从任一端/两端测序。 2. 数据格式 原始ChIPseq 测序数据将采用 FASTQ 格式。 FASTQ 在此ChIPseq 研讨中,我们将研究小鼠 MEL 和 Ch12 细胞系中转录因子 Myc 的全基因组结合模式。 我们可以从 Encode 网站检索原始测序数据。在这里,我们使用小鼠 MEL 细胞系、样品 ENCSR000EUA(重复 1)下载 Myc ChIPseq 的测序...
一般chip-seq得到的数据有两组,一个是敲除目标的测序文件,另一个是control测序文件。 3.用fastqc看数据质量 去除接头后,需要查看测序质量,数据好才能进行下一步比对。 fastqc -o outdir -t 6 out.R1.fg.gz out.R2.fg.gz -o 输出路径 -t 线程数量 运行结束后生成两个文件一个.html网页文件,一个是.zip...
另外,在期望片段长度附近的互相关联峰的紧密度(以及互相关联的值)也可以用作库中IP富集的指示器。如果交叉相关峰非常宽,或者比您根据库准备协议所期望的片段长度低很多,那么这些是警告信号,表明您拥有的数据集质量可能不是很好。在我们的数据集上获得的结果表明可能存在一些问...
通过对ChIP-seq数据进行系统化的生物信息学分析,我们能够获得如下结果: 1)通过检测疾病相关转录调控原件确定该转录调控原件的下游靶基因集合或观察病灶部位内部的表观遗传状态异常; 2)比较疾病样本和正常样本中转录调控原件在染色体上结合位置的差异,选取疾病特异性的转录调控原件结合位点,观察这些位点周围的基因,缩小候选...
phantompeakqualtools 是一个用于计算ChIP-Seq数据富集和质量度量值的一个工具包。我们将使用该包来计算基于链交叉相关峰的主要插入大小(fragment length)和基于相对phantom peak的数据质量度量值。phantompeakqualtools是一个R包,依赖samtools。下载phantompeakqualtools ...
更新一下ChIP-Seq数据分析的总结,前两天才发现我放在知乎上的ChIP-Seq数据分析方法还是我刚读研那会写的,写得比较详细但对很多操作的理解不如现在深,所以打算再发一篇。SE型是Single End的缩写,是指单端测序;PE是指Pair End双端测序,因为DNA是双链结构,所以我们捕获的DNA片段是一对反向互补序列,我们可以只测其中...
组蛋白 ChIP-seq 数据标准和处理流程 (1)分析概述 ChIP-seq是一种用于分析蛋白质与DNA互作的方法。ChIP-seq将染色质免疫沉淀与DNA高通量测序相结合,以推断DNA相关蛋白的可能结合位点。ENCODE Consortium开发了两个分析pipeline来研究两种不同类别的蛋白质-染色质互作(组蛋白ChIP-seq和转录因子ChIP-seq)。组蛋白ChIP-...
peak关联基因可以是peak注释到启动子区,TSS±10kb区的基因,也可以来自已 知公共数据库的注释,如Human Enhancer Disease Database (HEDD)。 九象限图法 关于易基因染色质免疫共沉淀测序(ChIP-seq) 染色质免疫共沉淀(Chromatin Immunoprecipitation,ChIP),是研究体内蛋白质与DNA相互作用的经典方法。将ChIP与高通量测序技...
一旦我们下载了原始 FASTQ 数据,我们就可以使用 ShortRead 包来检查我们的序列数据质量。 首先我们加载 ShortRead 库。 library(ShortRead) 我们将使用 ShortRead 包中的函数查看原始测序读数。这类似于我们为 RNAseq 执行的 QC。 不需要查看文件中的所有 reads 即可了解数据质量。我们可以简单地查看 reads 的子样本...
一旦我们下载了原始 FASTQ 数据,我们就可以使用 ShortRead 包来检查我们的序列数据质量。 首先我们加载 ShortRead 库。 library(ShortRead) 我们将使用 ShortRead 包中的函数查看原始测序读数。这类似于我们为 RNAseq 执行的 QC。 不需要查看文件中的所有 reads 即可了解数据质量。我们可以简单地查看 reads 的子样本...