HiCCompare当只有两个 Hi-C 数据集可供比较时,可以使用原始R包(Stansfield et al. 2018)。HiCcompare提供了一种对两个 Hi-C 数据集进行联合归一化和差异分析的方法,但不能推广到更多数量的数据集。multiHiCcompare如果要比较两个以上的 Hi-C 数据集,则需要使用(Stansfield、Cresswell 和 Dozmorov 2019)。 现在...
图1. HiCorr和LoopDenoise从嘈杂的Hi-C数据集显示染色质环。 随后,研究团队开发了一种分析低深度Hi-C数据的方法,训练了一系列U-Net38 LoopEnhance模型,其中有大约10 - 2.5亿个中端顺式接触。研究团队使用高深度数据的loop去噪输出...
.cool和.mcool格式都使用HDF5(分层数据格式-https://www.hdfgroup.org/)作为基础。HDF5文件是以类似于文件系统的分层结构组织的。它由组、数据集和属性组成。组和数据集类似于目录和文件,属性是键值对。一个.cool文件包括四个组:染色体、二元组、像素和索引。每个组用作表格,其中等长数组类型的数据集被用作字段。
C(收敛)型的CTCF可以通过对染色质DNA的“夹合”维持染色质的高级结构。 结论:人类基因组Hi-C数据的四套数据集的比较分析;Hi-C的数据可视化主要是通过矩阵模式表示,色深的像素点为互联区,通过色块比对可定位Oridinary结构域,Loop结构域等功能区。 结果展示如下: A:在原位的Hi-C实验中,细胞核内基因组DNA间的功能...
当前在4DN网站中,HFFc6细胞类型和H1细胞类型包含situ Hi-C数据集,CTCF situ ChIA-PET数据集和RNAPII situ ChIA-PET数据集。这些细胞类型是比较分析的理想起点。 2、使用ChIA-PIPE软件处理situ ChIA-PET数据 使用ChIA-PIPE对situ ChIA-PET数据进行处理,ChIA-PIPE是用于ChIA-PET数据处理,质量评估,分析和可视化的全...
ViralCC还可以揭示微生物群落中病毒和病毒宿主配对的分类结构。当应用于真实的废水宏基因组Hi-C数据集时,ViralCC构建了噬菌体宿主网络,并使用CRISPR间隔分析进一步验证了该网络。 主要成果 1、ViralCC在模拟人体肠道数据集上优于其他分箱方法 在模拟人体肠道数据集上,将ViralCC与VAMB、CoCoNet、vRhyme、bin3C和Meta...
数据分析流程 HiC的高通量数据也带来了生物学假设的多样性和复杂性,需要严格的计算和统计方法来解释这些数据集。Genome Biology上的综述Analysis methods for studying the 3D architecture of the genome总结了处理Hi-C 数据的计算工具。 目前比较成熟的数据分析流程大致包含6个步骤: ...
1、下载situ ChIA-PET和situ Hi-C数据 用于下载situChIA-PET和situHi-C数据的两个主要数据库是ENCODE和4DN。这两个网站都具有直观的用户界面,可按照物种,细胞类型或实验方法搜索数据。每个数据集的网页中都有一个“Audits”部分,表明数据质量情况。用户搜索到满意...
对于Hi-C数据,可以查看已发表的公共数据集的结果,也可以展示自己的数据分析结果,通过如下所示的步骤,选择展示的数据和对应的染色质区域 结果示意如下 除了展示单一的Hi-C数据,还支持导入UCSC或者Epigenome 基因组浏览器中的chip_seq, RNA_seq等二维结果。在下图所示的红框出输入数据的URL链接 ...
对于Hi-C数据,可以查看已发表的公共数据集的结果,也可以展示自己的数据分析结果,通过如下所示的步骤,选择展示的数据和对应的染色质区域 结果示意如下 除了展示单一的Hi-C数据,还支持导入UCSC或者Epigenome 基因组浏览器中的chip_seq, RNA_seq等二维结果。在下图所示的红框出输入数据的URL链接 ...