从图中也可以看出来这个数据库存放了chip-seq在内等很多测序数据 我们点击Data下的ChIP-seq matrix 在新的页面你会看到有很多chip-seq的数据, 有人的也有小鼠的, 实验用到的细胞也有很多来源, 我么直接在搜索框搜HEK293搜到我们需要的关于HEK293细胞系(cell line)的实验数据,并选择研究小鼠转录因子的(Mus muscul...
ATAC-Seq与ChIP-Seq的不同的是ATAC-Seq是全基因组范围内检测染色质的开放程度,可以得到全基因组范围内的蛋白质可能结合的位点信息,一般用于不知道特定的转录因子,用此方法与其他方法结合筛查感兴趣的特定调控因子;但是ChIP-Seq是明确知道感兴趣的转录因子是什么,根据感兴趣的转录因子设计抗体去做ChIP实验。 本实验ChIP...
ChIP-seq的数据是以read的方式存储的。一个数据集大约翰几百万个read。对于ChIP-seq数据的分析主要应用到包GAlignments,这个包要调用python下的Bioconductor 至于怎么用这个包将Raw数据转化成可以操作的read我在今后会分享给大家,如果感兴趣的也可以一些生物信息学论坛找人交流。 我们先看看一个可以分析的ChIP-seq数据长...
作者采用全基因组方法，进行RNA测序（RNA-seq）分析和不同环境温度下植物的H3组蛋白36号赖氨酸三甲基化（H3K36me3）的染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）。对这些数据集的分析和比较表明，温度诱导的差异剪接基因在H3K36me3中富集。此外，作者发现H3K36me3沉积的减少会导致温度诱导的选择性剪接的改变。最后的结果表...
ChIP-seq的数据是以read的方式存储的。一个数据集大约翰几百万个read。对于ChIP-seq数据的分析主要应用到包GAlignments,这个包要调用python下的Bioconductor 至于怎么用这个包将Raw数据转化成可以操作的read我在今后会分享给大家,如果感兴趣的也可以一些生物信息学论坛找人交流。
ChIP-seq在免疫沉淀中使用抗体,数据的质量很大程度上取决于抗体的质量。且不同供应商,不同批次之间差异较大。验证抗体质量过程费力且耗时。 ChIP-seq数据分析产生图谱中的峰需要与对照样品的相同基因座进行比较,以验证峰的显著性。 参考文献 [1] P.J. Park, ChIP-seq: advantages and challenges of a maturing ...
ChIP-seq的数据是以read的方式存储的。一个数据集大约翰几百万个read。对于ChIP-seq数据的分析主要应用到包GAlignments,这个包要调用python下的Bioconductor 至于怎么用这个包将Raw数据转化成可以操作的read我在今后会分享给大家,如果感兴趣的也可以一些生物信息学论坛找人交流。
对于第二个数据集，我们将UCSD的Bing Ren生成的ATACseq作为ENCODE联盟的一部分。它包括来自小鼠几种组织...
同类数据 31chipseq 基因组数据集 32结核分枝杆菌基因数据集 23CUTG数据库 不同生物样本的基因组编码DNA中的密码子使用频率数据 14染色单体:通过整合遗传图谱和保守共线性来修复和增强组装基因组的一套工具 15果蝇黑色素母细胞基因组数据,探索普通果蝇的注释基因组 × 帕依提提提温馨提示 该数据集正在整理中,为您...
我们这里的数据中，Nanog 和 Pou5f1都能看到两个峰：它就是根据cross-correlation的最大、最小值计算的 RSC值低可能是由于ChIP的质量差、测序reads质量差导致错配多、测序深度不够【其实可以理解为：RSC值低=》就是相关性计算的值低=》正负链没有足够的reads =》 也就是上述原因】另外，数据集的...