该数据库包含了大量的ChIP-seq数据,并且提供了三个主要功能:预测特定蛋白质的表观基因组档案,推断其在转录调控中的作用;比较两个蛋白质的表观基因组图谱,预测它们之间可能的协同调控活动;以及通过筛选所有已知蛋白质来发现以前未被探索的共调控蛋白对。QHistone通过机器学习模型对大量的ChIP-seq数据集进行训练,能够准
可能有以下几个原因: a.抗体特异性问题:所用抗体可能对目标转录因子的特异性不够高,导致结合到非特异性的位点,从而影响后续的motif分析和转录因子的准确预测。 b.数据分析方法的局限性:所采用的motif预测算法…
bedtools window-a hg39.tss.bed-b peak.bed-w5000-sm>overlap.txt 通过window这个命令,可以灵活的定义TSS上下游的区间,快速得到peak对应的靶基因。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—
ChIP-seq技术在转录因子结合位点预测中的主要作用是()。A.验证已知的转录因子结合位点B.直接鉴定转录因子结合位点C.分析转录因子结合位点的序列特征D.筛选可能的转录因子结合位点的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案
还记得先前提到的基因转录调控数据库“转录因子靶基因预测,不用到处搜了,都在这了”(Gene Transcription Regulation Database,GTRD)吗?由俄罗斯学者整理,在SRA、ENCODE、GEO等资源库收集公共的ChIP-seq试验并鉴定转录因子结合位点,提供了公开数据下载。 1 GTRD数据库简介 ...
整合了ENCODE、GEO和Cistrome Project中的ChIP-seq/DNase-seq/ATAC-seq的数据集,目前共包括26445个人类和小鼠数据集,其中有11978个反式作用因子的ChIP-seq数据,11073个组蛋白修饰的ChIP-seq数据和1371个DNase-seq/ATAC-seq的数据集。 workflow of TFmapper ...
ChIP-seq是一种广泛用于识别给定转录因子结合区域的技术。基于全球大量的ChIP-seq数据集积累,已建立了一些专有数据库。但是这些数据库没有集成来自不同ChIP-seq实验数据提供非冗余的转录因子结合位点(TFBSs)集。 为了弥补这个不足,研究人员开发了基因转录调控数据库:GTRD。GTRD从SRA、GEO、ENCODE等公共数据库中收集转录...
利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因,欢迎关注”生信修炼手册”!通常在分析peak区域对应的靶基因时,会选取转录起始位点TSS上下游一定长度的区域
以TSS上下游5kb为例,用法如下 bedtools window -a hg39.tss.bed -b peak.bed -w 5000 -sm > overlap.txt 通过window这个命令,可以灵活的定义TSS上下游的区间,快速得到peak对应的靶基因。
通过window这个命令,可以灵活的定义TSS上下游的区间,快速得到peak对应的靶基因。 “如何利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!