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...
RNA-seq的QC比较简单,所以如果Cut&Run有对应的RNA-seq,那就直接看DEG周围的peak是否有差异。 结果是必然的! Diffbind高级分析法:notebooks/projects/cut_run/HDAC-b2/pipeline/Diffbind.ipynb DBA_NORM_LIB ("lib") Normalize by library size only. Library sizes can be specified using the library parameter. ...
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...
下面的说法来自实验室刚毕业的一个七年的博士(仅代表其个人看法):ChIP-seq通常用DESeq2来获取differential peaks。而对于ATAC-seq,可以使用DESeq2,也可以用DiffBind。当然在这个DiffBind文档里,官方也使用了这个包来进行ChIP-seq差异peak的分析,所以到底使用哪种方法还是看自己的经验和分析出的结果能不能通过实验的验...
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...
("seqnames", "start", "end", "strand", "Fold")] write.table(edge.bed, file="A_B.edgeR_sig.bed", sep="\t", quote=F, row.names=F, col.names=F) # DESeq2 out <- as.data.frame(comp1.deseq) deseq.bed <- out[ which(out$p.value < 0.05), c("seqnames", "start", "...
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...
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...
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。