ChIP-seq 分析:Differential Peaks(15) 动动发财的小手,点个赞吧! 1. 寻找差异区域 然而,识别特定于细胞系或条件的峰并不能捕获表观遗传事件的全部变化。 为了识别表观遗传事件的差异,我们可以尝试量化 IP 样本中非冗余峰组中片段丰度的变化。 我们首先必须建立一组区域,在这些区域中量化 IP ed 片段。 一种成...
对ChIP-seq的下游分析,蛋白的差异结合很重要,在它的分析中包括两点:结合区域(峰宽)和亲和能力(峰高)。所以单纯的用deseq2等差异表达工具很难实现ChIP-seq的差异结合分析,现在Bioconductor上已经推出了几个对差异结合分析的工具,其中就包括DiffBind。 安装: DiffBind 需要不低于3.5 版本的R if (!requireNamespace("...
观察到的共同峰的差异被认为反映了两个样本之间ChIP-Seq信号的比例关系,可以应用于所有峰。 MANorm可以用于: 两个ChIP-seq样本的标准化 两个ChIP-seq样本的定量比较(差异分析) 评估蛋白质结合位点(峰)的重叠富集 阐明细胞类型特异性基因调控的潜在机制 二、安装 MAnorm需要Python 3.6+ pip install -U manorm #...
观察到的共同峰的差异被认为反映了两个样本之间 ChIP-Seq 信号的比例关系,可以应用于所有峰。 MANorm可以用于: 两个ChIP-seq 样本的标准化 两个ChIP-seq 样本的定量比较(差异分析) 评估蛋白质结合位点(峰)的重叠富集 阐明细胞类型特异性基因调控的潜在机制...
ChIP-seq 分析:Differential Peaks(15) 动动发财的小手,点个赞吧! 1. 寻找差异区域 然而,识别特定于细胞系或条件的峰并不能捕获表观遗传事件的全部变化。 为了识别表观遗传事件的差异,我们可以尝试量化 IP 样本中非冗余峰组中片段丰度的变化。 我们首先必须建立一组区域,在这些区域中量化 IP ed 片段。
1. 寻找差异区域 然而,识别特定于细胞系或条件的峰并不能捕获表观遗传事件的全部变化。 为了识别表观遗传事件的差异,我们可以尝试量化 IP 样本中非冗余峰组中片段丰度的变化。我们首先必须建立一组区域,在这些区域中量化 IP ed 片段。 一种成熟的技术是产生一组非冗余峰,这些峰出现在至少一个被评估的实验条件的...
1、实验组与对照组差异分析情况:完全下降或者上升、上升下降一半一半 这一段有点意思。 2、信噪比,也就是我们说的 FRiP 值 这里有点出乎我的意外,对于组蛋白修饰宽峰,FRiP 并不是越高越好。。。 3、染色体特征 一般我们不考虑 4、差异分析工具性能:运行时间和所需内存 ...
首先,为准确评估各类DSC tools的准确性作者结合实验结果开发了一套能生成模拟差异ChIP-Seq数据的工具DSCsim,通过该软件作者生成已知差异位点的多套ChIP-Seq数据 (均等差异(50:50)的TF、shape和broad峰以及全局差异(100:0)的TF、sharp和broad),利用AUPRC数值衡量33种DSC工具的准确性。分析结果表明各类分析软件性能的...
MAnorm就可以实现这样的分析需要。一般来说，上述差异分析不一定要在peaks水平进行，完全可以在reads水平，这个就叫做“一步法”；而通过先分别callpeak再比较peaks的density或者depth等，就是所谓的“两步法”。不同方法有不同类型的软件可供选择，这就是ChIP分析成熟的地方，不过技术流大可根据自己的目的写...