答案是:此图是测序reads的可视化,利用reads和参考基因组比对之后的结果,用来展示目标基因上的转录因子结合/组蛋白修饰/染色质开放性的。" 鉴定转录因子在基因组上结合常用的技术手段是ChIP-seq/DAP-seq,检测组蛋白修饰的全基因组分布用ChIP-seq/CUT&Tag,而对染色质可及性的检测则用ATAC-seq。ChIP-seq/DAP-seq/...
,这一讲我们就要实践了,具体来跟着流程解读一下ChIP-seq的图。 得到了测序结果,后续就是分析,大体上分为4步: 一、测序数据质量控制 二、序列比对 三、Peak calling 四、Peak annotation与可视化 我们重点想要看的文章中结果图主要出现在...
图1.人类染色体 通常我们可以将ChIP-seq、MeRIP-seq、eccDNA等高通量测序的分析结果简化为染色体上的一些区域,即chr:start-end。将获得的结果在染色体上进行可视化不仅能够看出感兴趣区域的染色体分布和密度,而且能够展示多个条件下差异情况,非常形象。常见的展示方式有条形和圆形(circos)。今天我们来看下条形展示方式。
数据导入:FineBI支持多种数据导入方式,包括文件导入、数据库连接等,方便研究人员导入Chip-seq数据进行分析。 数据处理:FineBI提供了丰富的数据处理功能,包括数据清洗、数据转换、数据归一化等,帮助研究人员高效地处理数据。 数据可视化:FineBI提供了丰富的数据可视化功能,包括多种类型的图表和报表,帮助研究人员直观地展示...
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...
ChIP-seq 分析:Peak 注释与可视化(9) 1. 基因注释 到目前为止,我们一直在处理对应于转录因子结合的 ChIPseq 峰。顾名思义,转录因子可以影响其靶基因的表达。 转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰:...
通过upsetplot函数和 vennpie交叉使用,可以实现更全面的注释结果展示 library(ggimage)library(ggupset)upsetplot(peakAnno, vennpie=TRUE) 小编总结 ChIPseeker作为一个功能强大表观基因组富集分析包,应用范围不局限于ChIP-seq,还可以扩展到其他各种peak的注释和lncRNA的注释,它的可视化功能也是十分强大。相信小伙伴们也...
ngs.plot.r 可视化ChIP-seq 或 RNA-seq,对全基因组或者感兴趣的基因组功能原件富集信号进行可视化。 Usage:ngs.plot.r -G genome -R region -C [cov|config]file -O name [Options] ##必须参数:-G 基因组 -R 基因组区域tss,tes,genebody,exon,cgi,enhancer,dhs,bed ...
ChIP-seq 分析:Peak 注释与可视化(9) 1. 基因注释 到目前为止,我们一直在处理对应于转录因子结合的 ChIPseq 峰。顾名思义,转录因子可以影响其靶基因的表达。 转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰:...
这里是佳奥! 获得了peaks之后我们导入IGV检查。 1 deeptools初探 bamCoverage的基本用法 得到的bw文件就可以送去IGV/Jbrowse进行可视化...