chip-seq数据峰图如何看
答：蛋白质与DNA的结合情况。在ChIP-seq峰图中，y轴代表ChIP-seq的信号强度，x轴代表基因组坐标。基因组的某个位置蛋白质结合的概率越大，检测到的DNA片段堆叠就会越高，在峰图中，峰值就会越高。没有蛋白结合，就会几乎没有DNA片段堆叠，峰值就会很低。峰图中的峰就是DNA片段堆叠，叫Peak。
答：新手，刚做完一个ChIP-Seq项目的分析，来记录一下，会分好几篇。首先是下机数据fastqc之后会生成一个html格式的报告，根据报告可以看出自己数据的特点，便于之后clean的参数设置。以下是fastqc（v0.11.5）报告的内容说明（以自己的数据为例，经公司粗过滤后的下机数据）有网上搜索到的也有自己的体会：...
答：上一步骤用IDR对重复样本peaks的一致性进行了评估，同时得到了merge后的一致性的.narrowPeak文件，接下来就是对peaks的注释。这篇主要用Y叔的R包ChIPseeker对peaks的位置（如peaks位置落在启动子、UTR、内含子等）以及peaks临近基因的注释。.bed文件 由上游测序数据处理而来 TxDb文件 TxDb.Hsapiens.UCSC.hg1...
答：然后测序，比对和转换成轨迹。我们使用控制轨迹来验证ChIP-seq轨迹中的高浓度reads是由于蛋白质结合在那里，而不是因为大量reads映射到一个重复区域。统计上显著的峰值通常用矩形条表示在基因组轨迹上。
答：bam, bw, bgd是什么样子 可以看到，bam, bw, bdg整体趋势一致，并且跟对照相比，可以显示出peaks。针对的是summits.bed文件，看peaks（一个峰，精确到了单碱基位置）属于哪一个基因？或是离哪一个基因最近？属于哪一个区域？这个summits的注释跟变异检测注释原理差不多，只是分区不一样。
答：我们这里的数据中，Nanog 和 Pou5f1都能看到两个峰：它就是根据cross-correlation的最大、最小值计算的 RSC值低可能是由于ChIP的质量差、测序reads质量差导致错配多、测序深度不够【其实可以理解为：RSC值低=》就是相关性计算的值低=》正负链没有足够的reads =》 也就是上述原因】另外，数据集的...
答：总之，ChIP-seq中的peaks是基因调控舞台上的一枚枚重要棋子，它们以数据的形式为我们揭示了细胞内复杂而精细的遗传调控机制，为生物学研究提供了宝贵的窗口。通过深入解读这些peaks，科学家得以绘制出基因表达调控的精密地图，进而推动我们对生命科学的深入理解。
答：数据分析的关键步骤包括：Peak Calling: 寻找DNA结合位点，这些富集区域对应转录因子的结合基因。Peak注释: 位点位于基因组哪个区域，如启动子、增强子，有助于理解调控基因。Motif分析: 分析转录因子结合的DNA序列特征，例如Ets家族的motif。功能/通路富集: 研究结合位点可能的功能和相关通路。ChIP-seq 主要...
答：一般在做ChIPseq时，会加入一组空白对照（control），提高峰质量，那么为什么？所以会准备空白对照，排除假阳性，对照组有有两种类型：这样一来，就会让我们检测到的峰更明显更接近真实的生物学特征。下面是在不同测序深度下检测人的 H3K4me3 组蛋白修饰ChIP图谱。绿色框对应于基于SPP宽峰检测方法得到的显著...
答：其中：--t1, --c1, --t2, --c2是运行MACS2 callpeak时候的中间结果。--d1 --d2是运行macs callpeak过程中的输出中间结果。然后运行结束会有三个文件：其中：common文件输出的是2个peak中没有显著差异的peak；cond1是前面上调的peak；反之，cond2是下调的peak；文件中最后一列用来衡量peak之间的...
