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chip-seq技術依托于高通量測序技術和生信分析的發展，可以在全基因組范圍內分析DNA與蛋白質的相互作用，目前常用于研究轉錄因子，各種組蛋白修飾在基因組上的結合位點，和依托芯片的Chip-chip技術相比，chip-seq實驗周期更短，更加高效，覆蓋的基因組范圍也更加廣泛，是研究基因調控，表觀修飾的利器之一。

本文整理了chip_seq分析相關的資料，首先是chip_seq的基本概念以及常用的質控指標

• Chip-seq簡介

• chip_seq質量評估之計算樣本間的相關性

• chip_seq質量評估之查看抗體富集效果

• chip_seq質量評估之PCA分析

• chip_seq質量評估之coverage分析

• chip_seq質量評估之FRiP Score

• chip_seq質量評估之cross correlation

• 使用phantompeakqualtools進行cross correlation分析

• chip_seq質量評估之文庫復雜度

對于chip_seq而言，測序深度的可視化也是非常重要的一環

• depth, bedgraph, bigwig之間的聯系與區別

• bigwig歸一化方式詳解

• 使用igvtools可視化測序深度分布

• 使用UCSC基因組瀏覽器可視化測序深度分布數據

• 使用deeptools查看reads分布特征

其核心分析內容，當然是peak calling了

• blacklist regions:NGS測序數據中的黑名單

• MACS:使用最廣泛的peak calling軟件之一

• MACS2 peak calling實戰

• tagAlign格式在MACS軟件中的運用

• narrow,broad, gapped peak:三種格式之間的區別與聯系

• 使用SICER進行peak calling

• 使用HOMER進行peak calling

得到peak之后，就是對peak區域進行注釋

• peak注釋信息揭秘

• PAVIS:對peak區域進行基因注釋的在線工具

• 使用UPORA對peak進行注釋

• 使用GREAT對peak進行功能注釋

• annoPeakR:一個peak注釋的在線工具

• 使用ChIPpeakAnno進行peak注釋

• 使用ChIPseeker進行peak注釋

• 使用PeakAnalyzer進行peak注釋

• 使用homer進行peak注釋

• 利用bedtools預測chip_seq數據的靶基因

根據peak區域的序列，還可以進行motif分析，識別特定蛋白結合區域的序列

• 關于motif你需要知道的事

• 詳解motif的PFM矩陣

• 詳解motif的PWM矩陣

• 使用WebLogo可視化motif

• 使用seqLogo可視化motif

• 使用ggseqlogo可視化motif

• MEME:motif分析的綜合性工具

• 使用MEME挖掘序列中的de novo motif

• 使用DREME挖掘序列中的de novo motif

• 使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif

chip_seq發展了這么多年，已經積累了大量的實驗數據和分析結果，公共數據庫很多

• ENCODE project項目簡介

• FactorBook:人和小鼠轉錄因子chip_seq數據庫

• GTRD:最全面的人和小鼠轉錄因子chip_seq數據庫

• ChIP-Atlas:基于公共chip_seq數據進行分析挖掘

• Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq數據庫

• chipBase:轉錄因子調控網絡數據

• ReMap:人類Chip-seq數據大全

• IHEC:國際人類表觀基因組學聯盟

• Epifactors:表觀因子數據庫

• unibind:human轉錄因子結合位點數據庫

chip_seq也常被用來研究增強子和超級增強子

• chip_seq在增強子研究中的應用

• DENdb:human增強子數據庫

• VISTA:人和小鼠的增強子數據庫

• EnhancerAtlas:人和小鼠的增強子數據庫

• FANTOM5:人類增強子數據庫

• TiED:人類組織特異性增強子數據庫

• HEDD:增強子疾病相關數據庫

• HACER:human增強子數據庫

• SEdb:超級增強子數據庫簡介

• dbSUPER:人和小鼠中的超級增強子數據庫

• dbCoRC:核心轉錄因子數據庫

• 使用ROSE鑒定超級增強子

chip_seq數據分析結果的好壞取決于實驗的質量，一個好的文庫是數據分析成功的前提，所以在chip_seq中質控的指標很多，只要保證實驗的準確性和可靠性，才能分析得到有效的結論。

