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...
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...
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...
Chip差异Peak分析结果及报告 1. 概述 1.1. 背景及分析流程简介 为了理解细胞中更为复杂的生物过程,许多研究已在通过比较ChIP-seq的差异获得的不同数据。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...
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...
HC_Peaks 2. 计数区域 我们将从对齐的 BAM 文件中计数以量化 IP 片段。 正如我们之前所见,我们可以使用 BamFileList() 函数来指定要计数的 BAM,重要的是,为了控制内存,我们使用 yield() 参数指定一次要保存在内存中的读取次数。 library(Rsamtools)bams<-c("~/Projects/Results/chipseq/testRun/BAMs/Sorted_My...
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: -t <file>: 输入的 SAM/BAM 文件,包含实验样本的数据。 -o <file>: 输出文件,储存检测到的峰值,格式为 ENCODE narrowPeak。 可选的输入/输出参数: -c <file>:...
每个ChIP-seq peaks周围100 bp区域显著富集的DNA序列motif。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...
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: ...
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...