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...
再利用R包clusterprofiler[6]对注释基因进行GO[7]富集分析,利用KEGG等数据库进行pathway富集分析。 (四)差异组蛋白修饰/蛋白结合位点的鉴定及统计 鉴定差异组蛋白修饰/蛋白结合位点也就是鉴定差异peak。如利用MACS2的bdgdiff鉴定差异peak。该软件根据一...
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...
与计算相对差异的归一化方法不同,spike-in ChIP-seq可以研究绝对水平差异。然而即使在归一化后,定量ChIP-seq比较仍然经常受到多步骤样品制备引起的干扰。在这种情况下,可能需要进行简单的两两比较(识别相同或特异性peaks),但所得结果中可能会有一些假阳性和假...
当样本之间的预期S/N值相似时,可以使用差异基因表达分析的统计方法。当样品最常见peaks的S/N相似时(如所有样本的单个抗体),也可以利用分位数归一化。如果样本的S/N变化很大(如有和无刺激),则考虑spike-in分析(也称校准分析),该方法在免疫沉淀之前或之后将不同物种的等量DNA添加到所有样本中,并根据衍生reads数...
(8)归一化比较分析 在比较分析之前,reads归一化对减少技术偏差至关重要。通常使用简单的总reads归一化,将样本reads缩至一致,假设样本之间的比对reads差异充分小于总reads数。但这个假设并不总是得到满足,因此开发了几种方法来鉴定两种条件之间的差异富集区域,其中一些专门为组蛋白修饰数据设计。由于潜在的统计假设不同,...
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。
鉴定得到差异peak后,再利用R包ChIPseeker对得到的差异peak进行注释、分布统计,利用软件HOMER进行motif鉴定等分析。 四、染色质免疫共沉淀测序实验成功的关键问题 (1)抗体质量 ChIP-seq是基于抗体的免疫沉淀实验,因此它的数据质量好坏直接取决于抗体的质量和特异性。
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 ...
作者采用全基因组方法,进行RNA测序(RNA-seq)分析和不同环境温度下植物的H3组蛋白36号赖氨酸三甲基化(H3K36me3)的染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)。对这些数据集的分析和比较表明,温度诱导的差异剪接基因在H3K36me3中富集。此外,作者发现H3K36me3沉积的减少会导致温度诱导的选择性剪接的改变。 最后的结果表明,组...