也可以在所有感兴趣的样本全部勾选完毕后,点击“UCSC Browser”选项跳转到UCSC基因组浏览器中,直观查看ChIP-seq结果,并对结果进行进一步处理(方法见图.step5.2)。 图片来源:Cistrome DB 对于Cistrome DB的质控报告,一般关注唯一比对百分率、富集峰数量及覆盖率等信息;在靶基因预测选项卡中,可以找到这个样本中评分最高...
进入之后,我这里好像没有看到chipseq的数据: 随后,我换一个数据库,首先依然是进入生物医学之家,再进入转录因子结合位点预测网站Cistrome Data Browser: 这个数据库都是一些ChIP-seq的数据,但是好像都有些老了,都是好几年去年的ChIP-seq数据。我在GEO数据...
1. CHIP-seq ChIP-Seq技术是研究蛋白质与DNA相互作用的有力工具,利用该技术可以检测转录因子与DNA的动态调控作用,各种组蛋白修饰,染色质调控因子等,转录因子与组蛋白修饰的ChIP-Seq示意图如下: ChIP-Seq技术包括两部分:建库和测序,建库和测序的质量对于后续分析尤为关键,但是建库前ChIP实验的设计也同...
我曾经一直在想,有没有什么工具可以基于真实的实验,对目标基因的转录调控因子进行更准确的预测呢?这个方法被我找到了,就是在ChIP-seq数据中,筛选出目标基因的结合情况。如果是阳性数据,再验证起来的成功率就要高得多了。今天大师姐就把这个方法分享给大家:首先在Cistrome DB网站的首页(cistrome.org/db/#),直接对你...
以TSS上下游5kb为例,用法如下 bedtools window -a hg39.tss.bed -b peak.bed -w 5000 -sm > overlap.txt 通过window这个命令,可以灵活的定义TSS上下游的区间,快速得到peak对应的靶基因。
整合了ENCODE、GEO和Cistrome Project中的ChIP-seq/DNase-seq/ATAC-seq的数据集,目前共包括26445个人类和小鼠数据集,其中有11978个反式作用因子的ChIP-seq数据,11073个组蛋白修饰的ChIP-seq数据和1371个DNase-seq/ATAC-seq的数据集。 workflow of TFmapper ...
利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因,欢迎关注”生信修炼手册”!通常在分析peak区域对应的靶基因时,会选取转录起始位点TSS上下游一定长度的区域
FactorBook整合了ENCODE数据库中人和小鼠的chip_seq数据,以转录因子为中心,进行了转录因子motif分析, 与其他转录因子或者组蛋白修饰的关联分析,数据库网址如下
在ChiP-seq的时候不用移峰，所以只使用-nomodel，当做组蛋白修饰的时候，由于peak并不典型，所以使用--...
用户可根据转录因子查询相关ChIP-seq实验数据,首页点击“Start”,搜索框输入转录因子名称,即可在下面窗口展示查询结果。 根据转录因子搜索ChIP-seq实验数据 查询基因上的转录因子结合位点 在高级搜索功能中,用户可根据基因和转录因子的信息,搜索转录因子结合位点情况。 查询基因上的转录因子结合位点 预测转录因子的靶基因 ...