peakAnno_GR<-as.GRanges(peakAnno)peakAnno_DF<-as.data.frame(peakAnno)peakAnno_GR[1:2,] 3. 可视化 Peak 注释 现在我们有了来自 ChIPseeker 的注释峰,我们可以使用 ChIPseeker 的一些绘图功能来显示基因特征中峰的分布。在这里,我们使用 plotAnnoBar 函数将其绘制为条形图,但 plotAnnoPie 会生成类似于饼图...
annotatePeak 函数接受要注释的区域的 GRanges 对象、基因位置的 TXDB 对象和要从中检索基因名称的数据库对象名称。 代码语言:javascript 复制 peakAnno<-annotatePeak(macsPeaks_GR,tssRegion=c(-500,500),TxDb=TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene,annoDb="org.Mm.eg.db") peakAnno <- annotatePeak(macsPeaks_...
peak=GenomicRanges::GRangesList(WG1=readPeakFile("8WG16-1.sorted.bam_peaks.narrowPeak"),WG2=readPeakFile("8WG16-2.sorted.bam_peaks.narrowPeak"))#(先指定的在右侧,这个比较奇怪,所以以后还是要改成2号在前) 使用ChIPseeker包中的readPeakFile函数将bed文件读入到R,并存储为GRanges对象 covplot(peak,...
narrow peak:即发生在DNA上特定的短序列,结合的区域很短。 broad peak:这种类型的peak在DNA上呈弥 散的连续的分布,峰型较宽。 一般来说,转录因子的峰型都是narrow peak;而对于组蛋白修饰,有的峰型为 narrow peak,有的为broad peak。 可以通过调整参数或使用不同的软件分别鉴定narrow peak及broad peak。 peak...
peakAnno_GR 3. 可视化 Peak 注释 现在我们有了来自 ChIPseeker 的注释峰,我们可以使用 ChIPseeker 的一些绘图功能来显示基因特征中峰的分布。在这里,我们使用 plotAnnoBar 函数将其绘制为条形图,但 plotAnnoPie 会生成类似于饼图的图。 plotAnnoBar(peakAnno) ...
3. 可视化 Peak 注释 现在我们有了来自 ChIPseeker 的注释峰,我们可以使用 ChIPseeker 的一些绘图功能来显示基因特征中峰的分布。在这里,我们使用 plotAnnoBar 函数将其绘制为条形图,但 plotAnnoPie 会生成类似于饼图的图。 plotAnnoBar(peakAnno) 同样,我们可以绘制 TSS 站点周围峰值的分布。
表2：ChIP-seq 数据揭示受SmTCP7a 调控的peak相关基因 图2：R0 h 和 R48 h peak相关基因的 KEGG ...
ORAGSEA: 可以按照peak信号强度排序 2、差异peak分析 (1)非时间序列数据: (2)时间序列数据: (3)差异peak关联基因的PPI分析 感兴趣基因的差异peak展示 3、组学关联分析:CHIP-seq&转录组学 (1)Meta genes整体关联 距离TSS位点不同距离的peak注释到的基因的表达水平分析不同表达水平的基因,peak的数量分布对比 ...
1. Peak Calling 为了识别 Myc 转录因子结合区域,我们可以使用peak caller。 尽管R 及更高版本中提供了许多峰值调用程序,但最受欢迎和使用最广泛的峰值调用程序仍然是 MACS2。 MACS2 通过几个简单的步骤调用峰值。 预测片段长度。 将读数移动到预测片段的中心。
将前面分析得到的Peak注释基因,还可以进行后续富集分析包括GO分析、KEGG分析等,落脚到基因的功能上来,那么在文章里你就会看到这样的图: 还有一种结果图,我们在做ChIP-seq的文章里也经常看到,就是转录因子结合序列的logo图: 与转录因子结合的DNA序列位点被称为转录因子结合位点(TFBS),表现出一定的序列变异性,以JASPAR...