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...
从图中也可以看出来这个数据库存放了chip-seq在内等很多测序数据 我们点击Data下的ChIP-seq matrix 在新的页面你会看到有很多chip-seq的数据, 有人的也有小鼠的, 实验用到的细胞也有很多来源, 我么直接在搜索框搜HEK293搜到我们需要的关于HEK293细胞系(cell line)的实验数据,并选择研究小鼠转录因子的(Mus muscul...
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...
Y叔开发的ChIPseeker包,主要是为了能对ChIP-seq数据进行注释与可视化,主要对peak位置及peak邻近基因的注释。然而,在之后对ChIPseeker的应用中,发现它不局限于ChIP-seq,可用于其他的peak(如ATAC-seq,DNase-seq等富集得到的)注释,甚至还可用于long intergenic non-coding RNAs (lincRNAs)的注释。该包功能强大之处还是在...
source activate chipseq bamCoverage -e 170 -bs 10 -b ap2_chip_rep1_2_sorted.bam -o ap2_chip_rep1_2.bw # ap2_chip_rep1_2_sorted.bam是前期比对得到的BAM文件 得到的bw文件就可以送去IGV/Jbrowse进行可视化。 这里的参数仅使用了-e/--extendReads和-bs/--binSize即拓展了原来的read长度,且...
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:...
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:...
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。 代码语言:text 复制 mappedReads <- idxstatsBam("SR_Myc_Mel_rep1.bam") TotalMapped <- sum(mappedReads[, "mapped"])...
还有一种结果图,我们在做ChIP-seq的文章里也经常看到,就是转录因子结合序列的logo图: 与转录因子结合的DNA序列位点被称为转录因子结合位点(TFBS),表现出一定的序列变异性,以JASPAR这个数据库为例,JASPAR是转录因子结合位点信息数据库,以position frequency matrices (PFMs) 和TF flexible models(TFFMs)的形式记录了转...
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。