前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >ChIP-Atlas:基于公共chip_seq数据进行分析挖掘

ChIP-Atlas:基于公共chip_seq数据进行分析挖掘

作者头像
生信修炼手册
发布2019-12-19 15:54:34
2.2K0
发布2019-12-19 15:54:34
举报
文章被收录于专栏:生信修炼手册生信修炼手册

欢迎关注”生信修炼手册”!

ChIP-Atlas收集整理了SRA数据库中的大量chip_seq数据,并基于这些原始数据进行了后续分析,将分析结果整理成在线服务并发布,方便检索与查询,网址如下

https://chip-atlas.org/

构建的流程如下

下载SRA原始数据,采用sratoolkit转换成fastq, 然后用bowtie2比对参考基因组,用macs2进行peak calling。官网提供了以下几个功能

1. Peak Browser

浏览不同物种,不同细胞类型,不同抗体的peak结果,检索框示意如下

可以下载BED格式的结果。

2. Target genes

定义TSS上下游的区间作为靶基因的筛选范围,如果peak与某个基因的TSS两侧范围存在交集,则认为该基因是候选的靶基因之一。搜索框如下所示

检索结果如下

3. Colocalization

有些转录因子在行使功能时是通过蛋白复合体的形式来发挥作用,比如Pou5f1,Nanog, Sox2这三个转录因子,它们对应的peak区间在基因上的位置是非常的邻近的,Colocalization分析就是比较多个转录因子的chip数据,来识别潜在的蛋白复合体,检索框如下

检索结果如下

4. Enrichment Analysis

和靶基因分析正好相反,靶基因是输入转录因子的名称,查询预测的靶基因,而这部分内容是输入基因名称或者基因组区域,查询可以结合的转录因子。检索框如下所示

结果示意如下

通过ChIP-Atlas网站,可以方便的查询已有的chip_seq数据结果。

·end·

—如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—

扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-04-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 生信修炼手册 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 1. Peak Browser
  • 2. Target genes
  • 3. Colocalization
  • 4. Enrichment Analysis
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档