进行Hi-C数据分析通常包括以下几个主要步骤: 数据预处理 接触矩阵构建 质量控制与过滤 结构域识别 互作网络分析 结果可视化与解读 3. 每个步骤中的关键操作和方法 数据预处理: 去除低质量的序列读段(reads)。 去除PCR重复序列。 将序列读段比对到参考基因组上。 示例(伪代码,用于说明流程): bash # 去除低质量序...
$runhic -i ${output}hic_results/data/ -o ${output} -c $conf -s build_contact_maps $runhic -i ${output}hic_results/matrix/ -o ${output} -c $conf -s ice_norm 2、HiCPro文件的merge output/bowtie_results/bwt2/ 文件夹下的 .bam 文件可以修改,如果想将多个HiC文件进行进行merge分析,可...
我们可以进一步将Hi-C测序数据中双端数据均能唯一比对到基因组草图上的数据,分为有效Hi-C数据(Valid Interaction Pairs)和无效Hi-C数据(Invalid Interaction Pairs)。只有当两个reads能够分别比对到两个不同的酶切片段上,并且实际片段大小符合理论的片段大小时,才会将这些数据归类为有效Hi-C数据。 无效Hi-C数据通常...
将三维基因组甲醛交联固定,用内切酶进行酶切,酶切完在末端加生物素进行末端修复,然后进行连接,连接后对去除蛋白并打断成小片段,用磁珠捕获带生物素的片段进行测序。 Hi-C分析流程 (a)首先是质控,过滤后高质量的FASTQ数据(PE,150bp),如果比对软件不支持split mapping的话,一般选用迭代比对,因为连接处由于是基因组外...
Hi-C的数据分析流程：前期raw reads过滤（跟一般二代测序数据处理基本一致)序列比对。建议采用pair-end...
首先，对HiFi、Hi-C和DNB数据进行质量评估，移除低质量数据，保留高质量数据以提高后续分析的准确性。
Hi-C文库制备流程主要包括甲醛交联、细胞裂解、内切酶酶切、末端修复及生物素标记、片段连接、捕获带生物素标记的片段、文库质检等步骤。Hi-C文库质量受多种因素影响,如细胞裂解剧烈程度、细胞裂解期间的蛋白酶抑制剂含量等,Hi-C文库质量直接影响后续的有效数据产出。
Hi-C的优势在于其结合了二代测序，这势必也使得其数据分析相对复杂了。目前比较成熟的数据分析流程大致包含6个步骤：（1） 前期raw reads过滤（跟一般二代测序数据处理基本一致） （2） 序列比对。建议采用pair-end测序模式 （3） 定位酶切位点。比对寻找到reads pairs在基因组物理位置之后，...
在HicPro分析后，所有数据转换流程如下：首先，HicPro输出的sparse矩阵需转换为密度矩阵或cworld矩阵，以便后续分析。密度矩阵格式中，行和列代表染色质位点，矩阵内容为位点间的接触频率，其行数与列数相等。转换成cworld矩阵时，需通过添加头信息至裸矩阵实现。接着，HicPro的allValidPair文件通过自带的...
hi-c数据分析 数据分析circle,Clementine是一个很有用的工具,在网游日常数据的处理中,其应用程度不低于Excel和SPSS,尽管Clementine是一个数据挖掘工具,但是在数据处理等方面的功能很强大,在几十万到几百万甚至几千万数据处理上,都能够应付,而Excel仅仅处理在一百万