根据我的实验目的,我需要找出DIPG和GBM之间的差异,所以做heapmap可视化的时候需要对数据进行归一化,这里实现的方式就是用先Homer中的mergePeaks将两组peak数据的bed文件合并,这里生成三个文件,可以理解未两组数据的韦恩图中的三块,我们这里暂时只需要用到中间取交集的数据,但不过问题在于,我们并不能直接把这个数据拿来...
# 两个BED文件,第一步合并成一个文件,但来自两个文件的区域是分开的 cat A.bed B.bed > C.bed # 合并后的文件PEAK数是合并前两个文件的总和 $ sort -k1,1 -k2,2n C.bed > D.bed
很多情况下,ChIP-seq试验不止作了一次,可能存在多个bed文件有待处理。如果这时,一个个分别注释就会略显繁琐。好在ChIPseeker也提供了批量注释的方法,如果有多个bed文件,可以放在一个list里面统一执行,更加高效。 参考以下示例,两个bed文件的注释,参考基因组仍然是人类hg38,因此继续使用上文构建好的库执行。 #读取chip...
每个比较都会得到四个文件,如下 NAMEpeaks.xls: 以表格形式存放peak信息,虽然后缀是xls,但其实能用文本编辑器打开,和bed格式类似,但是以1为基,而bed文件是以0为基.也就是说xls的坐标都要减一才是bed文件的坐标 NAMEpeaks.narrowPeak NAMEpeaks.broadPeak 类似。后面4列表示为, integer score for display, fold...
此外,file.bam主要是为了后续出什么问题方便来检查,而且可以作为其他分析的输入文件,最重要的是bam文件的大小是小于原始数据(fastq)的,可以用来保存原始数据,在需要的时候可以通过bedtools将ban文件转成fastq文件。 额外的分析:在该步骤的过程中可以加入样本重复性的分析,deeptools中的multiBamSummary和plotCorrelation可以...
_peaks.xls:包含有关峰值信息的表格文件。其他信息包括堆积和折叠富集 _summits.bed:每个峰的峰顶位置。要找到结合位点的基序,建议使用此文件 _model.R:一个 R 脚本,你可以使用它根据数据和互相关图生成有关模型的 PDF 图像 创建目录结构 新的开始,先创建目录结构,将需要的数据和未来归档的数据放在该放的位置一...
1.1.ChIPseeker包输入文件 .bed文件 由上游测序数据处理而来 TxDb文件 TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene 同名的包中含有相应的文件,直接引用即可,同样hg38也有同名的包,Bioconductor提供了30个TxDb包,可以供我们使用。要与测序数据比对一致 如果实在没有TxDb呢?
参数说明:bedtools intersect为两个取交集;bedtools window是取一定大小的窗口,进行overlap,即可以存在最多窗口大小的差距再取overlap。-a -b是指定两个文件;-wa -wb是将两个文件中overlap的列出来;>输出到指定文件中。 2)利用bedtools intersect做peak注释。也可以用R进行peak注释,可以参考: ...
在用ChIPseeker包进行注释前,需要准备两个文件: 1 注释peaks的文件 该文件需要满足BED格式。BED格式文件至少得有chrom(染色体名字),chromStart(染色体起始位点)和chromEnd(染色体终止位点),其它信息如name,score,strand等可有可无。一般情况而言,可直接用做peak calling的MACS输出文件(以_peaks.bed结尾文件)。
# 本次操作输出文件 1.accepted_hits.bam 包含比对,为bam格式,比对根据染色体坐标被排序。 2.junctions.bed 包含发现外显子结界,为bed格式。结界由两块组成,其中每个块与跨越该结界的任何读段的最大延伸量一样长。得分数是跨越结界的比对的数目。 3.insertions.bed 包含发现的插入。