在最后一部分,我们可以将我们的差异 ATACseq 区域注释到基因,然后使用基因信息来测试 GO 集的富集。 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集,此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。 anno_KidneyMinusHindbrain <- annotatePeak(KidneyMinusHindbrain, TxDb = TxDb.Mmusculus.UCSC.m...
1. 所有的方法都将FPR控制在5%以下;2. 由于TP的召回率由于样本数而提升,DESeq、DESeq2和edgeR在1CPM组中的FPR保持在0左右,而TP偏低;3. 在两重复情况下,edgeR在1CPM(10%,20%,50%和100%平均差)能有~25%的TP,而在其他两组中edgeR能有40%的TP而FPR只上升了~3%;4. DESeq和DESeq2对FPR控制的最好,...
ATAC-seq的数据分析主要是检测信号峰值,就是peaks,不同样品的peaks的差异主要是两个思路,使用韦恩图展现有无peaks的差异,另外就是使用散点图展现高低强弱的peaks差异。 现在是2021了,有了很多成熟的软件算法可以做peaks的差异分析,不过偶尔忆苦思甜也是有必要的ATAC-seq经典差异分析,让我们一起看看距离2013年的ATAC-se...
5.分析参数：在进行peak calling、差异分析等步骤时，使用的软件和算法不同，导致结果存在偏差。6.生物...
ATAC-Seq主要用于研究细胞核中染色质开放区域,这些区域通常与转录因子结合并调控基因表达。通过分析ATAC-Seq数据,可以获得转录因子结合位点以及可能被调控的靶基因的信息。 如果需要检测差异基因,通常需要结合其他基因表达谱分析技术,例如RNA-Seq。RNA-Seq是一种用于定量分析基因表达的技术,可以用于检测不同条件下基因表达...
1. 质控 ATACseqQC 库允许我们在一个步骤中运行我们已经看到的许多 ATACseq QC 步骤。它可能会消耗...
DiffBind主要对峰集(peaksets)进行分析,峰集是一组代表候选蛋白质结合位点的基因组区间(也适用于ATAC-seq的峰集)。每个区间包括一个染色体,一个开始和结束位置,通常还有一个表示对峰的confidence或强度的分数。与每个峰集相关联的是与产生峰集的实验相关的metadata。此外,包含比对上的测序read文件(.bam文件)可以与每...
在 R/Bioconductor 的ATAC-seq分析中，我们重点关注如何通过差异分析揭示开放区域的变化。首先，我们处理非冗余峰的识别，借鉴 Diffbind 方法，确保在至少两个样本中存在并利用DESeq2评估信号变化。我们从所有样本中提取峰值，去除黑名单和ChrM中的干扰，形成存在矩阵。接着，我们进行差异计数。通过rowSums函数...
ATAC-seq(Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput sequencing)是一种基于高通量测序的方法,用于研究染色质可及性,进而分析基因表达和表观遗传修饰。差异peak的标准包括以下几点: 1.峰的数量:每个样本的peak数量要在15万以上,10万以上是最低标准。 2. IDR评估:使用IDR(Irreproducibility Discove...
Genrich介绍 Genrich 是一个用于从高通量测序数据中识别基因组区域的显著富集(即peak calling)的生物信息学工具。它主要用于处理ChIP-seq(染色质...