组蛋白ChIP-seq和转录因子ChIP-seq的流程具有相同的比对步骤,但在信号和peak calling方法以及随后的重复统计处理方面有所不同。转录因子ChIP-seq(TF ChIP-seq)专门研究被认为与特定DNA序列相关联以影响转录速率的蛋白质。 图4:具有生物学重复实验的转录因子ChIP-seq分析流程 图5:没有生物学重复实验的转录因子ChIP-se...
sourceactivate chip-seq#切换到自己建立的chip-seq环境(python2)cd～/chip-seq/rawdata/class2#先转到样本路径ls *R1*gz|whilereadid#不要用ls 样本路径/*gz,因为这样headname会包括路径名doheadname=${id%_R*}#因为不同样本名字前缀不同,用headname代替样本名字前缀nohup cutadapt\-a AGATCGGAAGAGCACACGTCT...
第一步需要制作配置文件,代码是: 代码语言:javascript 复制 ## 直接用excel制作config文件,或者写代码 cut-f4,7sra.table|cut-d":"-f2|sed's/ChIPSeq//g'|sed's/MockIP//g'|sed's/^ //'|tr' ''_'|perl-alne'{$h{$F[0]}++ if exists $h{$F[0]}; $h{$F[0]}=1 unless exists $h...
组蛋白ChIP-seq和转录因子ChIP-seq的流程具有相同的比对步骤,但在信号和peak calling方法以及随后的重复统计处理方面有所不同。转录因子ChIP-seq(TF ChIP-seq)专门研究被认为与特定DNA序列相关联以影响转录速率的蛋白质。 图4:具有生物学重复实...
(2)处理流程 组蛋白ChIP-seq和转录因子ChIP-seq的流程具有相同的比对步骤,但在信号和peak calling方法以及随后的重复样本统计处理方面有所不同。 组蛋白分析流程可以解析点状结合和更长的染色质结构域,这些结构域由许多靶蛋白或靶修饰实例结合。组蛋白ChIP-seq 流程的output适合作为将染色质区域分类为功能类别的染色质...
图2:没有生物学重复实验的组蛋白ChIP-seq分析流程 表1:组蛋白ChIP-seq分析流程的inputs 表2:组蛋白ChIP-seq分析流程的outputs (3)流程指南 读长应至少为50个碱基对,鼓励更长的读长;分析流程可以处理低至25个碱基对的读长。可以配对或单端测序。
图2:没有生物学重复实验的组蛋白ChIP-seq分析流程 表1:组蛋白ChIP-seq分析流程的inputs 表2:组蛋白ChIP-seq分析流程的outputs (3)流程指南 读长应至少为50个碱基对,鼓励更长的读长;分析流程可以处理低至25个碱基对的读长。可以配对或单端测序。应注明使用的测序平台。不同的测序平台可能没有可比性。如HiSeq...
图2:没有生物学重复实验的组蛋白ChIP-seq分析流程 表1:组蛋白ChIP-seq分析流程的inputs 表2:组蛋白ChIP-seq分析流程的outputs (3)流程指南 读长应至少为50个碱基对,鼓励更长的读长;分析流程可以处理低至25个碱基对的读长。可以配对或单端测序。应注明使用的测序平台。不同的测序平台可能没有可比性。如HiSeq...
作者并没有给peaks文件,要想利用这个数据,只能自己重新处理,这就是为什么需要学会ChIP-seq数据处理的原因。不过作者给了bw文件,所以可以勉强跟自己的结果相互验证。 这里作者使用的是 Illumina Genome Analyzer II 测序仪,有点过时了,测序策略是 se50。
图2:没有生物学重复实验的组蛋白ChIP-seq分析流程 表1:组蛋白ChIP-seq分析流程的inputs 表2:组蛋白ChIP-seq分析流程的outputs (3)流程指南 读长应至少为50个碱基对,鼓励更长的读长;分析流程可以处理低至25个碱基对的读长。可以配对或单端测序。