2、测序的影响 Reads 长度 较长的 Reads 和双末端 Reads 可提高匹配率 仅对于等位基因特异性染色质事件,转座因子研究而言是必需的 避免分批次 测序深度(最小5-10M;对于转录因子,标准为20-40M;对于组蛋白修饰宽谱图则更高) 序列输入对照的深度等于或大于IP样本 测序深度的影响 H3K4me3 H3K27me3 从每个子样本...
测序深度:在发表的ChIP-Seq实验中,一般使用Illumina Genome Analyzer上一个lane产生的数据作为一个基本单位,目前一个lane大概是8-15million reads(2009数据)。判断足够的测序深度的标准是:当增加测序,得到更多的reads的时候不能发现更多的东西。应该这一准则到结合位点的数量上就是:进行测序,增加reads数而无法得到更多...
也就是说,如果测序长度平均为30bp,那么理论上我们需要的reads数目为:4403155/30=146772条即可。 注意 因为这里只是单纯从理论上去计算,read的估算其实是存在很大误差的,例如: 不可能我们在测序时仅仅要求所有TSS的覆盖度只有1x 所有TSS上下游区域的划分并不是连续的,计算reads时我们当作了连续的进行处理 其他 所以为...
测序深度:在发表的ChIP-Seq实验中,一般使用Illumina Genome Analyzer上一个lane产生的数据作为一个基本单位,目前一个lane大概是8-15million reads(2009数据)。判断足够的测序深度的标准是:当增加测序,得到更多的reads的时候不能发现更多的东西。应该这一准则到结合位点的数量上就是:进行测序,...
对于人类基因组来说,外显子区域大概占到基因组的1%,大概在30M左右。一般全外显子测序的测序深度 为50X~200X,具体深度依研究目的而定,其个体之间的变异小(在VCF文件上记录着少许差异,一点点)。 转录组测序(RNA-seq): 首先转录组是指在相同环境(或生理条件)下的在一个细胞、或一群细胞中所能转录出的所有RNA...
3). 测序深度深 。 4). Diverse library (与重复duplications有关,如下图) library 4). 有重复并且与重复之间相似性较高… …… 做质控的软件方法: 1). ChIPQC (T Carroll, Front Genet, 2014.) 2). SPP package - Unix/Linux (PV Karchenko, Nature Biotechnol, 2008.) ...
要想对ChIP-Seq数据进行准确而有效的分析,那么就需要足够的测序深度。测序深度主要取决于参考基因组的大小,DNA结合蛋白结合位点的宽窄及数量。哺乳动物的转录因子的DNA结合位点和基因组与组蛋白修饰相关的位点通常落在特定的、狭窄的区域(6~20bp),位点的个数大约有成千上万。对于这种情况,测序后至少需要产生2000万个...
在TF实验和那些涉及到弥散性广域染色体数据的实验中,控制组的测序深度应比ChIP组深,以保证基因组和非重复的正DNA区域的高比例覆盖率。 为了确保选择的测序深度是适宜的,可以采用饱和分析(saturation analysis) 免疫分析又称饱和分析(Saturation Analysis)是一种利用抗体或抗原对某种溶液中的大分子或小分子进行测量的生物...
对样本比对结果reads累积情况进行展示。一定长度窗口(bin)上reads数进行计数,然后排序,再依次累加画图。input (能测到90 DNA片段)在基因组理论上是均匀分布,随着测序深度增加趋近于直线,实验组在排序越高的窗口处reads累积速度越快,说明这些区域富集的越特异。