识别ChIP峰，对实验数据进行分析。八、结果汇总与可视化 统计共同峰值，整合结果生成热图，直观展示ChIP-seq数据分析成果。此教程适合ChIP-seq数据初学者，提供从数据获取到结果展示的完整流程，无需编程背景。银河平台提供存储空间，但可能...
数据处理是ChIP-Seq分析的关键步骤，包括对测序质量的初步评估、异常值去除、接头处理、reads匹配等。常用软件如fastqc、multiqc、trim_galore、picard和samtools用于数据质量控制和预处理。为了简化流程，可编写脚本自动执行一系列处理步骤，如trim_galore进行接头去除，bowtie2用于reads对匹配，以及picard进行reads...