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,...
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和基因的重叠。 1 初步查看 ##查看peaks分布...
自学CHIP-seq 分析第七讲~peaks 注释 经过前面的 CHIP-seq 测序数据处理的常规分析,我们已经成功的 把测序仪下机数据变成了 BED 格式的 peaks 记录文件,我选取的这篇 文章里面做了 4 次 CHIP-seq 实验,分别是两个重复的野生型 MCF7 细胞系的 BAF155 immunoprecipitates 和两个重复的突变型 MCF7 细胞系的 ...
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 TSS 位点的距离的概览。 首先加载下一部分所需的库。 代码语言:javascript 复制 library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene)library(org.Mm.eg.db)library(G...
2. ChIP Peaks 在上一节中,我们回顾了如何使用 MACS2 等峰值调用程序识别假定的转录因子结合位点。 library(GenomicRanges)macsPeaks<-"data/peaks/Mel_1_peaks.xls"macsPeaks_DF<-read.delim(macsPeaks,comment.char="#")macsPeaks_GR<-GRanges(seqnames=macsPeaks_DF[,"chr"],IRanges(macsPeaks_DF[,"start...
生物学意义：Peaks通常位于基因的启动子区域或基因体内，可能涉及基因调控。例如，转录因子的结合位点、组...
我们所谓的peaks注释,就是想看看该peaks在基因组的哪一个区段,看看它们在各种基因组区域(基因上下游,5,3端UTR,启动子,内含子,外显子,基因间区域,microRNA区域)分布情况,但是一般的peaks都有近万个,所以需要批量注释,如果脚本学的好,自己下载参考基因组的GFF注释文件,完全可以自己写一个,我这里会介绍一个R的bio...
Peak注释:所谓的peaks注释,首先看peaks在基因组的哪一个区段,看看它们在基因不同区域(基因上下游,5’/3’-UTR,启动子,内含子)的分布情况。最典型的对于转录因子,通常都是位于基因的启动子区;其次是邻近的基因的注释,蛋白结合到DNA上之后,主要是发挥基因表达调控的功能,这些peaks区域附近的基因就作为其候选的调控...
在用ChIPseeker包进行注释前,需要准备两个文件: 1 注释peaks的文件 该文件需要满足BED格式。BED格式文件至少得有chrom(染色体名字),chromStart(染色体起始位点)和chromEnd(染色体终止位点),其它信息如name,score,strand等可有可无。一般情况而言,可直接用做peak calling的MACS输出文件(以_peaks.bed结尾文件)。
所谓的peaks注释,首先看peaks在基因组的哪一个区段,看看它们在各种基因组区域(基因上下游,5,3端UTR,启动子,内含子区)分布情况。最典型的对于转录因子,通常都是位于基因的启动子区;其次是邻近的基因的注释,蛋白结合到DNA上之后,主要是发挥基因表达调控的功能,这些peak区域附近的基因就作为其候选的调控基因。