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。 2. 参考基因组生成 首先,我们需要以 FASTA 格式检索感兴趣的基因组的序列信息。我们可以使用 BSgenome 库来检索完整的序列信息。对于小鼠 mm10 基因组,我们加载包 BS...
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() 函数仅采用我们...
DNA修饰: DNA甲基化免疫共沉淀技术(MeDIP), 目标区域甲基化,全基因组甲基化(WGBS),氧化-重亚硫酸盐测序(oxBS-Seq), TET辅助重亚硫酸盐测序(TAB-Seq) RNA修饰: RNA甲基化免疫共沉淀技术(MeRIP) 蛋白质与核酸相互作用: RIP-Seq, ChIP-Seq, CLIP-Seq 还有最近比较火的 ATAC-Seq ATAC-seq 能干啥?( http:/...
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...
ChIP-seq也存在一定局限性,很多原因都会影响ChIPseq测序结果:比如免疫共沉淀中抗体的特异性、细胞类型、起始样本量;再比如测序深度:对于转录因子最小5-10M,对于组蛋白修饰宽谱图则更高,标准为20-40M,随着测序深度增加,组蛋白修饰检测比例也会增加,最后达到平稳,测序深度饱和点取决于组蛋白修饰和所研究的物种基因组...
横向代表基因组坐标,纵向代表ChIP-seq的信号强度, 伙伴们在文章中可能看到过有的峰图不只是向上的,还有向下的,水平线上方的峰代表正方向的,下方的代表互补链,有的一上一下有些错位, 是测序造成的。 转录因子的结合和组蛋白修饰,二者的峰形差异很明显:转录因子结合的特征峰,峰型高,而且窄;而组蛋白修饰结合的特...
Step2:利用bwa将测序数据比对到参考基因组中 Note:由于黑麦基因组的染色体ID为GWHASIY00000001-8,为方便后续对bam文件排序,因此可以将其染色体ID转换位Chr1-Chr8。 更改黑麦基因组染色体之前的ID: image 使用脚本对黑麦基因组染色体ID进行批量更改 for i in {1..8}; do sed -i "s/GWHASIY0000000$i/Chr$i...
2)基因组区域(富集峰)类 一般区域不固定,关注于定性。例如ChIP-seq、ATAC-seq、Cut&tag等比对后获得的富集峰。一般以bed格式存储,第一列是染色体,第二列是富集峰起始坐标,第三列是富集峰终止坐标(图1)。eccDNA,m6A,MeDIP等归于此类。 图1. 表达类(区域固定) vs 富集峰类(区域不固定) ...
染色质免疫共沉淀测序(ChIP-seq)技术原理 蛋白质与DNA相互识别是基因转录调控的关键,也是启动基因转录的前提。ChIP技术是在全基因组范围内检测DNA与蛋白质体内相互作用的一种标准方法[1],该技术由Orlando等[2]于1997年创立,最初用于组蛋白修饰的研...
通过染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)技术获得了猪肝脏中H3K27ac的分布情况。将reads比对到猪的参考基因组(Sscrofa 11.1)。通过peaks鉴定和过滤程序,确定了每个样本中平均77947个H3K27ac峰值。所有峰值进一步合并成至少在三个样本中出现的90991个共有峰值。在转录起始位点(TSS)1 kb范围内的共有峰值定义为启动子(1654...