Chip-seq数据的可视化 为了更直观地展示Chip-seq数据的结果,研究人员通常会利用基因浏览器等工具进行数据可视化。这些工具可以将测序数据以图形化的方式呈现出来,如基因组浏览器中的峰图、热图等,使得研究人员能够更清晰地观察到蛋白质在基因组上的结合模式和分布情况。 Chip-seq在生物...
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: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak...
比如,针对DNA结合蛋白在全基因组结合位点分布的探索,开发了ChIP-seq技术;针对染色质开放程度的衡量,开发了DNase-seq,ATAC-seq技术;针对基因组甲基化水平的探索,开发了BS-seq;针对三维层次的调控研究,开发了Hi-C技术等。这些技术从不同层次,不同角度,不同维度衡量了非DNA序列对基因转录、表达的调控与影响,使我们...
ChIP-seq 分析:Mapped 数据可视化(4) 1. Mapped reads 现在我们有了 BAM 文件的索引,我们可以使用 idxstatsBam() 函数检索和绘制映射读取的数量。 代码语言:text 复制 mappedReads <- idxstatsBam("SR_Myc_Mel_rep1.bam") TotalMapped <- sum(mappedReads[, "mapped"]) ggplot(mappedReads, aes(x = seqn...
在ChIP的基础上,用二代测序检测ChIP实验的DNA产物,将ChIP与高通量测序技术相结合的ChIP-seq技术,可在全基因组范围对特定蛋白的DNA结合位点进行高效而准确的筛选与鉴定,为研究的深入开展打下基础。 本期易基因小编为您介绍ChIP-seq的主要研究方向、研究思路(前期探索性实验、数据挖掘思路、下游实验设计)、并聚焦ChIP-...
图3:使用DROMPAplus可视化多个ChIP-seq样本。 (A) E055(包皮成纤维细胞),E058(包皮角质形成细胞),E065(主动脉),E096(肺),E112(胸腺)和E122(人脐静脉内皮细胞:HUVEC)的sharp(上)和broad(下)两个组蛋白标记的归一化reads数分布。HUVEC中RNA Pol II介导的染色质环(基于ChIA-PET数据)由arches表示。
在为ChIP-seq数据开发了各种统计方法和质量指标后,reads分布的可视化检查可以有效直观地评估和分析所获得的数据。可以使用交互式可视化工具,如IGV或 SeqMonk。几个web服务器(如UCSC genome browser和WashU Epigenome browser)可以将获得的ChIP-seq结果与其他注释数据关联分析,如进化保守性和各种组织中的基因表达。
CHIP-seq的研究思路之前期探索性实验 01 充分的文献和数据库调研 (1)DNA与蛋白互作是研究得最早的表观遗传修饰机制之一,许多领域都有大量 的研究积累,数据库中也集成了大量的数据,根据选题充分地进行调研很重要。 (2)根据已有知识提...
在为ChIP-seq数据开发了各种统计方法和质量指标后,reads分布的可视化检查可以有效直观地评估和分析所获得的数据。可以使用交互式可视化工具,如IGV或 SeqMonk。几个web服务器(如UCSC genome browser和WashU Epigenome browser)可以将获得的ChIP-seq结果与其他注释数据...
在ChIP的基础上,用二代测序检测ChIP实验的DNA产物,将ChIP与高通量测序技术相结合的ChIP-seq技术,可在全基因组范围对特定蛋白的DNA结合位点进行高效而准确的筛选与鉴定,为研究的深入开展打下基础。 本期易基因小编为您介绍ChIP-seq的主要研究方向、研究思路(前期探索性实验、数据挖掘思路、下游实验设计)、并聚焦ChIP-...