网友评论：
伍裕15984482708：
CHIP - seq的研究内容 -
67650鲜锦
： 标准高级数据分析内容包括:(1)ChIP-Seq序列与参考序列比对;(2)Peak calling:统计样品Peak信息(峰检测及计数、平均峰长度、峰长中位数);(3)统计样品Uniquely mapped reads在基因上、基因间区的分布情况及覆盖深度;(4)给出每个样品Peak关联基因列表及GO功能注释;(5)在多个样品间,对与Peak关联基因做差异分析.
伍裕15984482708：
CHIP - seq的应用领域 -
67650鲜锦
： 由于ChIP-Seq的数据是DNA测序的结果,为研究者提供了进一步深度挖掘生物信息的资源,研究者可以在以下几方面展开研究:(1)判断DNA链的某一特定位置会出现何种组蛋白修饰;(2)检测RNA polymerase II及其它反式因子在基因组上结合位点的精确定位;(3)研究组蛋白共价修饰与基因表达的关系;(4)CTCF转录因子研究.
伍裕15984482708：
chip - sequencing得到的是什么数据 -
67650鲜锦
： 随着学科的发展,目前许多研究都涉及高通量数据分析 (high throughput data analysis). 比较常见的是测序结果分析,例如RNA-seq、CHIP等等. 众所周知,数据分析是高通量测序应用于生物研究最关键的步骤,分析不好,得到的海量数据无异于一堆垃.
伍裕15984482708：
rad - seq测序结果怎样用于snp位点分析 -
67650鲜锦
： 既然你说是峰图 那么你的测序数据应该是一代测序 找SNP 主要是看峰,如果单个位置有2个峰出现,那么该位点就可能是一个SNP位点.不同峰所代表的碱基就是对应的基因型.
伍裕15984482708：
ChIP - seq测序后该做哪些生物信息学分析 -
67650鲜锦
： ChIP-seq测序后该做哪些生物信息学分析 高通量数据类型主要包括基因芯片和基因测序,我估计你想知道的是具体的内容. 具体的内容其实是指的高通量测序技术的应用,例如microarray,RNA-Seq,Exome-Seq,Target-Seq,Whole-genome-...
伍裕15984482708：
如何利用MACS注释和可视化ChIP - seq结果 -
67650鲜锦
： 这里的提示已经提供操作步骤了 第一:选择顶部菜单【查看】 第二:选择【可视化助理】 第三:把不可见的元素前全打上勾即可.
伍裕15984482708：
chip - exo sequencing和chip - seq的区别 -
67650鲜锦
： exo就是exonucleases,能够从5'至3'方向消化没有和蛋白结合的DNA.我的理解是,这样使得chip-exo捕获的片段更小,peak calling的精度更高,同时计算的motif也能更准确.
伍裕15984482708：
如何在origin中标出峰值 -
67650鲜锦
： 先做出图来,图片左侧竖排的工具栏里有一个图标是由正方形和十字组成的,点击那个图标后,再在图上点击峰值就可以了.Origin具有两大主要功能:数据分析和绘图.Origin的数据分析主要包括统计、信号处理、图像处理、峰值分析和曲线...
伍裕15984482708：
chip - seq找转录因子结合位点用什么抗体 -
67650鲜锦
： 在clade选择Mammal,genome选择Human,assmebly选择最新的数据库,gene中输入ANKH,在track中选择RefSeq Genes,在output format中选择sequence,点击get output,根据需要选择序列,选择genomic-submit.
伍裕15984482708：
如何判断一组数据是否符合正态分布 -
67650鲜锦
： 方法和详细的操作步骤如下: 1、第一步,新建Excel文档,见下图,转到下面的步骤.2、第二步,执行完上面的操作之后,输入x轴值(计算分布度),例如区间[-1,1],间隔为0.1,见下图,转到下面的步骤. 3、第三步,执行完上面的...