·end·

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??基因型填充

• GWAS中的genotype imputation簡介
  

• 基因型填充中的phasing究竟是什么
  

• 基因型填充前的質控條件簡介
  

• 使用shapeit進行單倍型分析
  

• gtool:操作genotype data的利器
  

• 使用IMPUTE2進行基因型填充
  

• 使用Beagle進行基因型填充
  

• 使用Minimac進行基因型填充
  

• 使用Eagle2進行單倍型分析
  

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• Haplotype Reference Consortium:最大規模的單倍型數據庫
  

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??CNV分析

• aCGH芯片簡介
  

• aCGH芯片分析簡介

• 基于SNP芯片進行CNV分析中的基本知識點

• PennCNV:利用SNP芯片檢測CNV

• DGV:人類基因組結構變異數據庫

• dbvar:染色體結構變異數據庫

• DGVa:染色體結構變異數據庫

• CNVD:疾病相關的CNV數據庫

• DECIPHER:疾病相關的CNV數據庫

• 全基因組數據CNV分析簡介

• 使用CNVnator進行CNV檢測

• 使用lumpy進行CNV檢測

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• WES的CNV分析簡介

• XHMM分析原理簡介

• 使用conifer進行WES的CNV分析

• 使用EXCAVATOR2檢測WES的CNV

• 靶向測序的CNV分析簡介

• 使用CNVkit進行CNV分析

• DECoN:最高分辨率的CNV檢測工具

? TCGA

• TCGA數據庫簡介

• 使用GDC在線查看TCGA數據

• 使用gdc-client批量下載TCGA數據

• 一文搞懂TCGA中的分析結果如何來

• 通過GDC Legacy Archive下載TCGA原始數據

• 使用GDC API查看和下載TCGA的數據

• 使用GDC下載TCGA腫瘤患者的臨床信息

• 使用TCGAbiolinks下載TCGA的數據

• 使用TCGAbiolinks進行生存分析

• 使用TCGAbiolinks分析TCGA中的表達譜數據

• 使用TCGAbiolinks進行甲基化和轉錄組數據的聯合分析

• Broad GDAC:TCGA數據分析中心

• 使用cBioPortal查看TCGA腫瘤數據
  

• UCSC ?Xena:癌癥基因組學數據分析平臺

• GEPIA:TCGA和GTEx表達譜數據分析平臺

• TANRIC:腫瘤相關lncRNA數據庫

• SurvNet:基于網絡的腫瘤biomarker基因查找算法

• TCPA:腫瘤RPPA蛋白芯片數據中心

• TCGA Copy Number Portal:腫瘤拷貝數變異數據中心

? 生存分析

• 生存分析詳細解讀

• 用R語言進行KM生存分析

• 使用OncoLnc進行TCGA生存分析

• 用R語言進行Cox回歸生存分析

• 使用kmplot在線進行生存分析

? 腫瘤數據庫

• ICGC:國際腫瘤基因組協會簡介

• HPA:人類蛋白圖譜數據庫

• Oncomine:腫瘤芯片數據庫

• ONGene:基于文獻檢索的腫瘤基因數據庫

• oncomirdb:腫瘤相關的miRNA數據庫

• TSGene:腫瘤抑癌基因數據庫

• NCG:腫瘤驅動基因數據庫

• mutagene:腫瘤突變頻譜數據庫

• CCLE:腫瘤細胞系百科全書

• mSignatureDB:腫瘤突變特征數據庫

• GTEx:基因型和基因表達量關聯數據庫

? 腫瘤免疫和新抗原

• Cancer-Immunity Cycle:腫瘤免疫循環簡介

• TMB:腫瘤突變負荷簡介

• 腫瘤微環境:Tumor microenvironment (TME)簡介

• 腫瘤浸潤免疫細胞量化分析簡介

• 使用EPIC預測腫瘤微環境中免疫細胞構成

• TIMER:腫瘤浸潤免疫細胞分析的綜合網站

• quanTIseq:腫瘤浸潤免疫細胞定量分析

• The Cancer Immunome Atlas:腫瘤免疫圖譜數據庫

• 腫瘤新抗原簡介

• TSNAdb:腫瘤新抗原數據庫

• 使用NetMHCpan進行腫瘤新抗原預測分析

? Hi-C數據分析

• chromosome-territories:染色質疆域簡介

• chromosome conformation capture:染色質構象捕獲技術

• 3C的衍生技術簡介

• 解密Hi-C數據分析中的分辨率

• A/B compartment:染色質區室簡介

• TAD:拓撲關聯結構域簡介

• chromatin loops:染色質環簡介

• Promoter Capture Hi-C:研究啟動子區染色質互作的利器

• 使用HiCUP進行Hi-C數據預處理

• Juicer:Hi-C數據處理分析的利器

• Juicer軟件的安裝詳解

• Juicebox:Hi-C數據可視化利器

• Juicer實戰詳解

• HiC-Pro:靈活的Hi-C數據處理軟件

