我们的 DESeq2 对象已更新,以包含有用的统计信息,例如我们的标准化值和每个非冗余峰调用中的信号方差。 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...
观察到的共同峰的差异被认为反映了两个样本之间 ChIP-Seq 信号的比例关系,可以应用于所有峰。 MANorm可以用于: 两个ChIP-seq 样本的标准化 两个ChIP-seq 样本的定量比较(差异分析) 评估蛋白质结合位点(峰)的重叠富集 阐明细胞类型特异性基因调控的潜在机制...
ChIPComp、DBChIP、DESeq2、DiffBind、DIME、edgeR、HOMERpd、MAnorm、MAnorm2、MMDiff2、NarrowPeaks、uniquepeaks 不依赖 Peak caller 的差异分析工具: MACS2的 bdgdiff 函数、ChIPDiff、ChIPnorm、chromstaR、csaw、diffReps、EpiCenter ... Tools 考虑的几种因素: 1、实验组与对照组差异分析情况:完全下降或者上升、...
越来越多的ChIP-seq实验正在研究多种实验条件(例如各种治疗条件,几个不同的时间点和不同的治疗剂量水平)下的转录因子结合,组蛋白修饰的差异。差异富集在生物学和医学研究中已变得具有实际重要性。 为了建立对比条件消除误差,我们对数据进行了以下流程处理:我们首先将A与B两组的结果进行共有Peak区域基因计算,对于有共...
对ChIP-seq的下游分析,蛋白的差异结合很重要,在它的分析中包括两点:结合区域(峰宽)和亲和能力(峰高)。所以单纯的用deseq2等差异表达工具很难实现ChIP-seq的差异结合分析,现在Bioconductor上已经推出了几个对差异结合分析的工具,其中就包括DiffBind。 安装: ...
但是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...
如果样本的S/N变化很大(如有和无刺激),则考虑spike-in分析(也称校准分析),该方法在免疫沉淀之前或之后将不同物种的等量DNA添加到所有样本中,并根据衍生reads数估计权重系数。与计算相对差异的归一化方法不同,spike-in ChIP-seq可以研究绝对水平差异。然而即使...
ChIP-seq在样品数量方面比ChIP芯片更具优势,因为ChIP-seq需要更少的量。ChIP-seq产生更精确的蛋白质结合位点列表和转录因子,增强子和序列基序的鉴定。可以使用ChIP-seq分析染色质和组蛋白变体的核小体定位和翻译后修饰。这种分析尤其受益于增强的空间分辨率。
全外显子测序(Exome-seq): 首先外显子组(Exome)是指真核生物基因组中全部外显子区域的总和,包含了蛋白质合成最直接的信息。外显子组测序(Exome-seq)是利用设计好的探针将坐标已知的全基因组外显子区域的DNA捕捉并富集后,进行高通量测序的基因组分析方法。 对于人类基因组来说,外显子区域大概占到基因组的1%...