哈佛刘小乐实验室出品的软件，可以跟MACS软件call到的peaks文件无缝连接，实现peaks的注释以及可视化分析
该软件的主页里面很清楚的介绍了它可以做的图，以及每个图的意义：http://liulab.dfci.harvard.edu/CEAS/usermanual.html
我这里简单讲一下该软件如何安装以及使用，我这里还是使用我们的CHIP-seq分析系列教程的测试数据。
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Daily Archives: 2016年7月7日
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用网页版工具GREAT来对CHIP-seq的peaks进行下游功能分析
一般做完一个CHIP-seq测序，如果实验设计没有问题，测序质量也OK的话，很容易了根据序列call到符合要求的peaks，或者可以去很多文章或者roadmap里面下载到非常多有意义的peaks文件， 一般是BED格式文件，这是就需要对这些peaks进行各种各样的注释以及可视化了，还有根据peaks相关的基因可以做各种各样的下游分析，包括各种pathway数据库的富集，MsigDB数据库注释，gene ontology的注释等等，此时不得不强烈推荐一款网页版工具，是斯坦福大学的学者开发的GREAT。
此工具的出现主要是为了解决基因组上面的非编码区域注释缺乏的问题，而我们CHIP-seq实验得到的peaks结果通常就是在非编码区域
该工具每次只能上传一个文件，就是我们call出来的peaks记录文件，支持bed格式的：
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用网页版工具ChIPseek来可视化CHIP-seq的peaks结果
一般做完一个CHIP-seq测序，如果实验设计没有问题，测序质量也OK的话，很容易了根据序列call到符合要求的peaks，或者可以去很多文章或者roadmap里面下载到非常多有意义的peaks文件， 一般是BED格式文件，这是就需要对这些peaks进行各种各样的注释以及可视化了，此时不得不强烈推荐一款网页版工具，是台湾学者开发的ChIPseek：
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自学CHIP-seq分析第九讲~CHIP-seq可视化大全
讲到这里，我们的自学CHIP-seq分析系列教程就告一段落了，当然，我会随时查漏补缺，根据读者的反馈来更新着系列教程。其实可视化这已经是一个比较复杂的方向了，不仅仅是针对于CHIP-seq数据。可视化本身是发文章的先决条件，而让人一目了然图片也说明了数据分析人员对数据本身的理解。我这里就列出一些目录和一些工具，和ppt。这个主要靠大家自学了，而且我博客空间有限，就不上传一大堆图片了，大家随便找一些经典的paper里面都会有很多可视化分析。
首先强烈推荐两个网页版工具，针对找到的peaks可视化:
然后再推荐一个哈佛刘小乐实验室出品的软件，也是专门为了作图http://liulab.dfci.harvard.edu/CEAS/usermanual.html
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自学CHIP-seq分析第八讲~寻找motif
motif是比较有特征的短序列，会多次出现的，一般认为它的生物学意义重大，做完CHIP-seq分析之后，一般都会寻找motif 。查找有两种，一种是de novo的，要求的输入文件的fasta序列，一般是根据peak的区域的坐标提取好序列 。另一种是依赖于数据库的搜寻匹配，很多课题组会将现有的ChIP-seq数据进行整合，提供更全面，更准确的motif数据库。