由于这可能会占用大量内存，因此我只是在一个 BAM 文件中对其进行说明，该文件仅包含 ATACseq 数据的 17 号染色体读数。...library(ATACseqQC) ATACQC <- bamQC("~/Downloads/Sorted_ATAC_50K_2_ch17.bam") 生成的 ATACQC 对象具有许多 QC 信息...PCR 偏差 PCR bottleneck coefficients 确定 ATAC 样品制备过程中可能发生的 PCR 偏差/过度放大。
由于这可能会占用大量内存，因此我只是在一个 BAM 文件中对其进行说明，该文件仅包含 ATACseq 数据的 17 号染色体读数。...library(ATACseqQC)ATACQC <- bamQC("~/Downloads/Sorted_ATAC_50K_2_ch17.bam")生成的 ATACQC 对象具有许多 QC 信息，包括重复率...PCR 偏差PCR bottleneck coefficients 确定 ATAC 样品制备过程中可能发生的 PCR 偏差/过度放大。
BAM创建 读取的结果可以写回 BAM 文件，用于我们分析的其他部分，或者通过 rtracklayer 包中的函数在 IGV 等程序中进行可视化。
我们还将使用对齐数据作为BAM[8] 文件，该文件可在此处找到。 5. 参考数据 对于 ATACseq 分析，我们需要一些参考数据。...下载上述文件并解压缩 ATAC_Workshop.zip 后，您应该将 Sorted_ATAC_50K_2.bam 和 Sorted_ATAC_50K_2.bam.bai 文件移动到 ATAC_Workshop.../ATAC_Data/ATAC_BAM/ 。...您还应该将 RU_ATAC_Workshop.Rmd 复制到 ATAC_Workshop/ 目录，然后打开以确保所有相对路径都是正确的。...ATAC_Workshop.zip - 附加文件和目录结构。
我们还将使用对齐数据作为BAM 文件，该文件可在此处找到。5. 参考数据对于 ATACseq 分析，我们需要一些参考数据。...ATAC_Workshop_Essential.zip - 需要额外的文件和目录结构。...下载上述文件并解压缩 ATAC_Workshop.zip 后，您应该将 Sorted_ATAC_50K_2.bam 和 Sorted_ATAC_50K_2.bam.bai 文件移动到 ATAC_Workshop.../ATAC_Data/ATAC_BAM/ 。...您还应该将 RU_ATAC_Workshop.Rmd 复制到 ATAC_Workshop/ 目录，然后打开以确保所有相对路径都是正确的。
我们将跳回我们的 Greenleaf 数据集来执行此操作。 2. 查找 motifs 我们需要确定 CTCF 基序在基因组中的位置，因此首先我们需要知道 CTCF 基序是什么样的。...motifDB 包包含来自公共数据库（例如 JASPAR）的有关 Motif 的信息。在这里，我们使用带有我们感兴趣的主题 (CTCF) 的 query() 函数来提取 CTCF 主题。...在这里，我们从 Human JASPAR Core 数据库中提取 CTCF 的主题。...切割位点分析 要绘制切割位点，我们希望只考虑读取的 5' 端，并且需要调整已知的 5' 读取偏移量到实际 T5 切割位点。...BAM <- "~/Downloads/ATAC_Workshop/ATAC_Data/ATAC_BAM/Sorted_ATAC_50K_2_openRegions.bam" atacReads_Open
在这里，我们将采用类似于 Diffbind 中的方法，并在 ATACseq 分析中合理建立。1....peaks <- dir("~/Downloads/ATAC_Workshop/ATAC_Data/ATAC_Peaks_forCounting/", pattern = "*.narrowPeak",...library(GenomicAlignments)bamsToCount <- dir("~/Downloads/ATAC_Workshop/ATAC_Data/ATAC_BAM_forCounting...由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。...<- as.data.frame(anno_KidneyMinusHindbrain)DB_ATAC[1, ]图片由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析
BAM创建读取的结果可以写回 BAM 文件，用于我们分析的其他部分，或者通过 rtracklayer 包中的函数在 IGV 等程序中进行可视化。
