1. 介紹 任何語言的包,依賴和環(huán)境管理:Python,R,Ruby,Lua,Scala,Java,Javascript,C / C ++,F(xiàn)O...
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1. 介紹 任何語言的包,依賴和環(huán)境管理:Python,R,Ruby,Lua,Scala,Java,Javascript,C / C ++,F(xiàn)O...
個人學(xué)習(xí)筆記,轉(zhuǎn)載鏈接如下:作者:Hypdoctor鏈接:http://www.itdecent.cn/p/b42e5d8127db來源:簡書著...
學(xué)習(xí)目標 學(xué)習(xí)用DiffBind流程評估兩個樣本間的差異結(jié)合區(qū)域 用PCA評估樣本間的關(guān)系 評估不同工具得到的差異peaks的一致性 評估差異p...
上一篇介紹了使用ChIPseeker對peaks的分布和鄰近基因的注釋。除此之外,下游分析通常還包括鑒定我們感興趣的蛋白質(zhì)結(jié)合的motif;鑒定...
上一步驟(第6篇:重復(fù)樣本的處理——IDR)用IDR對重復(fù)樣本peaks的一致性進行了評估,同時得到了merge后的一致性的peaks——sam...
前言 ATAC-seq/ChIP-Seq中重復(fù)樣本的處理ATAC-Seq要求必須有2次或更多次生物學(xué)重復(fù)(十分珍貴或者稀有樣本除外,但必須做至少...
1. 學(xué)習(xí)目標 討論ChIP-seq數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的其他方法 用ChIPQC產(chǎn)生質(zhì)量統(tǒng)計報告 鑒定低質(zhì)量數(shù)據(jù)的來源概覽圖Additional Qu...
學(xué)習(xí)目標: 探討ChIP-seq數(shù)據(jù)質(zhì)量低的來源 理解鏈交叉相關(guān)性( strand cross-correlation) 使用phantompe...
學(xué)習(xí)目標: 學(xué)會用MACS2 call peaks 理解MACS2 call peaks的結(jié)果 Peak Calling Peak callin...
這部分內(nèi)容包括對原始測序數(shù)據(jù)質(zhì)控,然后比對過濾,這是所有NGS數(shù)據(jù)處理的上游分析。 ATAC-Seq與其他方法不同的一點是需要過濾去除線粒體(如...