在chip_seq数据分析中,通常会对peak区域在基因组上的分布进行探究,查看其分布是否存在规律,比如是否在转录起始位点,或者转录终止位点附近存在富集,此时我们可以通过deeptools这个工具来实现。 首先通过computeMatrix这个命令,可以计算基因组区域上的分布,分成以下两种模式 scale-regions reference-point 第一种模式代表一个区间...
--referencePoint: 参考点类型,如 TSS, center, start, end 等。 -S, --scoresFile: 输入的信号文件列表(bigWig 或 bedGraph 格式)。 -R, --regionsFileName: 包含感兴趣区域的 BED 文件。 -o, --outFileName: 输出矩阵文件名。 --beforeRegionStartLength: 区域起始前考虑的碱基数目。 --afterRegionEnd...
reference-point mode则是给定一个bed file,以某个点为中心开始统计信号(TSS/TES/center)。但实际上我在尝试的时候regionBdoyLength参数也还是可以用的,所以估计和scale-regions区别也不是太大,主要是作图的一点区别。 EXAMPLE 1.computeMatrix reference-point \ # choose the mode 2.--referencePoint TSS \ # ...
1. 计算矩阵(computeMatrix) computeMatrix reference-point \--referencePointTSS \ -b3000-a3000\ -R genes.bed\ -S sample1.bamsample2.bam\--skipZeros\ -o matrix.gz AI代码助手复制代码 参数说明: -reference-point: 以特定参考点(如TSS)为中心 --b 3000 -a 3000: 分析TSS上游3kb和下游3kb区域 -...
# reference-point # 选择模式 # -p 15 线程 # --referencePoint TSS # 选择参考点: TES, center # -b 10000 -a 10000 # 感兴趣的区域,-b上游,-a下游 # -R 基因注释信息 # -S 提供的bigwig 文件# --skipZeros # -out ./test.TSS.gz 输出为文件用于plotHeatmap, plotProfile ...
reference-point mode则是给定一个bed file，以某个点为中心开始统计信号（如TSS/TES/center）。来举个'🌰'：首先，整理一下TAD边界的bed文件boundaries.bed 其次，第二步通过以下命令将bam转换成bigwig： bamCoverage --bam CTCF.bam -o&...
computeMatrix具有两个模式:scale-region和reference-point。前者用来信号在一个区域内分布,后者查看信号相对于某一个点的分布情况。 两者的区别 无论是那个模式,都有有两个参数是必须的,-S是提供bigwig文件,-R是提供基因的注释信息。 scale-regions模式
Example : bamCoverage 用于ChIPseq分析 computeMatrix 有两种不同的模式 Example 1：单个输入文件 (reference-point mode) 注：point-BED文件指定基因组区段的起始位置 Example 2：多个输入文件 (scale-regions mode)Example 1：Scatterplot Example 2：Heatmap Example Example Example 1: 根据...
computeMatrix具有两个模式:scale-region和reference-point。前者用来信号在一个区域内分布,后者查 看信号相对于某一个点的分布情况。 无论是那个模式,都有有两个参数是必须的,-S是提供bigwig文件,-R是提供基因的注释信 息。 scale-regions模 式 computeMatrix scale-regions \ # 选择模式-b 3000 -a 5000 \ #...
reference-point 第一种模式代表一个区间,包含了起始和终止位置,第二种模式代表的是某一个位点,比如转录起始位点。对于这两个模式的区别,官网给出了很好的解释,示意如下 将所有的区域划分为等长的区间称之为bin, 然后计算每个bin内所有位点的测序深度,默认用所有位点测序深度的平均值来代表这个区间。