1. fastp:原始数据质控,将 Raw data 转换成 Clean data。 2. bowtie2:将经过质控的 Clean data 比对到参考基因组上,得到比对文件(BAM格式)。 3. picard:去除 BAM 文件中的 PCR 重复。 4. macs2:检出 ChIP-seq 峰。 5. MultiQC:汇总 fastp,bowtie2 以及 macs2 的统计结果。 运行流程 进入网站 https:...
数据上传者采用的上游分析软件: 使用了Trimmomatic进行了数据质控;Bowtie2进行了比对分析;SAMtools处理比对后的BAM文件;MACS2用于Peaks Calling;bamCoverage转换为二进制的BigWig文件; 使用了hg19作为参考基因组,现在基本上首先使用GRCh38。 再来看一下曾老师推文和B站视频中的分析流程,其中数据数据过滤环节使用了fastp或者...
fastp -w 8 -i "$file" -I "$pair" -o "../fastp_output/$out1" -O "../fastp_output/$out2" done echo "fastp processing is complete." fastqc-status-check-heatmap.png 从最右端可以看出fastp之后的质量检测通过(图中未标识的行即为fastp处理过后的数据) fastqc_adapter_content_plot.png fast...
从零开始的ChIpseq数据分析的基本流程如下：安装相关软件：目的：为ChIpseq数据分析准备必要的工具。步骤：通过ssh连接实验室服务器，在服务器中安装hisat2、samtools、FastQC和fastp等软件。使用fastp去除接头：目的：清理测序数据，去除可能影响后续分析的接头序列。步骤：使用fastp命令，通过i参数指定输入文件...
使用fastp软件进行质量控制,去除低质量数据。 使用bwa软件进行序列比对。 使用macs2软件进行peak calling,统计peak数量。 使用R包ChIPQC和ChIPseeker进行数据注释和可视化。 实验小贴士: 数据分析需借助高性能计算机平台和专业软件。 注释和可视化结果可帮助深入理解蛋白质-DNA相互作用。 通过以上步骤,大家可以全面掌握ChIP-...
使用了Trimmomatic进行了数据质控;Bowtie2进行了比对分析;SAMtools处理比对后的BAM文件;MACS2用于Peaks Calling;bamCoverage转换为二进制的BigWig文件; 使用了hg19作为参考基因组,现在基本上首先使用GRCh38。 再来看一下曾老师推文和B站视频中的分析流程,其中数据数据过滤环节使用了fastp或者trim-galore软件(替代Trimmomatic)...
ChIp-seq技术，即染色质免疫共沉淀技术，主要应用于研究蛋白质与DNA在体内的相互作用，特别是转录因子结合位点或组蛋白修饰位点的研究。分析流程首先需要获取分析目标的fastq文件，然后进行质控分析，包括去除接头和数据质量查看。质控分析使用的软件有fastp、fastqc等。在从零开始的步骤中，首先需要安装相关软件...
Perform Quality Control: Conduct quality checks on raw sequencing data and remove adapters using Fastp. Align Sequencing Reads to Reference Genome: Align sequencing reads to a reference genome using BWA and handle the resulting SAM files. Process and Manage BAM Files: Convert SAM files to BAM form...
首先，我们对数据进行过滤，是为了：trimmomatic PE模式默认处理2个文件，也就是说，sh脚本中使用本办法只能一次列举R1 R2两个文件，不能 In_R1 In_R2 IP_R1 IP_R2这样四个文件都列出来，事实证明会报错，trimmomatic有点傻傻的不知道第三个开始的文件该干嘛。 所以要批量做，需要写循环，或者是...
了解ChIP-seq的原理:全面了解ChIP-seq技术在生物学研究中的原理和应用。 熟悉ChIP-seq工作流程:精通整个ChIP-seq工作流程,从实验设置到数据分析。 安装和配置生物信息学工具:了解如何安装和配置ChIP-seq数据分析所需的基本生物信息学,包括Fas 执行质量控制:对原始测序数据进行质量检查,并使用Fastp移除适配器。