Greenleaf在本节中，我们将稍微处理一下 Greenleaf 数据集。...我们将处理从 FASTQ 到 BAM 的 Greenleaf 数据的一个样本，以允许我们审查 ATACseq 数据的一些特征，并创建一些处理过的文件以供审查和进一步分析。...比对现在我们可以使用 bowtie2() 函数将我们的 FASTQ 与基因组对齐，指定我们的 read1 和 read2 到 seq1 和 seq2 参数。..._50K_2_bowtie2.sam", seq1 = "ATAC_Data/ATAC_FQs/SRR891269_1.fastq", seq1 = "ATAC_Data...首先，我们按序列顺序对比对数据进行排序（此处不是 Read Name）。
Greenleaf 在本节中，我们将稍微处理一下 Greenleaf 数据集。...我们将处理从 FASTQ 到 BAM 的 Greenleaf 数据的一个样本，以允许我们审查 ATACseq 数据的一些特征，并创建一些处理过的文件以供审查和进一步分析。...比对 现在我们可以使用 bowtie2() 函数将我们的 FASTQ 与基因组对齐，指定我们的 read1 和 read2 到 seq1 和 seq2 参数。..._50K_2_bowtie2.sam", seq1 = "ATAC_Data/ATAC_FQs/SRR891269_1.fastq", seq1 = "ATAC_Data...首先，我们按序列顺序对比对数据进行排序（此处不是 Read Name）。
一旦注释到基因或增强子的基因，我们就可以开始将 ATACseq 数据与这些基因的特征相关联。 （功能注释、表达变化、其他表观遗传状态）。2....无核小体区域功能分析ATACseq 分析的另一个常见步骤是识别与无核小体区域相关的基因中的任何功能富集。
无核小体区域 有许多方法可用于从 ATACseq 数据中调用无核小体区域，其中许多方法借鉴自 ChIPseq 分析。一种非常流行且标准的 ATACseq 峰值调用程序是 MAC2。 2.1....双端数据 如果我们对配对末端数据进行了测序，那么我们确实知道片段长度，并且可以向 MACS2 提供 BAM 文件，这些文件已经过预过滤以正确配对（如果您想区分核小体和无核小体区域，则提供片段大小）。...Name.narrowPeak – 适用于 IGV 和进一步分析的格式 Name_peaks.xls – 适合在 excel 中查看的峰值表。...由于列入黑名单的区域可能会混淆我们的分析，因此我们删除了在那里被调用的所有峰值。 过早删除黑名单可能会隐藏数据中的一些 QC 问题。...在您的分析中应始终考虑黑名单，并建议在考虑 QC 后从这些区域中删除数据。
在这里，我们将采用类似于 Diffbind 中的方法，并在 ATACseq 分析中合理建立。 1....peaks <- dir("~/Downloads/ATAC_Workshop/ATAC_Data/ATAC_Peaks_forCounting/", pattern = "*.narrowPeak",...library(GenomicAlignments) bamsToCount <- dir("~/Downloads/ATAC_Workshop/ATAC_Data/ATAC_BAM_forCounting...由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析。这里我们使用clusterProfiler来识别富集。...<- as.data.frame(anno_KidneyMinusHindbrain) DB_ATAC[1, ] DB_ATAC 由于我们有 TSS +/- 500bp 范围内的区域子集，此时我们可以使用标准富集分析
我们将跳回我们的 Greenleaf 数据集来执行此操作。2. 查找 motifs我们需要确定 CTCF 基序在基因组中的位置，因此首先我们需要知道 CTCF 基序是什么样的。...motifDB 包包含来自公共数据库（例如 JASPAR）的有关 Motif 的信息。在这里，我们使用带有我们感兴趣的主题 (CTCF) 的 query() 函数来提取 CTCF 主题。...在这里，我们从 Human JASPAR Core 数据库中提取 CTCF 的主题。names(CTCF)图片ctcfMotif <- CTCF[[1]]ctcfMotif[, 1:4]图片3....切割位点分析要绘制切割位点，我们希望只考虑读取的 5' 端，并且需要调整已知的 5' 读取偏移量到实际 T5 切割位点。...BAM <- "~/Downloads/ATAC_Workshop/ATAC_Data/ATAC_BAM/Sorted_ATAC_50K_2_openRegions.bam"atacReads_Open
