ChIP-seq/DAP-seq/CUT&Tag的原理都可以归纳为目标蛋白在基因组某个位点结合后,含有该位点的DNA片段将会被选择性富集;测序之后,来自于此DNA片段的reads较其他非蛋白结合的DNA片段reads多,在数据可视化上呈现一个堆集起来的山峰(在计算机概念上叫“peak”)。ATAC-seq的原理则是利用Tn5转座酶特异性识别染色质开放区并...
ChIP-seq/DAP-seq/CUT&Tag的原理都可以归纳为目标蛋白在基因组某个位点结合后,含有该位点的DNA片段将会被选择性富集;测序之后,来自于此DNA片段的reads较其他非蛋白结合的DNA片段reads多,在数据可视化上呈现一个堆集起来的山峰(在计算机概念上叫“peak”)。ATAC-seq的原理则是利用Tn5转座酶特异性识别染色质开放区并...
ChIP-seq and ATAC-seq peak calling 中,若对BAM文件使用MACS2,之后生成* .narrowPeak文件与 *. bdg文件, * .narrowPeak文件数据利用bedtools的blacklist筛选峰进行QC,既可用diff查看筛选前后文件数据的差异,也可先用FileZilla下载文件后拖入已导入sacCer3基因组的IGV进行可视化,观察峰的差异。 若对BAM文件使用GEM...
三、IGV进行可视化 1.bam文件导入IGV(必须有index),可以看到track里面每个read的大小,位置,甚至突变。 bw(bigwig)文件是从bam转来的也可以。看不到每个read独立的信息了。只能看到某个位置有没有read,以及深度。 上面bam或者bw都是从测序fastq,转成sam,再转成bam和bw的。 2. bed和bedgraph(bdg)文件是通过call...
- **色彩自定义**：通过设置栏调整track颜色，确保图表清晰可读。- **图像保存**：使用“Save Image”功能，以矢量格式保存图像。总结 IGV为基因组数据可视化提供了强大的支持，通过合理的文件导入、定位与图像美化，可轻松创建专业级的图表。如需更高效的服务，爱基百客生物提供ChIP-seq/DAP-seq/ATAC-...
第三步:选择Chip-Seq目标蛋白类型 在第二步中,我们只是筛选到细胞系,这一步中,我们选择目标蛋白类型。由于组蛋白标记往往可以指示enhancer,所以这里我们以组蛋白为例进行检索(如图3) 图3,选择组蛋白 在完成以上筛选后,我们可以看到只有6个实验数据保留。这6个数据就是符合我们要求的数据,直接点击右上方“Visualize”...
ChIP-seq 分析:Mapped 数据可视化(4) 1. Mapped reads 现在我们有了 BAM 文件的索引,我们可以使用 idxstatsBam() 函数检索和绘制映射读取的数量。 mappedReads<-idxstatsBam("SR_Myc_Mel_rep1.bam")TotalMapped<-sum(mappedReads[,"mapped"])ggplot(mappedReads,aes(x=seqnames,y=mapped))+geom_bar(stat="...
图3:使用DROMPAplus可视化多个ChIP-seq样本。 (A) E055(包皮成纤维细胞),E058(包皮角质形成细胞),E065(主动脉),E096(肺),E112(胸腺)和E122(人脐静脉内皮细胞:HUVEC)的sharp(上)和broad(下)两个组蛋白标记的归一化reads数分布。HUVEC中RNA Pol II介导的染色质环(基于ChIA-PET数据)由arches表示。
(7)可视化 在为ChIP-seq数据开发了各种统计方法和质量指标后,reads分布的可视化检查可以有效直观地评估和分析所获得的数据。可以使用交互式可视化工具,如IGV或 SeqMonk。几个web服务器(如UCSC genome browser和WashU Epigenome browser)可以将获得的ChIP-seq结果与其他注释数据关联分析,如进化保守性和各种组织中的基因表达...
(7)可视化 在为ChIP-seq数据开发了各种统计方法和质量指标后,reads分布的可视化检查可以有效直观地评估和分析所获得的数据。可以使用交互式可视化工具,如IGV或 SeqMonk。几个web服务器(如UCSC genome browser和WashU Epigenome browser)可以将获得的ChIP-seq结果与...