CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步: ■ 整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析。 ■ 筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异p...
整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析 筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异peak关联基因的功能分析、差异peak关联基因的PPI分析、感...
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 deseqMyc 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。
整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异peak关联基因的功能分析、差异peak关联基因的PPI分析、感...
CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步: 整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析 筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异peak关联基因...
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...
因为我上面的样本是CK和treatment的，所以需要发现2个样本之间的差异peak。对于差异的peak我依旧用的是MACS2里面的bdgdiff包。具体命令如下：macs2 bdgdiff --t1 BZU2_treat_pileup.bdg --c1 BZU2_control_lambda.bdg --t2 CK_treat_pileup.bdg --c2 CK_control_lambda.bdg -l 120 --d1 ...
鉴定得到差异peak后,再利用R包ChIPseeker对得到的差异peak进行注释、分布统计,利用软件HOMER进行motif鉴定等分析。 04 染色质免疫共沉淀测序实验成功的关键问题 (1)抗体质量 ChIP-seq是基于抗体的免疫沉淀实验,因此它的数据质量好坏直接取决于抗体的质量...
Genrich 是一个用于从高通量测序数据中识别基因组区域的显著富集(即peak calling)的生物信息学工具。它主要用于处理ChIP-seq(染色质免疫沉淀测序)、ATAC-seq(转座酶可及性测序)和DNAse-seq(DNase I敏感位点测序)等实验的数据。这些技术广泛用于研究蛋白质与DNA的相互作用以及染色质的开放性。
9. chip-seq2(查看peak、motif、peak注释)是【推荐课程】生物信息学【实战分析】的第9集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。