• HiC-Pro實戰詳解

• 3D Genome Browser:Hi-C數據可視化工具

• HiCPlotter:Hi-C數據可視化工具

• 3CDB:基于3C技術的染色質互作信息數據庫
  

• 3DIV:染色質空間互作數據庫

• 4DGenome:染色質相互作用數據庫

• 4D nucleome project:染色質三維結構研究必不可少的參考項目

• 3dsnp:SNP在染色質環介導的調控網絡中的分布數據庫

• iRegNet3D:疾病相關SNP位點在三維調控網絡中的作用

• 使用WashU Epigenome Browser可視化hi-c數據

• HiGlass:高度定制的Hi-C數據可視化應用

• Hi-C Data Browser:Hi-C數據瀏覽器

• 使用FitHiC評估染色質交互作用的顯著性

• 使用TADbit識別拓撲關聯結構域

• 使用pyGenomeTracks可視化hi-c數據

• hi-c輔助基因組組裝簡介

• 文獻解讀|使用hi-C數據輔助埃及伊蚊基因組的組裝

? chip_seq數據分析

• Chip-seq簡介

• chip_seq質量評估之計算樣本間的相關性

• chip_seq質量評估之查看抗體富集效果

• chip_seq質量評估之PCA分析

• chip_seq質量評估之coverage分析

• chip_seq質量評估之FRiP Score

• chip_seq質量評估之cross correlation

• chip_seq質量評估之文庫復雜度

• depth, bedgraph, bigwig之間的聯系與區別

• bigwig歸一化方式詳解
  

• 使用igvtools可視化測序深度分布

• 使用UCSC基因組瀏覽器可視化測序深度分布數據

• 使用deeptools查看reads分布特征

• 使用phantompeakqualtools進行cross correlation分析
  

• blacklist regions:NGS測序數據中的黑名單

• MACS:使用最廣泛的peak calling軟件之一

• MACS2 peak calling實戰

• 使用SICER進行peak calling

• 使用HOMER進行peak calling

• peak注釋信息揭秘

• PAVIS:對peak區域進行基因注釋的在線工具

• 使用UPORA對peak進行注釋

• 使用GREAT對peak進行功能注釋

• annoPeakR:一個peak注釋的在線工具

• 使用ChIPpeakAnno進行peak注釋

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• 使用homer進行peak注釋

• 利用bedtools預測chip_seq數據的靶基因
  

? motif

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• 詳解motif的PFM矩陣

• 詳解motif的PWM矩陣

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• 使用seqLogo可視化motif

• 使用ggseqlogo可視化motif

• MEME:motif分析的綜合性工具

• 使用MEME挖掘序列中的de novo motif

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• 使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif

? chip_seq數據庫

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• FactorBook:人和小鼠轉錄因子chip_seq數據庫

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• IHEC:國際人類表觀基因組學聯盟

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• GTRD:最全面的人和小鼠轉錄因子chip_seq數據庫

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• chipBase:轉錄因子調控網絡數據

• unibind:human轉錄因子結合位點數據庫

• chip_seq在增強子研究中的應用

• DENdb:human增強子數據庫

• VISTA:人和小鼠的增強子數據庫

• EnhancerAtlas:人和小鼠的增強子數據庫

• FANTOM5:人類增強子數據庫

• TiED:人類組織特異性增強子數據庫

• HEDD:增強子疾病相關數據庫

• HACER:human增強子數據庫

• SEdb:超級增強子數據庫簡介

• dbSUPER:人和小鼠中的超級增強子數據庫

• dbCoRC:核心轉錄因子數據庫

• 使用ROSE鑒定超級增強子

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的chip_seq数据分析专题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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