对于有共有区域(overlap)的Peak,计算最高峰位点并向其两侧各延伸250bp作为合并峰计算区域,对每个区域进行的每组样本进行reads表达定量,进行差异Peak的计算,筛选出差异Peak,进行临近3K注释到基因上,进行基因集富集分析。
deseqMyc deseqMyc 我们可以使用 results() 函数提取差异区域的信息。 我们向 results() 函数提供 DESeq2 对象、对对比参数感兴趣的比较以及返回格式参数的输出类型。 与对比参数的比较作为长度为 3 的向量提供,包括感兴趣的元数据列和要测试的组。 我们可以使用 order() 函数按 pvalue 对结果进行排序,以按最...
--d1 --d2是运行macs callpeak过程中的输出中间结果。然后运行结束会有三个文件：其中：common文件输出的是2个peak中没有显著差异的peak；cond1是前面上调的peak；反之，cond2是下调的peak；文件中最后一列用来衡量peak之间的差异程度。
9. chip-seq2(查看peak、motif、peak注释)是【推荐课程】生物信息学【实战分析】的第9集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
因为我上面的样本是CK和treatment的,所以需要发现2个样本之间的差异peak。 对于差异的peak我依旧用的是MACS2里面的bdgdiff包。 具体命令如下: macs2 bdgdiff --t1 BZU2_treat_pileup.bdg --c1 BZU2_control_lambda.bdg --t2 CK_treat_pileup.bdg --c2 CK_control_lambda.bdg -l 120 --d1 4191608 --d...
CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步: 整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异peak关联基因...
ChIP-seq测序分析 Peak分析: Peak注释和分布分析,Peak关联基因的GO、KEGG的注释和富集分析, 转录因子和Motif分析等。 多样本差异分析:差异 Peak 分布情况统计,差异 Peak 关联基因GO、KEGG 功能注释与富集,转录因子预测,Motif 预测等。 · 后续验证 01 ChIP-qPCR ...
Genrich 是一个用于从高通量测序数据中识别基因组区域的显著富集(即peak calling)的生物信息学工具。它主要用于处理ChIP-seq(染色质免疫沉淀测序)、ATAC-seq(转座酶可及性测序)和DNAse-seq(DNase I敏感位点测序)等实验的数据。这些技术广泛用于研究蛋白质与DNA的相互作用以及染色质的开放性。
CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步: 整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析 筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异peak关联基因...