答案是:此图是测序reads的可视化,利用reads和参考基因组比对之后的结果,用来展示目标基因上的转录因子结合/组蛋白修饰/染色质开放性的。" 鉴定转录因子在基因组上结合常用的技术手段是ChIP-seq/DAP-seq,检测组蛋白修饰的全基因组分布用ChIP-seq/CUT&Tag,而对染色质可及性的检测则用ATAC-seq。ChIP-seq/DAP-seq/...
首先视频免费共享在B站:【生信技能树】Chip-seq测序数据分析ChIP-SEQ实战演练的素材:链接:https://share.weiyun.com/53CwQ8B 密码:ju3rrh, 包括一些公司PPT,综述以及文献 ChIP-SEQ 实战演练的思维导图:文档链接:https://mubu.com/doc/11taEb9ZYg 密码:wk29 接下来是根据生信技能树课程、思维导图、PPT和综述...
图1.人类染色体 通常我们可以将ChIP-seq、MeRIP-seq、eccDNA等高通量测序的分析结果简化为染色体上的一些区域,即chr:start-end。将获得的结果在染色体上进行可视化不仅能够看出感兴趣区域的染色体分布和密度,而且能够展示多个条件下差异情况,非常形象。常见的展示方式有条形和圆形(circos)。今天我们来看下条形展示方式。
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...
Y叔开发的ChIPseeker包,主要是为了能对ChIP-seq数据进行注释与可视化,主要对peak位置及peak邻近基因的注释。然而,在之后对ChIPseeker的应用中,发现它不局限于ChIP-seq,可用于其他的peak(如ATAC-seq,DNase-seq等富集得到的)注释,甚至还可用于long intergenic non-coding RNAs (lincRNAs)的注释。该包功能强大之处还是在...
source activate chipseq bamCoverage -e 170 -bs 10 -b ap2_chip_rep1_2_sorted.bam -o ap2_chip_rep1_2.bw # ap2_chip_rep1_2_sorted.bam是前期比对得到的BAM文件 得到的bw文件就可以送去IGV/Jbrowse进行可视化。 这里的参数仅使用了-e/--extendReads和-bs/--binSize即拓展了原来的read长度,且...
chip-seq峰图(peak)可视化 以前客户要chip-seq峰图,用igv导出再p图,累得要命。以后就不用p图啦~
ngs.plot.r 可视化ChIP-seq 或 RNA-seq,对全基因组或者感兴趣的基因组功能原件富集信号进行可视化。 Usage:ngs.plot.r -G genome -R region -C [cov|config]file -O name [Options] ##必须参数:-G 基因组 -R 基因组区域tss,tes,genebody,exon,cgi,enhancer,dhs,bed ...
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。 mappedReads<-idxstatsBam("SR_Myc_Mel_rep1.bam")TotalMapped<-sum(mappedReads[,"mapped"])ggplot(mappedReads,aes(x=seqnames,y=mapped))+geom_bar(stat="...
一般做完一个CHIP-seq测序,如果实验设计没有问题,测序质量也OK的话,很容易了根据序列call到符合要求的peaks,或者可以去很多文章或者roadmap里面下载到非常多有意义的peaks文件, 一般是BED格式文件,这是就需要对这些peaks进行各种各样的注释以及可视化了,此时不得不强烈推荐一款网页版工具,是台湾学者开发的ChIPseek: ...