最后是RNA-seq和ATAC-seq数据整合分析 首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图:可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的...
首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合起来就是散点图...
最后是RNA-seq和ATAC-seq数据整合分析 首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 韦恩图和散点图 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各...
最后是RNA-seq和ATAC-seq数据整合分析 首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 韦恩图和散点图 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各...
BETA最初的设计主要是用于ChIP-Seq和RNA-seq的整合分析,最终可以预测特定一个转录因子的靶基因,以及这些基因是激活还是抑制的功能。但是对于ATAC-seq,它得到的信号整个基因组范围转录因子的信号,那么与转录组整合分析得到的结果怎么解释?只能知道一些基因的功能是激活的或抑制的,但是并不能知道这些基因是哪些转录因子的...
组结构重构的最优化模型.以Hi-C数据为基础,整合了ATAC-seq数据,RNA-seq数据,通过染色质相互作用区域的可及性状态,以及邻近基因的表达水平,提升三维基因组结构识别的分辨率.在公共数据集上进行测试,发现数据整合优化模型对Hi-C数据分辨率的提升具有很好... 闫东升 - 《内蒙古大学》 被引量: 0发表: 2020年 ATAC测...
最后是RNA-seq和ATAC-seq数据整合分析 首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 韦恩图和散点图 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各...
最后是RNA-seq和ATAC-seq数据整合分析 首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 韦恩图和散点图 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各...