ChIP-seq/DAP-seq/CUT&Tag的原理都可以归纳为目标蛋白在基因组某个位点结合后,含有该位点的DNA片段将会被选择性富集;测序之后,来自于此DNA片段的reads较其他非蛋白结合的DNA片段reads多,在数据可视化上呈现一个堆集起来的山峰(在计算机概念上叫“peak”)。ATAC-seq的原理则是利用Tn5转座酶特异性识别染色质开
ChIP-seq/DAP-seq/CUT&Tag通常用于研究特定蛋白在基因组特定位置的结合情况，而ATAC-seq则关注染色质可及性。原理是，结合蛋白或染色质开放区域的DNA片段在测序时会比非结合片段的reads富集，形成“peak”。IGV工具概述 在掌握了基础知识后，让我们聚焦于如何使用IGV工具绘制这些图表。IGV是一款用户友好、...
本次分享一个Python基因组数据可视化工具figeno。 figeno擅长可视化三代long reads、跨区域基因组断点视图(multi-regions across genomic breakpoints)、表观组数据(HiC、ATAC-seq和ChIP-seq等)可视化、WGS中…
在染色质可及性(ATAC-seq)或DNA甲基化(WGBS)研究中,IGV可叠加显示开放染色质区域与转录因子结合位点,揭示表观修饰对基因调控的影响。 教学与协作 IGV的“保存会话”功能可将当前数据视图打包成文件,方便学生复现分析步骤,或团队成员共享结果。教育机构如哈佛大学医学院已将其纳入生...
做完了RIP-seq、ATAC-seq、m6A-seq等项目,想对基因的某个区域高富集区域绘制peak calling的图,类似于下面展示的几种形式,你会用什么软件呢?当然这里的AI不是人工智能的意思,而是Adobe Illustrator的简称。 今天我们就来一起分享以上这种图是怎么画的?目前有两种方法可以得到——bedtools和IGV都可以做出类似的图,bed...
展示感兴趣的基因附近的ChIP-seq、DNase/ATAC-seq或RNA-seq的bigwig信号图,不使用IGV或UCSC genome browser那种截图,画出同款矢量图,接着可以用AI等软件编辑。 使用场景 场景一:用DNase/ATAC-seq或H3K4me3、H3K4me1、H3K27ac等组蛋白修饰的ChIP-seq数据证实基因启动子、增强子的位置。 场景二:展示ChIP-seq数据,...
ATAC-seq; ChIA-PET; ... IGV目前支持的格式包括: 序列比对:bam,cram 基因组注释:bed, gtf, gff3, psl, bigbed 信号数据:wig, bedgraph, bigwig, tdf 拷贝数:seg ... 在大多数NGS数据分析中都会涉及到分析数据的可视化展示,IGV无疑为我们提供了一个便利的可视化途径。IGV不仅提供了基于Java的本地版集成...
以上就是IGV的基本用法。IGV在ChIP_seq, m6AATAC等文章中使用广泛,可以很好的展示reads的分布情况,示例如下: 将IGV的原始输出结果用PS等工具进行排版和美化,就可以实现上图中的效果。
以上就是IGV的基本用法。IGV在chip_seq, m6AATAC等文章中使用广泛,可以很好的展示reads的分布情况,示例如下 将IGV的原始输出结果用PS等工具进行排版和美化,就可以实现上图中的效果。
以上就是IGV的基本用法。IGV在chip_seq, m6AATAC等文章中使用广泛,可以很好的展示reads的分布情况,示例如下 将IGV的原始输出结果用PS等工具进行排版和美化,就可以实现上图中的效果。