ChIP-Atlas中基于公共數(shù)據(jù)如何進(jìn)行分析挖掘

ChIP-Atlas中基于公共數(shù)據(jù)如何進(jìn)行分析挖掘，針對(duì)這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

ChIP-Atlas收集整理了SRA數(shù)據(jù)庫中的大量chip_seq數(shù)據(jù)，并基于這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了后續(xù)分析，將分析結(jié)果整理成在線服務(wù)并發(fā)布，方便檢索與查詢/

構(gòu)建的流程如下

下載SRA原始數(shù)據(jù)，采用sratoolkit轉(zhuǎn)換成fastq, 然后用bowtie2比對(duì)參考基因組，用macs2進(jìn)行peak calling。官網(wǎng)提供了以下幾個(gè)功能

1. Peak Browser

瀏覽不同物種，不同細(xì)胞類型，不同抗體的peak結(jié)果，檢索框示意如下

可以下載BED格式的結(jié)果。

2. Target genes

定義TSS上下游的區(qū)間作為靶基因的篩選范圍，如果peak與某個(gè)基因的TSS兩側(cè)范圍存在交集，則認(rèn)為該基因是候選的靶基因之一。搜索框如下所示

檢索結(jié)果如下

3. Colocalization

有些轉(zhuǎn)錄因子在行使功能時(shí)是通過蛋白復(fù)合體的形式來發(fā)揮作用，比如Pou5f1，Nanog, Sox2這三個(gè)轉(zhuǎn)錄因子，它們對(duì)應(yīng)的peak區(qū)間在基因上的位置是非常的鄰近的，Colocalization分析就是比較多個(gè)轉(zhuǎn)錄因子的chip數(shù)據(jù)，來識(shí)別潛在的蛋白復(fù)合體，檢索框如下

檢索結(jié)果如下

4. Enrichment Analysis

和靶基因分析正好相反，靶基因是輸入轉(zhuǎn)錄因子的名稱，查詢預(yù)測(cè)的靶基因，而這部分內(nèi)容是輸入基因名稱或者基因組區(qū)域，查詢可以結(jié)合的轉(zhuǎn)錄因子。檢索框如下所示

結(jié)果示意如下

通過ChIP-Atlas網(wǎng)站，可以方便的查詢已有的chip_seq數(shù)據(jù)結(jié)果。

關(guān)于ChIP-Atlas中基于公共數(shù)據(jù)如何進(jìn)行分析挖掘問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。