在ChIP-Seq(染色质免疫沉淀测序)技术中,"peak"指的是基因组上的特定区域,这些区域富含由ChIP实验所...
到目前为止,我们一直在处理对应于转录因子结合的 ChIPseq 峰。顾名思义,转录因子可以影响其靶基因的表达。 转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak 注释 ChIPseeker 是一个有用的基因峰注释包。通过在...
peak=GenomicRanges::GRangesList(WG1=readPeakFile("8WG16-1.sorted.bam_peaks.narrowPeak"),WG2=readPeakFile("8WG16-2.sorted.bam_peaks.narrowPeak"))#(先指定的在右侧,这个比较奇怪,所以以后还是要改成2号在前) 使用ChIPseeker包中的readPeakFile函数将bed文件读入到R,并存储为GRanges对象 covplot(peak,...
到目前为止,我们一直在处理对应于转录因子结合的 ChIPseq 峰。顾名思义,转录因子可以影响其靶基因的表达。 转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak 注释 ChIPseeker 是一个有用的基因峰注释包。通过在...
转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak 注释 ChIPseeker 是一个有用的基因峰注释包。通过在小鼠 TXDB 对象(mm10基因组)的来源中使用预定义的注释,ChIPseeker 将为我们提供峰落在基因中的位置以及到 TS...
CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步: 整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异peak关联基因...
转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak 注释 ChIPseeker 是一个有用的基因峰注释包。通过在小鼠 TXDB 对象(mm10 基因组)的来源中使用预定义的注释,ChIPseeker 将为我们提供峰落在基因中的位置以及到 ...
grepl('_',seqlevels(peak))seqlevels(peak,pruning.mode="coarse")<-seqlevels(peak)[keepChr]peakAnno<-annotatePeak(peak,tssRegion=c(-3000,3000),TxDb=txdb,annoDb="org.Mm.eg.db")peakAnno_df<-as.data.frame(peakAnno) 代码语言:
进一步的生物信息学分析,如Peak Calling和Motif Discovery,会将这些peaks转化为可解读的信号,揭示出潜在的序列特征和规律。这些信息对于理解基因表达调控网络、确定转录因子的靶基因以及揭示疾病相关基因的调控机制至关重要。总之,ChIP-seq中的peaks是基因调控舞台上的一枚枚重要棋子,它们以数据的形式为我们...
–-outdir PeakDirectory-cSorted_Input_MEL.bam 3.2. 在 R 中运行 MACS2 Herper 允许我们从 R 中运行 conda 包。MACS2 已安装到 ChIPseq_analysis 中。所以我们可以使用 with_CondaEnv() 从 R 中使用这个环境。 myChIP<-"Sorted_Myc_MEL_1.bam"myControl<-"Sorted_Input_MEL.bam"with_CondaEnv("ChIP...