CUT&Tag在文库构建上更加容易操作,并且相比于CUT&RUN,CUT&Tag有更好的重复性,更低规模的细胞数量下限。 接下来我将介绍cut&tag数据上游分析流程 首先拿到公司测序得到的fastq文件(Raw Data),上传到服务器的特定文件夹中,例如/home/zyn/cut&tag/fastq 质控 cd/home/zyn/#注意mkdir -p ./cut&tag/fastq报错,是...
CUT&Tag在染色质颗粒的两侧插入拴系酶附近的接头,尽管染色质颗粒内也可能发生标记。因此,靶向组蛋白修饰的 CUT&Tag 反应主要产生核小体长度 (~180 bp) 或该长度的倍数的片段。靶向转录因子的 CUT&Tag 主要分别从相邻核小体和因子结合位点产生核小体大小的片段和数量不定的较短片段。核小体表面的DNA标记也发生,...
首先查看比对到参考基因组上的数据比对结果。 代码语言:javascript 复制 // ###在分析之前建议用biocmanager装包 省时省力library(dplyr)library(stringr)library(ggplot2)library(viridis)library(GenomicRanges)library(chromVAR)## For FRiP analysis and differential analysislibrary(DESeq2)## For differential analysi...
CutTag是一种新型的数据分析工具,它通过创新的标签技术,将繁琐的数据处理流程简化,使分析人员能够快速、准确地完成数据分类、筛选、清洗等任务。相较于传统的数据处理方法,CutTag不仅提高了工作效率,而且减少了许多不必要的错误和混淆。CutTag的核心功能包括标签生成、数据筛选、数据分析和报告生成。通过这些功能,分析人员...
使用DiffBind进行差异peaks分析 setwd("/home/zhangyina/zbw_cut-tag/7.peakcalling_last")getwd()library(DiffBind)packageVersion("DiffBind")#首先构建一个metadata.csv文件,bamReads是去除重复、过滤好的bam文件,Peaks是calling peak步骤生成的,Peacaller是识别peak用的工具,ControlID,bamControl填空即可,如图所示#读...
现在使用cuttag技术的人越来越多了,而且将会替代掉chip-seq。其实cuttag是chip-seq的升级版,大大缩短了实验的周期。如果大家了解过chip-seq的话,那就基本了解了cuttag。总接起来这两个技术就是干了一件事情:查看蛋白质结合在DNA的什么位置。 那从这里开始就介绍一下cuttag的数据分析: ...
Cuttag数据分析流程。 1.准备和清理数据。 收集和整理原始Cuttag数据。 处理缺失值、异常值和不一致性。 标准化数据格式和单位。 2.探索性数据分析(EDA)。 总结数据分布、趋势和模式。 使用图表和统计量进行可视化分析。 识别异常值和潜在问题。 3.特征工程。 创建新特征以提高模型性能。 转换、缩放和归一化特征...
鉴于近期分析了大批量的3个不同物种的cuttag数据,准备分享一下相关的代码。 数据完整性检测 首先是需要对测序公司给的测序数据的完整性进行test,如果md5值不吻合,后面还需要让公司发一份。 代码语言:javascript 复制 //##multiqc查看数据质量 multiqc *.fq.gz -o multiqc ##multiqc会自动寻找指定文件下面fq的结果...
Cuttag数据分析流程包括几个步骤。首先,我们需要收集和准备数据。这包括从各种来源收集相关数据,如社交媒体平台或在线论坛,并清理数据以删除任何无关或重复的信息。 数据准备完成后,我们可以进入下一步,即探索性数据分析。在这个阶段,我们通过查看数据来更好地了解其特征,并识别出任何模式或趋势。这可以通过图表或图形...
ChIP-seq vs. CUT&RUN vs. CUT&Tag: Which should you use? 传统ChIP-seq流程,了解一下:https://github.com/hbctraining/Intro-to-ChIPseq/blob/master/schedule/2-day.md Cut&Run与ChIP-seq的核心区别 pA-Tn5的引入,增强了捕获的特异性,使得起始量需求变少,信噪比变低,需要的数据量变少。改善的信噪比意...