ChIP-seq/DAP-seq/CUT&Tag的原理都可以归纳为目标蛋白在基因组某个位点结合后,含有该位点的DNA片段将会被选择性富集;测序之后,来自于此DNA片段的reads较其他非蛋白结合的DNA片段reads多,在数据可视化上呈现一个堆集起来的山峰(在计算机概念上叫“peak”)。ATAC-seq的原理则是利用Tn5转座酶特异性识别染色质开放区并...
bamCoverage -e 170 -bs 10 -b ap2_chip_rep1_2_sorted.bam -o ap2_chip_rep1_2.bw # ap2_chip_rep1_2_sorted.bam是前期比对得到的BAM文件 得到的bw文件就可以送去IGV/Jbrowse进行可视化。 这里的参数仅使用了-e/--extendReads和-bs/--binSize即拓展了原来的read长度,且设置分箱的大小。其他参数...
一、chip-seq的原理: 二:chip-seq的操作流程(粗略): 三、chip-seq的分析流程(粗略): 四、IGV可视化: 一、chip-seq的原理: (1)ChIP-Seq(染色质免疫沉淀测序)是一种用于研究蛋白质与染色质相互作用的高通量测序技术;可视作染色体免疫共沉淀技术与二代测序技术的结合;ChIP可用于检测某种特异蛋白或某种特异蛋白修...
ChIP-seq/DAP-seq/CUT&Tag的原理都可以归纳为目标蛋白在基因组某个位点结合后,含有该位点的DNA片段将会被选择性富集;测序之后,来自于此DNA片段的reads较其他非蛋白结合的DNA片段reads多,在数据可视化上呈现一个堆集起来的山峰(在计算机概念上叫“peak”)。ATAC-seq的原理则是利用Tn5转座酶特异性识别染色质开放区并...
ChIP-seq 分析:Mapped 数据可视化(4) 1. Mapped reads 现在我们有了 BAM 文件的索引,我们可以使用 idxstatsBam() 函数检索和绘制映射读取的数量。 mappedReads<-idxstatsBam("SR_Myc_Mel_rep1.bam")TotalMapped<-sum(mappedReads[,"mapped"])ggplot(mappedReads,aes(x=seqnames,y=mapped))+geom_bar(stat="...
三、IGV进行可视化 1.bam文件导入IGV(必须有index),可以看到track里面每个read的大小,位置,甚至突变。 bw(bigwig)文件是从bam转来的也可以。看不到每个read独立的信息了。只能看到某个位置有没有read,以及深度。 上面bam或者bw都是从测序fastq,转成sam,再转成bam和bw的。
Save Image”功能，以矢量格式保存图像。总结 IGV为基因组数据可视化提供了强大的支持，通过合理的文件导入、定位与图像美化，可轻松创建专业级的图表。如需更高效的服务，爱基百客生物提供ChIP-seq/DAP-seq/ATAC-seq/CUT&Tag等全套技术服务，包括可视化文件生成和指定基因的可视化绘图，欢迎联系咨询。
ChIP-seq 分析:Mapped 数据可视化(4) 1. Mapped reads 现在我们有了 BAM 文件的索引,我们可以使用 idxstatsBam() 函数检索和绘制映射读取的数量。 mappedReads<-idxstatsBam("SR_Myc_Mel_rep1.bam")TotalMapped<-sum(mappedReads[,"mapped"])ggplot(mappedReads,aes(x=seqnames,y=mapped))+geom_bar(stat="...
1 ChIP-Seq技术 1.1 概念 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 ...