本文主要介绍macs2最经典的使用场景peak calling, 基本用法如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 macs2 callpeak \-t ip.bam \-c input.bam \--outdir out_dir \-n chip \-g hs -t参数指定抗体处理的样本,-c指定input样本,值得一提的是,macs支持多种格式的输入文件,除了上述代码中...
在这其中,MACS2 是一种广泛应用的 Peak Calling 算法,以其高效的计算能力和准确的结果受到研究者们的青睐。 【MACS2 的优缺点】 MACS2 的优点主要体现在以下几个方面: 1.高效性:MACS2 采用了一种并行计算的方式,大大提高了计算效率,使得在较短的时间内完成大量的数据分析成为可能。 2.准确性:MACS2 采用了...
MACS2 peak calling实战 欢迎关注”生信修炼手册”! MACS是一款最为流行的peak calling软件,最初是针对转录因子的chip数据来设计的,在最新版本中,也添加了对组蛋白修饰的适配。目前最新版本为v2.0,官网如下 https://github.com/taoliu/MACS 在2.0版本中提供了以下多个子命令 callpeak bdgpeakcall b...
macs2 predictd-i input.bam 2. peak calling 在peak calling时,需要添加-B参数,这样才可以输出样本对应的bedgraph文件,同时需要保证peak calling时采用一致的--extsize的值,就是第一步预测出来的数值,取多个样本的均值即可。官方也给出了推荐值,对于大多数的转录因子chip_seq数据,推荐值为200, 对于大部分组蛋白...
通过bdgdiff子命令来进行差异peak分析, 该命令不需要基于已有的peak calling结果,只需要输入每个样本对应的bedGraph格式的文件。需要注意的是,该命令只针对两个样本间的差异peak进行设计,适用于没有生物学重复的情况。 对于使用macs2来进行差异peak的完整流程,官方给出了详细的说明文档,链接如下 github.com/taoliu/MACS...
3.3 Call ChIP-seq peaks with MACS2 Peak calling即利用计算的方法找出ChIP-seq或ATAC-seq中reads富集的基因组区域。利用MACS2工具进行ChIP-seq peaks calling。 (1) 将MACS2导入环境 # 下载MACS2 pip install MACS2 # 初始化MACS2 export PYTHONPATH=/programs/macs2-2.2.9.1/lib64/python3.8/site-packages...
MACS2peakcalling实战outdir指定输出结果的目录n参数指定输出文件名的前缀g参数指定基因组的有效大小在ngs数据中测序reads在基因组上的覆盖度并不是100而且有些重复区域的比对信息是不可信的剩下的能够利用的区域通常只占整个基因组区域的70到90这个区域的大小就是有效大小对于常见的物种程序内置了有效大小我们只需要指定...
下面主要介绍macs2最经典的使用场景peak calling, 基本用法如下 macs2 callpeak \-t ip.bam\-cinput.bam\--outdirout_dir \-n chip \-g hs AI代码助手复制代码 -t参数指定抗体处理的样本,-c指定input样本,值得一提的是,macs支持多种格式的输入文件,除了上述代码中使用的bam格式外,还支持SAM/BED格式。
1. Peak Calling 为了识别 Myc 转录因子结合区域,我们可以使用peak caller。 尽管R 及更高版本中提供了许多峰值调用程序,但最受欢迎和使用最广泛的峰值调用程序仍然是 MACS2。 MACS2 通过几个简单的步骤调用峰值。 预测片段长度。 将读数移动到预测片段的中心。
对没有input数据的BAM文件进行peak calling可以使用MACS2的“nomodel”参数。这会让MACS2在不使用输入文件的情况下,直接进行峰值识别。 以下是使用MACS2进行peak calling的命令: macs2 callpeak -t your_file.bam -f BAM -n output_name --nomodel --shift -100 --extsize 200 -g hs ...