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: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak 注释 ChIPseeker 是一个有用的基因峰注释包。通过在...
peak=GenomicRanges::GRangesList(WG1=readPeakFile("8WG16-1.sorted.bam_peaks.narrowPeak"),WG2=readPeakFile("8WG16-2.sorted.bam_peaks.narrowPeak"))#(先指定的在右侧,这个比较奇怪,所以以后还是要改成2号在前) 使用ChIPseeker包中的readPeakFile函数将bed文件读入到R,并存储为GRanges对象 covplot(peak,...
整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析筛选具体差异peak和基因:差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异peak关联基因的功能分析、差异peak关联基因的PPI分析、感...
macsPeaks<-"data/Mel1_peaks.xls"macsPeaks_DF<-read.delim(macsPeaks)macsPeaks_DF[1:8,]##[1]"# Command line: callpeak -t Sorted_Myc_MEL_1.bam -n Mel1 -c Sorted_Input_MEL.bam"##[2]"# ARGUMENTS LIST:"##[3]"# name = Mel1"##[4]"# format = AUTO"##[5]"# ChIP-seq fil...
Callpeak原理: 在ChIP-Seq数据分析中,callpeak(峰值调用)是一个关键步骤,用于识别蛋白质与DNA结合的显著区域。这些区域通常表现为测序读数的富集,即所谓的“峰”(peaks)。 峰值调用的原理基于统计模型和算法,对测序数据进行扫描和分析,以识别相对于背景信号显著富集的DNA区段。通常,这些算法会考虑测序深度、基因组上...
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。
我们可以使用 summarizeOverlaps 函数计算与峰重叠的片段数。由于 ChIPseq 是无链的,我们将 ignore.strand 参数设置为 TRUE。 返回的对象是一个熟悉的 RangedSummarizedExperiment,其中包含我们的非冗余峰的 GRanges 以及我们 BAM 文件在这些区域中的计数。
在chip_seq数据分析中,peak calling是核心,得到peak区间之后,我们首先需要对peak进行注释。所谓的注释其实是一个比较宽泛的概念,其中包含了以下多种类型的注释信息 1. enrichment profile profile是一个生信分析中的高频词汇,在不同组学数据中有不同的含义,在这里代表的是peak区域的reads在基因组上的分布。最基础的注...
今天,我们将继续回顾我们在上一次中研究的 Myc ChIPseq。这包括用于 MEL 和 Ch12 细胞系的Myc ChIPseq。 可在此处[1]找到MEL 细胞系中 Myc ChIPseq 的信息和文件 可在此处[2]找到Ch12 细胞系中 Myc ChIPseq 的信息和文件 在数据目录中,我们按照上一节中概述的处理步骤提供了来自 MACS2 的峰值调用。 MEL...
chip-seq的分析可分为转录因子结合位点和组蛋白修饰位点分析。那么peak是测序的reads富集在基因组上的...