ChIP-Seq 数据分析是从 ChIP-Seq 实验生成的测序数据中进行处理和解释的过程。其目标是识别基因组中富集了感兴趣的蛋白质或特定组蛋白修饰的区域,称为峰(peaks),并分析其功能意义。ChIP-Seq 数据分析可以提供有关转录因子结合位点、组蛋白修饰以及其他 DNA 结合蛋白的信息,从而揭示基因调控和细胞过程的信息。 进行Ch...
去除低质量读段:使用质量控制工具(如FastQC)去除测序过程中产生的低质量数据。 去除接头序列:使用工具(如Cutadapt)去除文库中接头序列的污染。 3.2 比对 比对:将清理后的测序读段比对到参考基因组上(使用工具如BWA、Bowtie2 或HISAT2)。 3.3 峰值调用 峰值调用:识别在 ChIP-seq 数据中富集的区域,通常使用工具如M...
染色质免疫共沉淀-高通量测序(ChIP-Seq):是指通过染色质免疫共沉淀技术(ChIP)特异性地富集与目的蛋白结合的DNA片段,并对其进行纯化和文库构建;然后对富集得到的DNA片段进行高通量测序,是目前在全基因组水平研究蛋白结合靶DNA序列的重要手段,为转录因子、组蛋白修饰、核小体定位等表观遗传学的研究提供有效方法。 二、...
图1:ChIP-seq实验和分析工作流程。(A)样品制备和测序;(B)ChIP-seq标准分析流程。 (1)环境设置(Environmental setup) NGS分析的计算工具通过各种计算机语言编写,例如C++,R,Python,Java和Perl语言。每种语言都需要不同的设置方法。大多数在Linux系统上执行,也可以使用Linux的Mac终端和Windows Subsystem for Linux (WSL...
(2)ChIP-seq数据的生物信息学分析流程展示 ChIP-seq数据的生物信息学分析步骤包括:测序饱和度估计、测序后reads的质控和筛选、clean reads比对、蛋白因子结合位点检测、结合位点周围候选靶基因注释、样本组间数据比较和差异结合位点的确定、特定基因的功能富集分析、个性化下游分析。
表1:组蛋白ChIP-seq分析流程的inputs 表2:组蛋白ChIP-seq分析流程的outputs (3)流程指南 读长应至少为50个碱基对,鼓励更长的读长;分析流程可以处理低至25个碱基对的读长。可以配对或单端测序。 应注明使用的测序平台。不同的测序平台可能没有可比性。如HiSeq2000与HiSeq4000的重复不同,没有可比性。
一、Chip-seq分析流程 二、数据、参考基因组、所需软件下载 1、参考基因组下载: 以二穗短柄草为例: https://genome.jgi.doe.gov/portal/pages/dynamicOrganismDownload.jsf?organism=Bdistachyon https://genome.jgi.doe.gov/portal/pages/dynamicOrganismDownload.jsf?organism=Bdistachyon# ...
01ChIP-seq 分析工作流程 图1[2]. ChIP-seq 分析工作流。 (A)样品制备、测序和绘图。此过程对(B)和(C)通用。 (B)小规模分析(单个或几个样品)。在这种情况下,可以针对每个样本的属性调整峰值调用策略和参数。 (C)大规模分析(样品多)。左边的矩形表示不同的实验(例如...
### CHIP-seq实验流程 CHIP-seq实验可以分析特定蛋白质结合的基因位点,从而探究蛋白质与基因表达的关系。以下是CHIP-seq实验的详细步骤:1️⃣ 交联:使用交联剂将蛋白质与其结合的DNA紧密结合。交联是非特异性的,所以所有与DNA结合的蛋白质都会紧密结合。2️⃣ DNA片段化:将长片段的DNA打成小片段(约200bp)...