数据类型 上面这意味着我们的数据中可能包含多种信号类型。 我们将从无核小体区域和转录因子（我们的较短片段）周围获得信号。 我们的一部分信号将来自开放染色质（较长片段）中的核小体周围。...我们所有的数据都来自我们的转座酶能够访问的开放染色质。 2. 评估 TSS 信号 2.1. TSS 区域 如果我们的较短片段代表转录因子和转录机制周围的开放区域，我们希望在转录起始位点看到信号。...Meta-plots 在区域集上平均或求和信号以识别数据趋势。 2.2 可视化 要生成区域信号的图，我们可以使用 soGGi bioconductor 包。...[as.numeric(myindex)] seqlevels(tssLocations) <- mainChromosomes soGGi 包的 regionPlot() 函数需要一个 BAM 数据文件来绘制提供给...library(soGGi) sortedBAM <- "~/Downloads/ATAC_Workshop/Sorted_ATAC_50K_2.bam" library(Rsamtools) # Nucleosome
简介本课程介绍 Bioconductor 中的 ATACseq 分析。该课程由 2 个部分组成。这将引导您完成正常 ATACseq 分析工作流程的每个步骤。...BiocManager::install('testthat')BiocManager::install('yaml')内容Part_1本节介绍Bioconductor Session部分对ATACseq数据的分析...：在 R 中预处理 ATACseq 数据数据比对为可视化创建 bigWig图片Part_2本节演示如何使用 ATACseq 数据评估可访问性的全局变化。...会话部分：在 R 中注释 ATACseq 数据绘制无核小体和单核小体信号绘制 DNA 结合蛋白周围的切割位点图片Part_3本节演示如何评估 ATAC-seq 数据中的基序。...从数据库中检索 motifs。绘制 motifs。识别已知的 motifs。图片
简介 本课程[1]介绍 Bioconductor 中的 ATACseq 分析。 该课程由 2 个部分组成。这将引导您完成正常 ATACseq 分析工作流程的每个步骤。...BiocManager::install('testthat') BiocManager::install('yaml') 内容 Part_1 本节介绍Bioconductor Session部分对ATACseq数据的分析...： 在 R 中预处理 ATACseq 数据 数据比对 为可视化创建 bigWig Session 1 Part_2 本节演示如何使用 ATACseq 数据评估可访问性的全局变化。...会话部分： 在 R 中注释 ATACseq 数据 绘制无核小体和单核小体信号 绘制 DNA 结合蛋白周围的切割位点 Session 2 Part_3 本节演示如何评估 ATAC-seq 数据中的基序。...从数据库中检索 motifs。 绘制 motifs。 识别已知的 motifs。
一旦注释到基因或增强子的基因，我们就可以开始将 ATACseq 数据与这些基因的特征相关联。（功能注释、表达变化、其他表观遗传状态）。 2....无核小体区域功能分析 ATACseq 分析的另一个常见步骤是识别与无核小体区域相关的基因中的任何功能富集。
无核小体区域有许多方法可用于从 ATACseq 数据中调用无核小体区域，其中许多方法借鉴自 ChIPseq 分析。一种非常流行且标准的 ATACseq 峰值调用程序是 MAC2。2.1....双端数据如果我们对配对末端数据进行了测序，那么我们确实知道片段长度，并且可以向 MACS2 提供 BAM 文件，这些文件已经过预过滤以正确配对（如果您想区分核小体和无核小体区域，则提供片段大小）。...Name.narrowPeak – 适用于 IGV 和进一步分析的格式Name_peaks.xls – 适合在 excel 中查看的峰值表。...由于列入黑名单的区域可能会混淆我们的分析，因此我们删除了在那里被调用的所有峰值。过早删除黑名单可能会隐藏数据中的一些 QC 问题。...在您的分析中应始终考虑黑名单，并建议在考虑 QC 后从这些区域中删除数据。
之前挖过一篇NC的文章，我们利用ATAC-seq和RNA-seq联合分析的手段筛选了与所关注性状的密切相关的基因。...我们建议，unique mapping rate达到80％以上时认为ATAC-seq实验成功。...之前我在分析Chip-seq数据时一直用的Bowtie2，后面换了物种Bowtie2的index在建立时一直报错，可能原因是我用自己的笔记本跑数据，内存不够用，加之我的reads长度只有三四十，所以转用...在完成基因比对后，要对ATAC-seq的数据完成两个基本的统计（ATACseqQC），1是测序片段长度分布；2是数据在转录起始位点的信号强度： i....成功的ATAC-seq实验应生成片段大小分布图，其具有递减的和周期性的峰，对应于无核小体区域（NFR）（<100 bp）和单核、双核和三核小体（〜200， 400，600碱基对）。 ii.
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