snakemake 用于chip-seq 批量分析 1、代码截图展示 (1)cutadapt; bwa_mapping (2)bam_sort; picard_remove_duplication; macs2_call_peaks 2、代码实例(cutadapt;bwamem;macs2代码详解见之前文章链接) Jade:ChIP-seq批量处理流程(multiqc-cutadapt-bwa-picard-macs2)13 赞同 · 0 评论文章 base_path="/xxx/xxx...
CHIP-seq染色体免疫共沉淀技术。是研究==细胞内DNA与蛋白质互作==就是将chip实验得到的dna拿来测序,再进行下游分析。关键在于Chip实验。 ChIP被用来研究细胞内DNA与蛋白质相互作用,具体来说就是确定特定蛋白(如转录因子)是否结合特定基因组区域(如启动子或其它DNA结合位点)——可能定义顺反组。ChIP还被用来确定基因组...
代码语言:javascript 复制 library(GenomicRanges)macsPeaks_GR<-list()for(iin1:length(macsPeaks_DF)){peakDFtemp<-macsPeaks_DF[[i]]macsPeaks_GR[[i]]<-GRanges(seqnames=peakDFtemp[,"chr"],IRanges(peakDFtemp[,"start"],peakDFtemp[,"end"]))}macsPeaks_GR[[1]] macsPeaks_GR 我们将要为我们...
ChIP-Seq分析和作用 ChIP-Seq分析和作⽤ 1：ChIP-Seq数据是基因组特异性富集的序列的测序结果，包括组蛋⽩修饰ChIP-Seq(H3K4me3/启动⼦相关/narrowpeak、H3K4me1/增强⼦相关/narrowpeak、H3K27ac/增强⼦相关/broadpeak)、转录因⼦ChIP-Seq(CTCF/绝缘⼦相关/narrowpeak、pol II/转录起 始/narrowpeak)...
1. ChIPseq reads 比对 在评估读取质量和我们应用的任何读取过滤之后,我们将希望将我们的读取与基因组对齐,以便识别任何基因组位置显示比对读取高于背景的富集。 由于ChIPseq 读数将与我们的参考基因组连续比对,我们可以使用我们在之前中看到的基因组比对器。生成的 BAM 文件将包含用于进一步分析的对齐序列读取。
例如H3K4me2和H3K4me3修饰大多数富集在转录起始位点附近的启动子上激活基因表达,而H3K27me2和H3K27me3与基因抑制相关。因此可通过CHIP-seq分析组蛋白修饰的分布寻找基因的启动子区和增强子区域及其是激活或抑制基因表达。 H3K4me1可作为增强子的标志,H3K4me3作为启动子标志。研究表明,H3K4me1和H3K4me3与基因激活相关,...
!提前申明:本人非生物信息学专业,对代码编程一窍不通,奈何最近实验用到了ChIP-seq和CUT&Tag,高通量测序后不得不进行数据分析。虽然一开始我一个头两个大,但是通过不断摸索,终于让我找到了不用学代码、编程就可以分析数据的方法——“交互式生信数据分析利器”Galaxy,特别适合像我一样的生信小白!
首先视频免费共享在B站:【生信技能树】Chip-seq测序数据分析ChIP-SEQ实战演练的素材:链接:https://share./53CwQ8B 密码:ju3rrh, 包括一些公司PPT,综述以及文献 ChIP-SEQ 实战演练的思维导图:文档链接:https:///doc/11taEb9ZYg 密码:wk29 接下来是根据生信技能树课程、思维导图、PPT和综述文献整理的笔记。前面...
1、chipseq是很好的研究first exon、promoter、enhancer、TSS、TFbinding的好数据; 2、造血细胞的分化和发育是转录本水平研究的好模型; 3、TSS可以比较好的分出血细胞不同时期的亚型(不管是从PCA还是cluster)(后期会着重分享我们用TSS在不同cell type中的差异使用情况来对cell聚类分析,对TSS的ratio进行分类从而归纳出...
因此相比于input,ChIP样本中唯一比对reads的起始位点所占比例应该更低;另外相比于组蛋白标记,转录因子相关的比例也会更低,因为转录因子特异性结合区域更集中。一般ChIP-seq样本能得到80%以上的唯一比对起始位点(而RNA-seq只有15%左右) 2.1 统计比对的fq中有多少reads...