ChIP-seq是一种结合位点分析法,用于研究体内蛋白质与DNA相互作用。通过染色质免疫共沉淀技术(ChIP)与第二代测序技术相结合,在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区域。 实验过程 流程简介 1. fastp:原始数据质控,将 Raw data 转换成 Clean data。 2. bowtie2:将经过质控的 Clean data 比对到参考...
在ChIP-seq实验中，通常倾向于采用单端reads，因为ChIP-seq产生的DNA片段长度通常在200-600碱基对之间，这一长度相较于转录组测序所使用的片段要短得多。尽管在2015年之前，测序技术主要局限于短读长（最多36个碱基），但近年的技术进步已能支持长达100个碱基对的读长。至于ChIP-seq分析所需的读取次数，则因靶标...
names(mainChrSeq) <- mainChromosomes mainChrSeqSet <- DNAStringSet(mainChrSeq) mainChrSeqSet mainChrSeqSet 现在我们有了一个 DNAStringSet 对象,我们可以使用 writeXStringSet 来创建我们的 FASTA 序列文件来比对。 代码语言:text AI代码解释 writeXStringSet(mainChrSeqSet, "BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10...
ChIP-seq技术是一种以研究蛋白质与染色体DNA的相互作用为主要目的的高通量数据分析手段,其实验部分主要包含染色质免疫共沉淀(ChIP)样本制备和深度测序(Deep Sequencing)两个部分。 1)ChIP实验基本步骤 ①甲醛交联整个细胞系(组织),即将目标蛋白与染色质连结起来; ②分离基因组DNA,并用超声波将其打断成一定长度的小片...
ChIP-Seq 数据分析是从 ChIP-Seq 实验生成的测序数据中进行处理和解释的过程。其目标是识别基因组中富集了感兴趣的蛋白质或特定组蛋白修饰的区域,称为峰(peaks),并分析其功能意义。ChIP-Seq 数据分析可以提供有关转录因子结合位点、组蛋白修饰以及其他 DNA 结合蛋白的信息,从而揭示基因调控和细胞过程的信息。 进行Ch...
1 ChIP-Seq技术 1.1 概念 1.2 ChIP-seq技术原理 2 ChIP-Seq数据分析 2.1 数据下载 2.2 质量控制(data_assess) 2.3 比对到参考基因组(mapping_analysis) 2.4 搜峰(Peak_calling) MACS2 2.4.1 MACS2 核心: callpeak 用法 2.4.2 callpeak 结果文件说明 ...
更新一下ChIP-Seq数据分析的总结,前两天才发现我放在知乎上的ChIP-Seq数据分析方法还是我刚读研那会写的,写得比较详细但对很多操作的理解不如现在深,所以打算再发一篇。SE型是Single End的缩写,是指单端测序;PE是指Pair End双端测序,因为DNA是双链结构,所以我们捕获的DNA片段是一对反向互补序列,我们可以只测其中...
R语言实现CHIP-seq数据分析 ChIP-Seq是将ChIP(Chromatin Immuno precipitation)与二代测序技术相结合的技术,高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区域。ChIP也称为结合位点分析法,是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具,通常用于修饰组蛋白、转录因子、辅因子以及其他染色质蛋白在染色质上的定位...
二、数据分析内容 1. 原始数据整理、过滤及质量评估 2. ChIP-Seq序列与参考基因组序列的比对 3. Peak Calling(统计每个样品的Peak片段信息) 4. Peak注释(根据已有的基因组数据库注释信息获得所有Peak位点信息) 5. Motif预测、基因集分析 6. 全基因组范围的峰值分布 7. 样品间差异Peak分析 8. Peak相关基因的...
染色质免疫沉淀后测序(ChIP seq)是一种针对DNA结合蛋白、组蛋白修饰或核小体的全基因组分析技术。由于二代测序技术的巨大进步,ChIP-seq 比其最初版本ChIP-chip具有更高的分辨率、更低的噪声和更大的覆盖范围。随着测序成本的降低,ChIP- seq 已成为研究基因调控和表观遗传机制不可或缺的工具。