通过ChIP-seq,我们能够识别特定蛋白质结合的DNA区域。ChIP-seq数据分析图通常包括多种图形,如峰值图(peak profiles)、热图(heatmaps)、基因组浏览器视图(genome browser views)等。这些图形可以帮助研究人员直观地了解蛋白质在基因组上的结合模式及其生物学意义。 在ChIP-seq数据分析中,峰值图是最常见的图形之一。它...
而目前启动子区域没有明确定义,在基因内部或距离TSS 2.5kb的peak被认为是靶基因,所以我们在文章中经常可以看到统计reads 在TSS 2.5 kb以内富集强度的分析图:峰图(左)和热图(右) 另外,我们在文章里还可以看到可能会对靶蛋白的亚基以及其他...
但文献中只是单单给出一个不同样本ChIP-seq peak数据之间的computeMatrix热图,并没有说明具体的差异以及对差异进行分析。H3K27ac是基因活性的标志,因此它的相关ChIP-seq数据能够帮助识别在DIPG和GBM中活跃的增强子,这些增强子可能参与了肿瘤特定的转录调控。通过分析H3K27ac修饰与基因启动子区域的相互作用,可以预测出DIP...
而目前启动子区域没有明确定义,在基因内部或距离TSS 2.5kb的peak被认为是靶基因,所以我们在文章中经常可以看到统计reads 在TSS 2.5 kb以内富集强度的分析图:峰图(左)和热图(右) 另外,我们在文章里还可以看到可能会对靶蛋白的亚基以及其他蛋白分别做了ChIP-Seq,然后画了很多韦恩图看不同蛋白的靶基因的相互关系,多...
新手,刚做完一个ChIP-Seq项目的分析,来记录一下,会分好几篇。 首先是下机数据fastqc之后会生成一个html格式的报告,根据报告可以看出自己数据的特点,便于之后clean的参数设置。以下是fastqc(v0.11.5)报告的内容说明(以自己的数据为例,经公司粗过滤后的下机数据)有网上搜索到的也有自己的体会: ...
ChIP-seq的数据是以read的方式存储的。一个数据集大约翰几百万个read。对于ChIP-seq数据的分析主要应用到包GAlignments,这个包要调用python下的Bioconductor 至于怎么用这个包将Raw数据转化成可以操作的read我在今后会分享给大家,如果感兴趣的也可以一些生物信息学论坛找人交流。 我们先看看一个可以分析的ChIP-seq数据长...
我们先看看一个可以分析的ChIP-seq数据长什么样子 start(reads)[1]#查看第一个read的位置 end(reads)[length(reads)] #查看最后一个read的位置 coverage(reads) #查看测序的覆盖度 在测序完成之后read是散在分布在基因组上的,但是呢。如果是结合了蛋白质的基因片段,在建库是就会被富集。被富集的片段,在测序中...
seqnames peak所在染色体 start peak起始位置 end peak终止位置 width peak长度 strand 正负链信息 V4 同Peak文件第4列,peakname,peak的名字 V5 同Peak文件第5列,callPeak的置信度分数,计算方法为int(-10*log10Pvalue) V6 同Peak文件第6列,与上述strand列一致,表示正负链信息 annotation peak注释信息(对于注释到...
之前翻译了一篇单细胞ChIP文章单细胞ChIP-seq技术(CoBATCH) 看到有这个图,大概意思 :将H3K27ac 位点及其细胞分别进行了层次聚类,使用HOMER进行每个enhancer module de nove TF, 使用GREAT进行GO富集分析。使用二项分布进行P-Value。 image.png 以为就是行是很多peak 位置,列是不同细胞的count matrix聚类热图,用pheat...
但是ChIP-seq并不是这样,不同修饰、转录因子等的数据在基因组上富集是不一样的。举个例子,拿 2013 年中的一篇文章(Zhou Du et al., 2013)来说,我们可以看到Peak不仅仅只是分布在Gene ( intron + 5'UTR + 3'UTR + conding exon )区间,而且还有相当一部分分布在Intergenic和Promoter区域。当然如果你如果都...