差异peaks与motif分析:计算差异peaks并寻找其motif。 可视化:将结果进行可视化展示。 优势与劣势 🌟 优势: 捕获整个基因组的转录因子或组蛋白修饰的DNA靶点。 定义转录因子结合位点。 结合RNA测序和甲基化分析揭示基因调控网络。 劣势: 需要为每个TF产生抗体。 TF必须是已知的。 ChIP实验不能区分不同TF亚型(蛋白质亚...
可视化与验证:利用IGV等工具可视化结合峰,结合qPCR或ChIP-qPCR验证关键位点。 四、应用领域 转录因子结合位点研究:如定位NF-κB或p53在基因组上的调控区域。 组蛋白修饰分析:检测H3K4me3(激活标记)或H3K27me3(抑制标记)的分布。 表观遗传机制探索:研究染色质状态与基因表达调控的关系。 疾病与突...
在ChIP的基础上,用二代测序检测ChIP实验的DNA产物,将ChIP与高通量测序技术相结合的ChIP-seq技术,可在全基因组范围对特定蛋白的DNA结合位点进行高效而准确的筛选与鉴定,为研究的深入开展打下基础。 本期易基因小编为您介绍ChIP-seq的主要研究方向、研究思路(前期探索性实验、数据挖掘思路、下游实验设计)、并聚焦ChIP-...
(7)可视化 在为ChIP-seq数据开发了各种统计方法和质量指标后,reads分布的可视化检查可以有效直观地评估和分析所获得的数据。可以使用交互式可视化工具,如IGV或 SeqMonk。几个web服务器(如UCSC genome browser和WashU Epigenome browser)可以将获得的ChIP-seq结果与其他注释数据关联分析,如进化保守性和各种组织中的基因表达。
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:...
ChIP-seq 分析:Mapped 数据可视化(4) 1. Mapped reads 现在我们有了 BAM 文件的索引,我们可以使用 idxstatsBam() 函数检索和绘制映射读取的数量。 代码语言:text 复制 mappedReads <- idxstatsBam("SR_Myc_Mel_rep1.bam") TotalMapped <- sum(mappedReads[, "mapped"])...
在ChIP的基础上,用二代测序检测ChIP实验的DNA产物,将ChIP与高通量测序技术相结合的ChIP-seq技术,可在全基因组范围对特定蛋白的DNA结合位点进行高效而准确的筛选与鉴定,为研究的深入开展打下基础。 本期易基因小编为您介绍ChIP-seq的主要研究方向、研究思路(前期探索性实验、数据挖掘思路、下游实验设计)、并聚焦ChIP-...
在为ChIP-seq数据开发了各种统计方法和质量指标后,reads分布的可视化检查可以有效直观地评估和分析所获得的数据。可以使用交互式可视化工具,如IGV或 SeqMonk。几个web服务器(如UCSC genome browser和WashU Epigenome browser)可以将获得的ChIP-seq结果与其他注释数据...
Peak可视化展示,STAT3蛋白与VAV3基因结合且有调控作用(图3E)。根据ChIP-seq和JASPAR数据库,通过western blotting和IHC验证HFD组肝组织中VAV3表达降低,P-STAT3表达升高(图3F-G)。这些结果表明,VAV3可能受STAT3调控,参与GLUT4易位,促进MAFLD的发生。 图3 ChIP-seq鉴定VAV3为STAT3靶基因...
CHIP-seq的研究思路之前期探索性实验 01 充分的文献和数据库调研 (1)DNA与蛋白互作是研究得最早的表观遗传修饰机制之一,许多领域都有大量 的研究积累,数据库中也集成了大量的数据,根据选题充分地进行调研很重要。 (2)根据已有知识提...