ATAC-seq专题---生信分析流程

建立好索引后即可开始比对,ATAC-seq推荐使用mem算法,输出文件经samtools排序输出bam: bwa mem genome.fa A1_clean_1.fq.gz A1_clean_2.fq.gz | samtools sort -O bam -T A1 > A1.bam 值得注意的是,在实验过程中质体并不能完全去除,因此会有部分reads比对到质体序列上,需要去除比对到质体上的序列,去除质...

实战演练实战篇中，从NGS数据分析实战，到DNA甲基化芯片分析，再到ATAC-seq和Chip-seq测序数据分析，每一步都细致入微。单细胞转录组和全外显子测序数据分析更是全面，让你在实际项目中大展身手。资源平台生信技能树活跃于微信、B站和论坛，通过【生信菜鸟团】和【生信技能树论坛】，你可以随时获取最新的...

对于想要更深入研究和发展的学习者而言，掌握多种组学分析技术，如RNA-seq、Chip-seq、ATAC-seq和Hi-C等，是必要的。生信不仅限于组学技术，更涉及到生物信息、医学、药物研发等多个领域，因此学习路径更加依赖于个人的实验室研究方向。实现技术上的突破外，还需要注重培养思维能力，如敏锐的洞察力、逻辑...

未来的发展趋势倾向于时空多组学技术，强调基于单细胞测序的核心能力，以实现全面的生物学问题研究。阅尔基因提供包括多组学科研服务，旨在协助研究者完成从问题提出到高水平文章发表的全流程服务，涵盖生物学意义挖掘、实验设计、生信分析、数据整合等。有兴趣合作的研究者可通过公众号后台留言联系我们。

一、为何选择DAP-seq？二、实验流程概述 1. 前期准备（1）样本准备：足量样本、含有目的转录因子的质粒（需提供测序结果）（2）样本重复：针对同一个转录因子可以不设置重复样本；如果想设置重复样本，建议两到三个，且一次性完成重复实验（3）分析信息准备：本研究物种匹配的成熟的基因组信息（包括基因...

一个入门级别的工程师，首先需要掌握生物信息学编程基础，包括基于R语言的统计可视化与基于Linux的NGS数据处理。强调计算机基础知识的重要性，可划分为R语言的统计可视化与Linux的NGS数据处理两大部分。学习m6A建库原理及分析流程时，需关注实验环节，如RNA提取、建库测序等。确保RNA质量达标，提取时避免降解，...

讨论生物学重复样本如何合并peak，本文聚焦于两个生物学重复样本的处理方法。使用Macs2软件进行callpeak，数据来自ATAC-seq。对原始peak行数进行运行bedtools和idr统计，idr的方式通常少于bedtools intersect。关于两者间的异同，详细信息请参考"Handling replicates"（rkhetani.github.io），这里不再赘述。使用...

期刊特别关注基因组序列变异的综合表征、表型复杂性基础等前沿研究。近年来，该刊已发表了多篇生信领域的文章，如分析人类癌症突变热点的全蛋白质组研究、COVID-19患者血浆细胞游离RNA特征分析，以及无监督ATAC-seq峰值调用算法等，这些研究均对生物学领域产生了深远影响。尽管IF指标和自引率有所下降，但...

MEME中有一款整合组件MEME-ChIP，它整合了motif搜索、富集、浏览以及比较工具组件，输入一批数据可完成一系列motif分析操作，这款组件广泛用于ATAC-seq、DAP-seq、ChIP-seq等测序数据motif挖掘中。MEME-ChIP主要包含组件：1）MEME\DREME\STREME：motif搜索工具，MEME主要用于较长motif（8-15bp）搜索；DREME则...