ChIP-seq 分析:Peak 注释与可视化(9) 1. 基因注释 到目前为止,我们一直在处理对应于转录因子结合的 ChIPseq 峰。顾名思义,转录因子可以影响其靶基因的表达。 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...
无论是那个模式,都有有两个参数是必须的,-S是提供bigwig文件,-R是提供基因的注释信息。还有更多个性化的可视化选项。 使用R包对找到的peaks文件进行注释 还需要安装必备R包: 代码语言:javascript 复制 options(BioC_mirror="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")options("repos"=c(CRAN="https:...
与WT对照相比,OdisA菌株中约99% peaks表现出在DasR靶标启动子处ChIP-seq peaks高度增强,证实OdisA菌株中占有率升高(图3b)。总体而言,通过可视化和验证在高c-di-AMP水平暴露下相关基因的代表性结果,展示个别基因水平上ChIP-seq peaks值变化(图3c)。对增强结合信号基因进行GO和KEGG通路分析,表明在抗生素生物合成过程、...
$`ARmo_0M`[1]"C:/Users/huangjiao/Documents/R/win-library/3.5/ChIPseeker/extdata/GEO_sample_data/GSM1174480_ARmo_0M_peaks.bed.gz"$ARmo_1nM[1]"C:/Users/huangjiao/Documents/R/win-library/3.5/ChIPseeker/extdata/GEO_sample_data/GSM1174481_ARmo_1nM_peaks.bed.gz"$ARmo_100nM[1]"C:/Users...
根据我的实验目的,我需要找出DIPG和GBM之间的差异,所以做heapmap可视化的时候需要对数据进行归一化,这里实现的方式就是用先Homer中的mergePeaks将两组peak数据的bed文件合并,这里生成三个文件,可以理解未两组数据的韦恩图中的三块,我们这里暂时只需要用到中间取交集的数据,但不过问题在于,我们并不能直接把这个数据拿来...
与WT对照相比,OdisA菌株中约99% peaks表现出在DasR靶标启动子处ChIP-seq peaks高度增强,证实OdisA菌株中占有率升高(图3b)。总体而言,通过可视化和验证在高c-di-AMP水平暴露下相关基因的代表性结果,展示个别基因水平上ChIP-seq peaks值变化(图3c)。对增强结合信号基因进行GO和KEGG通路分析,表明在抗生素生物合成过程...
以下引自deeptools辅助CHIP-seq数据分析-可视化(http://www./2136.html) 第一个功能,把bam文件转换为bw格式文件: bamCoverage -b tmp.sorted.bam -o tmp.bw 里面有一个参数非常重要,就是--extendReads 在 macs软件里面也有,macs2 pileup --extsize 200 ,就算是你的reads长度可能不一致,是否需要把它们补齐...
找到了peaks以及peaks的分布,我们继续学习deeptools软件的更多内容。 先前我们学习了利用deeptools,把bam文件生成bw文件。 1 准备ucsc.refseq.bed ##需要下载 ucsc.refseq.bed 方法参考:http://www.bio-info-trainee.com/2494.html 网址:https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables 按照博客的做法,先下载.txt文件 ...
2.在启动子区(TSS)附近的 ChIP peaks 的可视化 (注:这个也可以用deeptools在linux服务器里面去跑。day26都在学deeptools。) peak <- readPeakFile("8WG16-1.sorted.bam_summits.bed")#读取bed文件 txdb <- TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene #指定txdb ...
peaks <- list(peak1 = peak1, peak2 = peak2) #注释 peakAnnoList <- lapply(peaks, annotatePeak, TxDb = spompe, tssRegion = c(-3000, 3000), addFlankGeneInfo = TRUE, flankDistance = 5000) #分别输出结果 write.table(peakAnnoList[1], file = 'peak1.txt',sep = '\t', quote = FA...