library(DESeq2)deseqMyc<-DESeqDataSetFromMatrix(countData=assay(myMycCounts),colData=metaDataFrame,design=~CellLine,rowRanges=HC_Peaks) 我们现在可以使用 DESeq() 函数在我们的 DESeq2 对象上运行 DESeq2 工作流程。 deseqMyc<-DESeq(deseqMyc) 我们的 DESeq2 对象已更新,以包含有用的统计信息,例如...
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,包括感兴趣的元数据列和要测试的组。 我们可以使用 order() 函数按 pvalue 对结果进行排序,以按最显着的变化进行排名。
design = ~CellLine, rowRanges = HC_Peaks) 我们现在可以使用 DESeq() 函数在我们的 DESeq2 对象上运行 DESeq2 工作流程。 deseqMyc <- DESeq(deseqMyc) 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...
library(DESeq2)deseqMyc<-DESeqDataSetFromMatrix(countData=assay(myMycCounts),colData=metaDataFrame,design=~CellLine,rowRanges=HC_Peaks) 我们现在可以使用 DESeq() 函数在我们的 DESeq2 对象上运行 DESeq2 工作流程。 deseqMyc<-DESeq(deseqMyc) deseqMyc 我们的 DESeq2 对象已更新,以包含有用的统计...
R0 h和R48 h之间的peak差异分析表明存在三个受感染调控的peak相关基因。本研究更好地了解SmTCP7a对青...
本组实验结果,我们处理的是有两组重复的DiffPeak数据对比,我们的差异Peak筛选标准为:|log2FC| > 1 && FDR < 0.05。 分析流程: 1.2. 结果汇总 * 以上重要结果为加粗显示。 2. 分析流程 2.1. 重叠区域的计算 2.1.1. PeakScore相关性分析
-j Use ATAC-seq mode (def. false) -d <int> Expand cut sites to <int> bp (def. 100) -D Skip Tn5 adjustments of cut sites (def. false) 这些参数是 Genrich 命令行工具的一部分,用于分析高通量测序数据以识别基因组上的显著富集区域(peaks)。下面是这些参数的详细解释: 必需的参数...
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 二、安装 MAnorm需要Python 3.6+ pip install -U manorm #或者 conda install -c bioconda manorm manorm --version #检查是否安装成功 三、用法 1、命令 manorm --p1 peaks_file1.bed --p2 pea...
ChIP-seq，全称为Chromatin Immunoprecipitation followed by Sequencing（染色质免疫沉淀后测序），是一项强大的实验技术，旨在揭示细胞内的基因调控机制。当我们在ChIP-seq分析中发现peaks时，它就像是一个地图上的显著标记，指示着特定蛋白质（如转录因子或调控因子）与DNA序列的热点互动区域。Peaks实质上代表...
PhoB结合位点相对于ChIP-seq peaks中心区域位点分析。 ChIP-seq鉴定的PhoB结合位点的基因组背景饼图。“基因内和上游”位点是基因内但注释基因起始上游<200bp位点。 表1:ChIP-seq鉴定的PhoB结合区域列表 图3:ChIP-seq和ChIP-ChIP数据集比较分析 本研究ChIP-seq数据和已发表的ChIP-ChIP数据集之间的共有区域中,每个...