转录因子的目标很难单独从 ChIPseq 数据中确定,因此我们通常会通过一组简单的规则来注释基因的峰: 如果峰与基因重叠,则通常将峰注释为基因。 2. Peak 注释 ChIPseeker 是一个有用的基因峰注释包。通过在小鼠 TXDB 对象(mm10 基因组)的来源中使用预定义的注释,ChIPseeker 将为我们提供峰落在基因中的位置以及到 ...
3. 基因注释 由于转录因子,如名称所示,可能调节其靶基因的转录,我们使用 ChIPseeker 包将代表潜在转录因子结合事件的峰与其重叠或最接近的 mm10 基因相关联。 代码语言:javascript 复制 library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene)library(ChIPseeker)peakAnno<-annotatePeak(macsPeaks_GR,tssRegion=c(-1000,1000),T...
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,...
所谓Peak注释,就是得到了靶蛋白在基因组区域的结合峰位置后,对峰位置进行注释。注释有两类,genomic annotation和nearest gene annotation: genomic annotation是看peak在基因组的位置,在各种基因组区域(基因上下游,5,3端UTR,启动子,内含子区)分布情况,比如文章中的此类图: 而nearest gene annotation是peak相对于转录起...
数据分析：Peak calling是ChIP-Seq数据分析的关键步骤，需要使用专门的生物信息学工具来识别和注释这些区域...
结果的注释用的是Y叔的Chipseeker包。 ChIPseeker的功能分为三类: ● 注释:提取peak附近最近的基因, 注释peak所在区域 ● 比较:估计ChIP peak数据集中重叠部分的显著性;整合GEO数据集,以便于将当前结果和已知结果比较 ● 可视化: peak的覆盖情况;TSS区域结合的peak的平均表达谱和热图;基因组注释;TSS距离;peak和基因的...
peak <- readPeakFile('ChIP-seq.bed') #注释,TSS的范围可自定义 peakAnno <- annotatePeak(peak, tssRegion = c(-3000, 3000), TxDb = spompe) #输出结果 write.table(peakAnno, file = 'peak.txt',sep = '\t', quote = FALSE, row.names = FALSE) ...
9. chip-seq2(查看peak、motif、peak注释)是【推荐课程】生物信息学【实战分析】的第9集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
这个过程叫做富集峰注释(peak annotation,图2)。如果仅关注某几个区域,就不需要用软件注释,建议直接用IGV或者UCSC Genome Browser查看。 富集峰注释的难点 虽然CHIP-Seq已经有近20年的历史,然而由于基因组上基因的结构非常复杂,不同注释软件在具体细节处理上往往不同,从而导致同一批数据,用不同的软件进行注释,获得的...