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一个ChIP-seq实战-超级简单-2小时搞定!

本次讲解选取的文章是为了探索PRC1,PCR2这样的蛋白复合物,不是转录因子或者组蛋白的CHIP-seq,请注意区别!
这是一个系列帖子,你可以先看:
文章是:RYBP and Cbx7 define specific biological functions of polycomb complexes in mouse embryonic stem cells
RYBP and Cbx7都是Polycomb repressive complex 1 (PRC1)的组分:
所以用脚本在ftp里面批量下载即可:
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01

ngsplot辅助CHIP-seq数据分析-可视化

最近在忙一些chip-seq的数据分析项目,它的可视化展现比较复杂一点,自己写程序将会耗费挺长时间的,就想着利用现成的工具,前面试用了deeptools,挺好 的,但是有点慢,是python程序,如下:
现在换一个R程序,这个非常快速,而且绘图个人觉得稍微美观一点,大家也可以都试试看。
首先软件的github里面有源代码,然后作者还四处宣讲这个包的神奇之处,下面的ppt非常言简意赅的描述了它的功能和强大之处。

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十二 28

生物信息数据分析文章就是看图写作文

首先是从测试原始数据里面得到汇总数据
然后把各种统计汇总数据可视化成图表
最后根据图表来写作文即可。
来源:Genome-wide Mapping of HATs and HDACs Reveals Distinct Functions in Active and Inactive Genes

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07

对CHIP-seq数据call peaks应该选取unique比对的reads吗?

对于CHIP-seq数据处理完全是自学的,所以有很多细节得慢慢学习回来,这次记录的就是当我们把测序仪的fastq数据比对到参考基因组之后,应该对比对的结果文件做什么样的处理,然后去给peaks caller软件拿来call peaks呢?我看过博客 提到只保留比对质量值大于30的,也看过博客提到只保留unique比对的reads,我这里拿一篇公共数据测试了一下它们的区别!数据描述如下: Continue reading

02

根据比对的bam文件来对peaks区域可视化

之前分析了好几个公共项目,拿到的peaks都很诡异,搞得我一直怀疑是不是自己分析错了。终于,功夫不负有心人,我分析了一个数据,它的peaks非常完美!!!可以证明,我的分析流程以及peaks绘图代码并没有错!数据来自于http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE74311,是关于H3K27ac_ChIP-Seq_LOUCY,组蛋白修饰的CHIP-seq数据,很容易就下载了作者上传的测序数据,然后跑了我的流程!https://github.com/jmzeng1314/NGS-pipeline/tree/master/CHIPseq Continue reading

28

4种方式下载roadmap计划的所有数据

精选的129个细胞系,细胞系的介绍如下:http://www.broadinstitute.org/~anshul/projects/roadmap/metadata/EID_metadata.tab
对每个细胞系,都至少处理了5个核心组蛋白修饰数据,还有其它若干转录因子数据。
官网介绍的很详细,我就不翻译了:

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6种方式下载ENCODE计划的所有数据

DNA元件百科全书(Encyclopedia of DNA Elements, ENCODE)ENCODE计划的重要性我就不多说了,如果大家还不是很了解,可以直接跳到本文末尾去下载一下ENCODE教程,好好学习。该计划采用以下几种高通量测序技术来刻画了超过100种不同的细胞系或者组织内的全基因组范围内的基因调控元件信息。本来只是针对人类的,后来对mouse以及fly等模式生物也开始测这些数据并进行分析了, 叫做 modENCODE
  • chromatin structure (5C)
  • open chromatin (DNase-seq and FAIRE-seq)
  • histone modifications and DNA-binding of over 100 transcription factors (ChIP-seq)
  • RNA transcription (RNAseq and CAGE)

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用UCSC提供的Genome Browser工具来可视化customTrack

customTrack,我这里翻译为自定义的测序片段示踪文件,可以追踪我们的reads到底比对到了参加基因组的什么区域,或者追踪参考基因组的各个区域的覆盖度,测序深度!翻译自:http://genome.ucsc.edu/goldenPath/help/customTrack.html  这个非常有用!!!
UCSC提供的Genome Browser工具非常好用,可以很方便的浏览我们的测序数据在参考基因组的比对情况,由于定义好了一系列track的文件格式,用户可以非常方便的上传自己的track文件,但是如果用户超过48小时没有浏览自己的数据,UCSC会默认删除掉这些数据,除非用户已经保存在session里面。或者用户可以分享这些自定义的reads示踪文件customTrack。

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wig、bigWig和bedgraph文件详解

我们一般会熟悉sam/bam格式文件,就是把测序reads比对到参考基因组后的文件!bam或者bed格式的文件主要是为了追踪我们的reads到底比对到了参加基因组的什么区域,而UCSC规定的这几个文件格式(wig、bigWig和bedgraph)用处不一样,仅仅是为了追踪参考基因组的各个区域的覆盖度,测序深度!而且这些定义好的文件,可以无缝连接到UCSC的Genome Browser工具里面进行可视化!
这个网站提供了这几种数据格式的构造及转换脚本:http://barcwiki.wi.mit.edu/wiki/SOPs/coordinates
对SE数据,可以用macs2 pileup --extsize 200 -i $sample.bam -o $sample.bdg 把bam文件转换为bedgraph文件,不需要call peaks这一步骤。
而UCSC的ftp里面可以下载bedGraphToBigWig $sample.bdg ~/reference/genome/mm10/mm10.chrom.sizes $sample.bw 把bedgraph文件转换为bw文件,其余的转换工具都可以下载。

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ChIP-Seq文献数据重新分析解读第二例

这篇文章是朋友推荐的, 我觉得作为CHIP-seq学习材料再好不过了,所以推荐给大家。是全基因组范围的BRCA1和PALB2的转录共激活机制的探究。请务必先看我的CHIP-seq自学系列教程,跟着好好学习!数据如下:
GSM997540    BRCA1    SRR553473.sra    Read 18878514 spots
GSM997541    PALB2    SRR553474.sra    Read 17615498 spots
GSM997542    P_Ser2    SRR553475.sra    Read 35396009 spots

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ChIP-Seq文献数据重新分析解读第一例

文章是:Genome-wide maps of H3K4me2/3 in prostate cancer cell line LNCaP,数据在GEO可以下载。GSE20042,下面的所有分析,需要26G的空间。
作者想看看用 dihydrotestosterone (雄激素)处理了 cancer cell line LNCaP 这个细胞系之后,看看组蛋白甲基化修饰变化,主要是看H3K4me2和H3K4me3这两种组蛋白甲基化区别,分成三组,分别是处理前,处理后4H和16H,共有5个条件的数据,但是有7个fastq文件。