ggplot(mappedReads, aes(x = seqnames, y = mapped)) + geom_bar(stat = "identity") + coord_flip() TotalMapped 2. bigWig 创建 我们还可以从我们排序的、索引的 BAM 文件中创建一个 bigWig,以允许我们快速查看 IGV 中的数据。 首先,我们使用 coverage() 函数创建一个包含我们的覆盖率分数的 RLElis...
主要用来研究蛋白质和DNA的相互作用,ChIPseeker 可以用来对ChIP-seq数据进行注释与可视化,下面我们就来介绍一下如何用ChIPseeker对chip-seq数据进行可视化操作。 操作步骤 把所有sample_peaks文件放在工作路径下,格式为 #安装程序 #source("http://bioconductor.org/biocLite.R") #biocLite("ChIPseeker") #biocLite("TxDb...
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...
ChIP-Seq数据挖掘系列-2: Motif 分析(2) - HOMER Motif 分析基本步骤 ChIP-Seq数据挖掘系列-3: Motif 分析(3) - 利用ChIP-Seq结果在基因组区域中寻找富集的Motifs ChIP-Seq数据挖掘系列-4: liftOver - 基因组坐标在不同基因组注释版本间转换 ChIP-Seq数据挖掘系列-5.1: ngs.plot 可视化ChIP-Seq 数据 ChIP-...
染色质免疫共沉淀测序(CHIP-seq) 是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具,能够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 区段信息。和芯片技术相比,与NGS结合的CHIP-seq具有分辨率高、噪音小…
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。
图2,数据筛选 第三步:选择Chip-Seq目标蛋白类型 在第二步中,我们只是筛选到细胞系,这一步中,我们选择目标蛋白类型。由于组蛋白标记往往可以指示enhancer,所以这里我们以组蛋白为例进行检索(如图3) 图3,选择组蛋白 在完成以上筛选后,我们可以看到只有6个实验数据保留。这6个数据就是符合我们要求的数据,直接点击右...
以下引自deeptools辅助CHIP-seq数据分析-可视化(http://www.bio-info-trainee.com/2136.html) 第一个功能,把bam文件转换为bw格式文件: bamCoverage -b tmp.sorted.bam -o tmp.bw 里面有一个参数非常重要,就是--extendReads 在 macs软件里面也有,macs2 pileup --extsize 200 ,就算是你的reads长度可能不一致...
HOMER Motif 分析基本步骤 ChIP-Seq数据挖掘系列-3: Motif 分析(3) - 利用ChIP-Seq结果在基因组区域中寻找富集的Motifs ChIP-Seq数据挖掘系列-4: liftOver - 基因组坐标在不同基因组注释版本间转换 ChIP-Seq数据挖掘系列-5.1: ngs.plot 可视化ChIP-Seq 数据 ChIP-Seq数据挖掘系列-5....