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	<title>生信菜鸟团 &#187; IGV</title>
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		<title>自学CHIP-seq分析第九讲~CHIP-seq可视化大全</title>
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		<pubDate>Thu, 07 Jul 2016 12:53:47 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[ulwvfje]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[tutorial]]></category>
		<category><![CDATA[CHIP-seq]]></category>
		<category><![CDATA[IGV]]></category>
		<category><![CDATA[sushi]]></category>
		<category><![CDATA[可视化]]></category>

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		<description><![CDATA[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 &#8230; <a href="http://www.bio-info-trainee.com/1770.html">Continue reading <span class="meta-nav">&#8594;</span></a>]]></description>
				<content:encoded><![CDATA[<p>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。</p>
<div>
<p>首先强烈推荐两个网页版工具，针对找到的peaks可视化:</p>
<div><a href="http://chipseek.cgu.edu.tw/">http://chipseek.cgu.edu.tw/</a></div>
<div><a href="http://bejerano.stanford.edu/great/public/html/">http://bejerano.stanford.edu/great/public/html/</a></div>
<p>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<a href="http://liulab.dfci.harvard.edu/CEAS/usermanual.html">http://liulab.dfci.harvard.edu/CEAS/usermanual.html</a></p>
</div>
<p><span id="more-1770"></span></p>
<div>还有一个java工具：也可以可视化CHIP-seq的peaks结果EXPANDER (EXpression Analyzer and DisplayER) is a java-based tool for analysis of gene expression data.<a href="http://acgt.cs.tau.ac.il/expander/help/ver7.0Help/html/Input_Data_.htm">http://acgt.cs.tau.ac.il/expander/help/ver7.0Help/html/Input_Data_.htm</a></div>
<div>然后来随意上传一张图片吧</div>
<div><a href="http://www.bio-info-trainee.com/wp-content/uploads/2016/07/nn.3808-F1-multiple-IP-chip-seq-data-visualization.jpg"><img class="alignnone  wp-image-1771" src="http://www.bio-info-trainee.com/wp-content/uploads/2016/07/nn.3808-F1-multiple-IP-chip-seq-data-visualization.jpg" alt="nn.3808-F1-multiple-IP-chip-seq-data-visualization" width="711" height="575" /></a></div>
<div>然后我所了解的图片大概有下面这些，都是有专门的软件，甚至自己写脚本也可以做的：</div>
<div>peaks长度分布柱状图</div>
<div>每个peak的测序情况可视化(IGV,sushi)</div>
<div>测序reads在全基因组各个染色体的分布(Chromosome ideograms)</div>
<div></div>
<div>
<div><b><span lang="ZH-CN">reads相对基因位置分布统计</span></b></div>
<div><b><span lang="ZH-CN">peaks相对基因位置分布统计</span></b></div>
<div><b><span lang="ZH-CN">reads在基因组位置分布统计（染色体分开作图）</span></b></div>
<div><b><span lang="ZH-CN">peaks<b><span lang="ZH-CN">在基因组</span></b>位置分布统计<b><span lang="ZH-CN">（染色体分开作图）</span></b></span></b></div>
<div></div>
<div>统计peaks在各种基因组区域(基因上下游，5,3端UTR，启动子，内含子，外显子，基因间区域，microRNA区域)分布情况，条形图和饼图均可</div>
</div>
<div>
<div>
<p>Peak<span lang="ZH-CN">与转录起始位点距离的分析（曲线图和热图）</span></p>
</div>
<div>Average ChIP-Seq Gene Profile</div>
<div>ChIP-Seq Browser Tracks with Peak Calling</div>
</div>
<div></div>
<div>visualizes how ChIP regions are distributed over the genome along with their scores or peak heights.</div>
<div></div>
<div>
<div>可视化比较whole tiled or mappable regions +  whole regions 这两种区域在全基因组各个染色体的百分比（百分比横向条形图）以及在各种genomic features的分布（百分比条形图）</div>
</div>
<div></div>
<div>
<div> display the average ChIP enrichment signals around TSS and TTS of genes, respectively（一般会把基因分成TOP10%，BOTTOM10%和ALL）</div>
</div>
<div></div>
<div>
<div>Since exon and intron lengths highly vary from gene to gene, CEAS groups exons (or introns) into multiple classes by length 看它们上面的 ChIP enrichment signals 分布情况</div>
</div>
<div></div>
<div>
<div> the average ChIP signal profiles on top 10 % , middle 10 %, and bottom 10 % of expressed genes</div>
<div></div>
<div>
<div>最后总结一下</div>
<div>其实有个国外的哥们也写过类似的自学教程：</p>
<div><span style="color: #ff0000;">一个实际的CHIP-seq数据分析例子： <a href="http://www.biologie.ens.fr/">http://www.biologie.ens.fr/</a>~mthomas/other/chip-seq-training/</span></div>
<div>CHIP-seq pipeline :　<a href="http://www.slideshare.net/COST-events/chipseq-data-analysis">http://www.slideshare.net/COST-events/chipseq-data-analysis</a></div>
<div>
<div></div>
<div>然后大家一定要看这个ChIP-seq guidelines and practices of the ENCODE and modENCODE consortia.  <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22955991">http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22955991</a></div>
</div>
</div>
</div>
</div>
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