利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因,欢迎关注”生信修炼手册”!通常在分析peak区域对应的靶基因时,会选取转录起始位点TSS上下游一定长度的区域
(2)收录的ChIP-seq实验的数量增加了三倍以上。目前而言,以人类和小鼠为例,包含了超过2000种转录因子的20000多例ChIP-seq实验数据。 (3)先前的数据库仅针对转录因子收集的ChIP-seq实验,新版本还包含有关转录共激活因子结合区的数据,以及通过DNase-seq鉴定到的开放染色质区域和TFBSs(DNase 印迹)。 (4)利用HOCOMOCO...
用户可根据转录因子查询相关ChIP-seq实验数据,首页点击“Start”,搜索框输入转录因子名称,即可在下面窗口展示查询结果。 根据转录因子搜索ChIP-seq实验数据 查询基因上的转录因子结合位点 在高级搜索功能中,用户可根据基因和转录因子的信息,搜索转录因子结合位点情况。 查询基因上的转录因子结合位点 预测转录因子的靶基因 ...
整合了ENCODE、GEO和Cistrome Project中的ChIP-seq/DNase-seq/ATAC-seq的数据集,目前共包括26445个人类和小鼠数据集,其中有11978个反式作用因子的ChIP-seq数据,11073个组蛋白修饰的ChIP-seq数据和1371个DNase-seq/ATAC-seq的数据集。 workflow of TFmapper ...
另外,由于ChIP-seq数据规模较大,传统的模体识别算法往往难以适用于ChIP-seq数据.目前流行的针对ChIP-seq数据的模体识别算法主要以穷举的方式确定模体长度.由于数据规模的限制,这些算法倾向于识别短模体,因此无法确定模体的真实长度.因此,针对大规模ChIP-seq数据,开发能够准确识别模体长度的高效的模体识别算法是一项极具...
ChIP-seq技术在转录因子结合位点预测中的主要作用是()。A.验证已知的转录因子结合位点B.直接鉴定转录因子结合位点C.分析转录因子结合位点的序列特征D.筛选可能的转录因子结合位点的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案
以TSS上下游5kb为例,用法如下 bedtools window -a hg39.tss.bed -b peak.bed -w 5000 -sm > overlap.txt 通过window这个命令,可以灵活的定义TSS上下游的区间,快速得到peak对应的靶基因。
利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因 欢迎关注”生信修炼手册”! 通常在分析peak区域对应的靶基因时,会选取转录起始位点TSS上下游一定长度的区域作为候选的靶基因范围,本文介绍下如何利用bedtools来对peak与TSS区域的overlap情况进行分析,从而得到靶基因,可以分为以下几步...
以TSS上下游5kb为例,用法如下 bedtools window -a hg39.tss.bed -b peak.bed -w 5000 -sm > overlap.txt 通过window这个命令,可以灵活的定义TSS上下游的区间,快速得到peak对应的靶基因。