使用DiffBind 进行ATAC-seq peaks差异分析 DiffBind是基于peak的差异分析包,peaks由其他peak caller软件生成,如MACS2、HOMER.一个peak可能表示一个染色质开放区域、蛋白质结合位点等。call出来的peak是包含它的染色体、开始和结束位置信息的,然后可以通过bam文件根绝位置信息获取在peak上的read数量。进一步通过DESeq2或edge...
工程化做得非常好,代码都被封装起来了,看不到源码。 dba.plotProfile,这个核心的Heatmap成图就很厉害。 今天,我花了快一个多小时来探索,如何自定义Heatmap的颜色,正常的需求就是按列的样本来设定不同的color 我才发现dba.plotProfile函数被用了两次,第一次是生成数据,第二次是绘图。 核心的参数有三个: sites=...
使用DiffBind包提取ATAC-seq数据中的差异peaks主要包括以下几个步骤: 1.准备输入数据: 首先,需要准备ATAC-seq数据,这通常是peak调用软件(如MACS2)产生的peak文件。对于多个样本,你需要为每个样本准备一个peak文件。 2.创建样本表: 在DiffBind中,你需要创建一个样本表(通常是CSV或者Excel格式),包含样本信息,如样本名...
1.准备输入数据：首先，需要准备ATAC-seq数据，这通常是peak调用软件（如MACS2）产生的peak文件。对于多个样本，你需要为每个样本准备一个peak文件。2.创建样本表：在DiffBind中，你需要创建一个样本表（通常是CSV或者Excel格式），包含样本信息，如样本名称、对应的peak文件路径、条件（比如处理组和对照组...
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("DiffBind") BiocManager::install("rio") BiocManager::install("tidyverse") library(rio) library(tidyverse) BiocManager::install("Rsamtools") BiocManager::install("edgeR") BiocManager::install(...
DiffBind主要对峰集(peaksets)进行分析,峰集是一组代表候选蛋白质结合位点的基因组区间(也适用于ATAC-seq的峰集)。每个区间包括一个染色体,一个开始和结束位置,通常还有一个表示对峰的confidence或强度的分数。与每个峰集相关联的是与产生峰集的实验相关的metadata。此外,包含比对上的测序read文件(.bam文件)可以与每...
最近遇到一个问题,用DiffBind找差异peaks,但是网上没有找到合适(直接用)的参考,网上的例子都是基于Chip-seq数据举例,鲜见ATAC-seq(no input),甚至官方文档也没有举例。苦于此,经过摸索,修改代码,终于搞定了!废话不多说,直接贴代码: library(DiffBind)dbObj<-dba(sampleSheet="1.csv")dbObj=dba.count(dbObj)pdf...
结果中同时计算了FRiP (质量评估的一个标准,可以参考第5篇:对ATAC-Seq/ChIP-seq的质量评估(二)——ChIPQC)。 样本间的聚类: Venn图展示样本间peaks的重合 差异分析差异分析是DiffBind的核心功能,默认情况是基于DEseq2, 可以设置参数method=DBA_EDGER选择edgeR,或者设置method=DBA_ALL_METHODS。每种方法都会评估差...
格式为csv, 这个表格的设计是为了考虑兼容性,最大可能的保留实验相关的所有信息。在实际分析中,可能有很多列没有对应信息,直接空值即可。值得注意的是,在ATAC中,样本没有对应的control, 这里control相关的信息为空就好,实际上这里的control也只是列在表格中,定量和差异分析时并不会用到control样本的数据。
ATAC-Seq下游分析的另一个重点是差异peaks分析。如分析不同的实验条件、多个时间节点、不同的发育时期等的差异区域。鉴定这些差异peaks区域在生物医学研究中也具有重要意义，目前也有多种相关的工具被开发：具体选择哪种工具决定于实验设计，下面的决策树可以帮助缩小你的选择范围。DiffBind是鉴定两个样本间...