peakFiles <- dir("data/peaks/", pattern = "*.peaks", full.names = TRUE) peakFiles peakFiles 我们可以循环遍历我们的制表符分隔文件(伪装成 .xls 函数)并使用循环将它们作为 data.frames 列表导入到 R 中。 macsPeaks_DF <- list() for (i in 1:length(peakFiles)) { macsPeaks_DF[[i]] <-...
input:只需准备UCSC格式的bed文件或者txt,总之染色体号是chr的而不是NC_0000的。 out:所有注释的列表txt,diffpeaks基因组分布图,还可以得到peak sequence。 2.bedtools -intersect 原理:本质是找两个文件的overlap,这里两个文件一个是注释文件一个是peaks文件的话,就相当于把peaks文件注释了。 命令:bedtools inters...
2. genome location annotation 这种注释主要分析peak区间与基因组各种区间的overlap情况,比如5’UTR,3’UTR, exon等区域,然后绘制饼图或者柱状图,示意如下 根据注释文件的不同,划分的基因组区域也有所变化。 3. gene annotation 这部分注释主要分析peak区间与基因的关系,可以细分为overlap gene和nearest non-ovlap ge...
peakFiles<-dir("data/peaks/",pattern="*.peaks",full.names=TRUE)peakFiles 我们可以循环遍历我们的制表符分隔文件(伪装成 .xls 函数)并使用循环将它们作为 data.frames 列表导入到 R 中。 macsPeaks_DF<-list()for(iin1:length(peakFiles)){macsPeaks_DF[[i]]<-read.delim(peakFiles[i],comment.char...
我们将审查的 Myc peak 调用位于 peaks 目录中,因此我们在这里使用 dir() 函数列出与我们预期的文件模式匹配的所有文件。 peakFiles<-dir("data/peaks/",pattern="*.peaks",full.names=TRUE)peakFiles peakFiles 我们可以循环遍历我们的制表符分隔文件(伪装成 .xls 函数)并使用循环将它们作为 data.frames 列表导...
我想做测的2个chip-seq重复间的peak的相关性,用的是intersectBed -a a.bed -b b.bed -f 0.05 这样来找overlap的peak的个数,然后用 intersectBed -a a.bed -b b.bed -f 0.05 -v 来分别找sample1和sample2各自独有的peak数.再画维恩图看它们各自重叠的和非重叠的有多少,...
首先计算上传的peak区间与数据库中转录因子的peak区间overlap的个数,同时用随机抽样的方式从上传的peak区间中进行抽样,计算抽样结果与数据库中peak的overlap个数,通过比较实际overlap与随机抽样的overlap个数,计算Evalue值,对应的表格数据如下 通过ReMap, 一方面可以检索和下载转录因子的peak结果文件,另一方面,可以进行转录...
overlaps<-ol$peaklist[["gr1///gr2"]]#提取overlap peaks 获取其注释信息: overlaps.anno<-annotatePeakInBatch(overlaps, AnnotationData = annoData, output ="nearestBiDirectionalPromoters", bindingRegion = c(-2000,500))#注释peak 对注释的信息进行entrez_id注释: ...
我们将审查的 Myc peak 调用位于 peaks 目录中,因此我们在这里使用 dir() 函数列出与我们预期的文件模式匹配的所有文件。 peakFiles<-dir("data/peaks/",pattern="*.peaks",full.names=TRUE)peakFiles 我们可以循环遍历我们的制表符分隔文件(伪装成 .xls 函数)并使用循环将它们作为 data.frames 列表导入到 R ...
测序之后,我们当然首先需要做质量控制,然后就是做mapping,拿到这些DNA片段在染色体上的位置信息,ChIPseq的数据我们还需要做peak calling,把背景噪声去掉,比如上图中使用MACS做peak calling,这样我们就得到了protein binding site (peak),就可以做下游的分析,比如可视化、相关的基因(比如最近的基因、宿主基因)、Motif分析...