names(mainChrSeq) <- mainChromosomes mainChrSeqSet <- DNAStringSet(mainChrSeq) mainChrSeqSet mainChrSeqSet 现在我们有了一个 DNAStringSet 对象,我们可以使用 writeXStringSet 来创建我们的 FASTA 序列文件来比对。 代码语言:text 复制 writeXStringSet(mainChrSeqSet, "BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10.main...
writeXStringSet(mainChrSeqSet,"BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10.mainChrs.fa") 3. 索引创建 我们将使用 subread 背后的 subjunc 算法进行对齐。因此,我们可以使用 Rsubread 包。在我们尝试比对我们的 FASTQ 文件之前,我们需要首先使用 buildindex() 函数从我们的参考基因组构建一个索引。 buildindex() 函数仅采用我...
names(mainChrSeq) <- mainChromosomes mainChrSeqSet <- DNAStringSet(mainChrSeq) mainChrSeqSet mainChrSeqSet 现在我们有了一个 DNAStringSet 对象,我们可以使用 writeXStringSet 来创建我们的 FASTA序列文件来比对。 writeXStringSet(mainChrSeqSet, "BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10.mainChrs.fa") 3. 索引...
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. ChIPseq reads 比对 在评估读取质量和我们应用的任何读取过滤之后,我们将希望将我们的读取与基因组对齐,以便识别任何基因组位置显示比对读取高于背景的富集。 由于ChIPseq 读数将与我们的参考基因组连续比对,我们可以使用我们在之前中看到的基因组比对器。生成的 BAM 文件将包含用于进一步分析的对齐序列读取。
而我们通过ChIP-seq,对 Peak 区域鉴定 motif 序列,在序列片段的每个位置上,得到不同碱基的数量,形成一个矩阵,将得到的 motif 序列与 JASPAR 数据库进行比对,根据碱基数量权重,形成这样的logo图,字母越大的,说明这个位置是这个碱基的可能性更大,从而鉴定出靶蛋白binding的 motif。
而我们通过ChIP-seq,对 Peak 区域鉴定 motif 序列,在序列片段的每个位置上,得到不同碱基的数量,形成一个矩阵,将得到的 motif 序列与 JASPAR 数据库进行比对,根据碱基数量权重,形成这样的logo图,字母越大的,说明这个位置是这个碱基的可能性更大,从而鉴定出靶蛋白binding的 motif。
接下来是根据生信技能树课程、思维导图、PPT和综述文献整理的笔记。前面的笔记是:ChIP-seq数据分析课程学习笔记之fastq测序数据的准备 8-fastq数据的质量控制 前面我们已经下载好了全部的fastq数据,接下来就 使用trim_galore软件进行质控 先走一波QC 代码语言:javascript ...
因此相比于input,ChIP样本中唯一比对reads的起始位点所占比例应该更低;另外相比于组蛋白标记,转录因子相关的比例也会更低,因为转录因子特异性结合区域更集中。一般ChIP-seq样本能得到80%以上的唯一比对起始位点(而RNA-seq只有15%左右) 2.1 统计比对的fq中有多少reads...
通过互补染色质分析实验分析的基因组位点揭示了染色质结构的不同方面:ChIP-seq显示特异性转录因子(TF)的结合位点; DNase-seq,ATAC-seq和FAIRE-seq显示开放染色质的区域;和MNase-seq鉴定良好定位的核小体。在ChIP-seq中,特异性抗体用于直接或通过包含靶因子的复合物中的其他蛋白质提取结合至靶蛋白的DNA片段。在DNase...