-p 15:指定并行处理的线程数为 15,提高处理速度。 --normalizeUsing RPKM:一共有RPKM,CPM,BPM,RPGC,None这几种方式,选择使用 RPKM 方法标准化数据。 -b {id_p300}_sort.bam 和 -b {id_BRD4}_sort.bam:指定输入的 BAM 文件,根据提取的 ID 动态指定。 -o {id_p300}.bw 和 -o {id_BRD4}.bw:指...
source activate chipseq ls*.bam|xargs-i samtools index{}ls*.bam|whileread id;donohup bamCoverage--normalizeUsingCPM-b $id-o ${id%%.*}.bw&done cd dup ls*.bam|xargs-i samtools index{}ls*.bam|whileread id;donohup bamCoverage--normalizeUsingCPM-b $id-o ${id%%.*}.rm.bw&done bw...
"生成如下文件：image.pngbw-IGV我们不妨先把bw文件放入IGV中观察一下peak_calling分布image.png第二行...
C-D. EAC(C)或ESCC(D)hypoDMR或随机基因组区域(背景)内的ATAC-seq信号的聚合图,这些区域包含了10个随机选择的具有相同CpG密度区域。ATAC-seq信号来自TCGA,并用CPM方法进行归一化。 E-F. EAC(E)或ESCC(F)hypoDMR及其相应亚型中上调基因进行Cistrome-GO富集分析。显示了最显著的前15条通路。每条通路中富集的基...
四种不同PMD类别的HNSCC细胞系中H3K36me2 ChIP-seq水平的聚合图。H3K36me2 ChIP-seq数据集获自GSE149670。A、C中的H3K36me2信号通过5kb窗口中IP与Input的CPM比进行归一化 (4)食管癌中的亚型特异性差异甲基化区域(DMR) 图5:食管癌中的亚型特异性DMRs。
转录组数据对比之后是进行定量,而在chip-seq中后续的步骤是去除pcr重复,peaks calling,以及可视化。 本次分析步骤包括:环境部署——数据下载——查看数据(非过滤)——数据质控清洗——数据比对——去除pcr重复——peaks calling 分析步骤 1.延续上一个推文。数据比对,查看flagstat的比对结果 ...
C. 四种不同PMD类别的HNSCC细胞系中H3K36me2 ChIP-seq水平的聚合图。H3K36me2 ChIP-seq数据集获自GSE149670。A、C中的H3K36me2信号通过5kb窗口中IP与Input的CPM比进行归一化 (4)食管癌中的亚型特异性差异甲基化区域(DMR) 图5:食管癌中的亚型特异性DMRs ...
--normalizeUsing {RPKM,CPM,BPM,RPGC,None}: 选择标准化的方法 如果需要以100为分箱,并且标准化到1x,且仅统计某一条染色体区域的正链,输出格式为bedgraph,那么命令行可以这样写:bamCoverage -e 170 -bs 100 -of bedgraph -r Chr4:12985884:12997458 -b 02-read-alignment/ap2_chip_rep1_1_sorted.bam ...
nohup bamCoverage --normalizeUsing CPM -b $id -o ${id%%.*}.rm.bw & done bw文件的IGV 找peaks 查看TSS附件信号强度(TSS 表示转录起始位点) 首先在UCSC的Table Browser 里面下载下面这个文件: 参考这篇教程:BED文件以及如何正确的从UCSC下载BED文件 ...
这个工具有RPKM, CPM, BPM, RPGC, None几个不同的选择,这里我选了RPKM。 (二)peak分布可视化 也是deeptool里的工具。为了统计全基因组范围的peak在基因特征的分布情况,需要用到computeMatrix计算,用plotHeatmap以热图的方式对覆盖进行可视化,用plotProfile以折线图的方式展示覆盖情况。 computeMatrix有两种模式,scale-...