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：

The NIH Roadmap Epigenomics Mapping Consortium was launched with the goal of producing a public resource of human epigenomic data to catalyze basic biology and disease-oriented research. The Consortium leverages experimental pipelines built around next-generation sequencing technologies to map DNA methylation, histone modifications, chromatin accessibility and small RNA transcripts in stem cells and primary ex vivo tissues selected to represent the normal counterparts of tissues and organ systems frequently involved in human disease. The Consortium expects to deliver a collection of normal epigenomes that will provide a framework or reference for comparison and integration within a broad array of future studies. The Consortium also aims to close the gap between data generation and its public dissemination by rapid release of raw sequence data, profiles of epigenomics features and higher-level integrated maps to the scientific community. The Consortium is also committed to the development, standardization and dissemination of protocols, reagents and analytical tools to enable the research community to utilize, integrate and expand upon this body of data.

矩阵很容易看懂roadmap处理了哪些细胞系，进行了什么样的处理，数据可以直接下载。

里面还列出了他们用过的peaks caller 工具：

直接进入broad分析好的peaks结果：

	Parent Directory		-
	broadPeak/	08-Feb-2015 21:00	-
	gappedPeak/	08-Feb-2015 21:00	-
	lowq/	31-Aug-2014 20:42	-
	narrowPeak/	08-Feb-2015 20:59	-

这里面有3种peaks，我现在还没有搞懂是什么意思。

NIH Roadmap

2014-05-29

Click here for policies

圣路易斯华盛顿大学Washington University in St. Louis，简称（Wash U，WU）以美国国父乔治·华盛顿命名，始建于1853年2月22日，位于美国密苏里州圣路易斯市，是美国历史上建校最早也是最负盛名的“华盛顿大学”，该校在美国新闻和世界报道（US News & World Report）2014大学综合排名中名列14位。

里面有一个非常详细的页面来介绍roadmap的各种数据:http://egg2.wustl.edu/roadmap/web_portal/processed_data.html

如果你已经了解了roadmap计划，就很容易找到自己的数据，从而直接浏览器或者wget下载即可。

首先是序列比对结果下载。

onsolidated Epigenomes:36 bp mappability filtered, pooled and subsampled read alignment files:
http://egg2.wustl.edu/roadmap/data/byFileType/alignments/consolidated/

Unconsolidated Epigenomes (Uniform mappability): 36 bp mappability filtered primary alignment files:
http://egg2.wustl.edu/roadmap/data/byFileType/alignments/unconsolidated/

包括各种peaks记录文件下载

• Narrow contiguous regions of enrichment (peaks) for histone ChIP-seq and DNase-seq
  • Data format: NarrowPeak
  • http://egg2.wustl.edu/roadmap/data/byFileType/peaks/consolidated/narrowPeak/

• Broad domains on enrichment for histone ChIP-seq and DNase-seq)
  • Data format: BroadPeak

http://egg2.wustl.edu/roadmap/data/byFileType/peaks/consolidated/broadPeak/

• Data format: GappedPeak (subset of domains containing at least one narrow peaks)

http://egg2.wustl.edu/roadmap/data/byFileType/peaks/consolidated/gappedPeak/

目前所有数据均全部公开(http://genome.ucsc.edu/ENCODE/ )，ENCODE results from 2007 and later are available from the ENCODE Project Portal, encodeproject.org. 并以30篇论文在Nature、Science、Cell、JBC、Genome Biol、Genome Research同时发表(http://www.nature.com/encode )。

我这里根据自己的学习情况，简单介绍一些ENCODE计划数据下载方式，包括ENCODE官网下载,UCSC下载，ENSEMBL下载，broad研究所数据，IHEC存放的数据，还有GEO下载这6种形式！！！

网址是：http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/hg19/encodeDCC/  因为是直接浏览文件，根据文件夹分类及文件名就可以任意方式下载自己感兴趣的数据啦，所以最对我胃口。

大家可能会比较习惯用UCSC提供的Genome Browser工具来可视化CHIP-seq的结果，而且Genome Browser里面非常多的选项可以控制各种在线资料是否跟你的数据一起显示来做对比，所以它必然有ftp服务器存放这些数据，其中比较出名的就是ENCODE计划的相关数据啦！如下图所示：

我比较关注ENCODE计划的组蛋白数据，点击进入！

一般都是

每个细胞系对应的各个组蛋白标记物的数据，从测序序列到比对bam文件，以及call到的peaks都可以下载！！！

在ENCODE计划的官网上面还有各种数据处理的流程介绍：https://www.encodeproject.org/pipelines/

官网的数据下载，做得像是一个购物网站，大家可以根据自己的需求把数据添加到购物篮，然后统一下载。

This document describes what data are available at the ENCODE Portal, ways to get started searching and downloading data, and an overview to how the metadata describing the assays and reagents are organized. ENCODE data can be visualized and accessed from other resources, including the UCSC Genome Browser and ENSEMBL.

进入 https://www.encodeproject.org/matrix/?type=Experiment 可以看到里面列出了173种细胞系，148种组织，还有一堆癌症样本的，包括CHIP-seq，DNase-seq等在内的十几种高通量测序数据。

里面直接把所有跟ENCODE相关的GSE study列出来了：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/info/ENCODE.html

GEO数据就没什么好说的了，直接进入study页面，然后下载数据即可，这也是我比较喜欢的数据下载方式，因为GEO里面对一个实验的描述很详细。

大名鼎鼎的broad研究所貌似是生物信息最全面的资源站点了，它不仅host了ENCODE计划的所有数据，还有它分析ENCODE计划的数据时使用的软件，工具。

原始数据在：http://www.broadinstitute.org/~anshul/projects/encode/rawdata/

接着是 iHEC存放的数据：

我还是第一次看到这个数据接口，也是以文件夹文件的形式直接浏览，根据自己的需求下载即可：

除了ENCODE计划的数据，还有Blueprint计划和roadmap计划的数据都可以下载。

	CEEHRC	2014-09-18	Click here for policies
	Blueprint	2014-08-11	Click here for policies
	ENCODE	2011-01	Click here for policies
	NIH Roadmap	2014-05-29	Click here for policies
	DEEP	2014-08-15	Click here for policies
	CREST JST	2014-09-12	Click here for policies
	KNIH	2015-07-15	Click here for policies

我没有找到直接下载地址；http://asia.ensembl.org/info/website/tutorials/encode.html

The full ENCODE datasets that were used in the Ensembl regulatory build can also be viewed in the Ensembl GrCh37 archive, by attaching a track hub to Region in Detail - the link below will do this automatically:

Link to add ENCODE integrative analysis hub

This creates a menu in the Control Panel on Region in Detail, from which you can add individual tracks or groups of tracks using matrix selectors. Cell type and experimental factor are the two principal axes; other dimensions can be selected by clicking on a box to open an additional submenu (see below).

如果你对ENCODE计划不是很了解，可以先看看一些教程：

DNA元件百科全书(Encyclopedia of DNA Elements, ENCODE)项目旨在描述人类基因组中所编码的全部功能性序列元件。ENCODE计划于2003年9月正式启动，吸引了来自美国、英国、西班牙、日本和新加坡五国32个研究机构的440多名研究人员的参与，经过了9年的努力，研究了147个组织类型，进行了1478次实验，获得并分析了超过15万亿字节的原始数据，确定了400万个基因开关，明确了哪些DNA片段能打开或关闭特定的基因，以及不同类型细胞之间的“开关”存在的差异。证明所谓“垃圾DNA”都是十分有用的基因成分，担任着基因调控重任。证明人体内没有一个DNA片段是无用的。