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Chip-seq简介
与蛋白结合的复合体，然后用蛋白特异性的抗体，通过抗原抗体特异性结合的免疫学手段捕获该复合体，然后洗脱蛋白质，得到与目的蛋白结合的DNA片段，将富集到的DNA片段进行上机测序，即形成了一套成熟的分析流程，称之为chip-seq , 就是将传统的chip技术和高通量测序结合起来，对应的英文如下 Chromatin immunoprecipitation followed by sequencing Chip-seq技术依托于测序技术的高通量和生信分析的发展 ，可以在全基因组范围内分析DNA与蛋白质的相互作用，目前常用于研究转录因子，各种组蛋白修饰在基因组上的结合位点，和依托芯片的Chip-chip技术相比，chip-seq实验周期更短，更加高效，覆盖的基因组范围也更加广泛 随着测序价格的降低，chip-seq成为研究基因调控，表观修饰的利器之一。 实验流程如下所示 ? 对于chip-seq的数据分析，核心是检测富集到的DNA在基因组上的位置称之为peak, 分析的示意图如下 ?
1.2K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏生信菜鸟团
ChIP-Seq motif
11395 我们使用正则表达式来表示更多的替换情况，相应的匹配模式就会多很多 尽管如此，在实际研究中，我们很少会这样天马行空的想到一个 motif，然后探索他们在基因组中的出现情况，通常情况下，我们通过 ChIP-Seq motif 分析序列 motif 分析是 ChIP-Seq 中的常规分析，可以了解到 motif 分析就是找基因序列上的规律，那在 ChIP-Seq 分析中，我们是想知道 peaks 序列上的 motif ） 覆盖所有潜在结合区域，避免遗漏motif 引入更多非特异序列，增加计算量，可能降低motif富集的显著性 这里也有一些建议 （1）优先使用峰顶附近扩展的序列 生物学合理性：大多数TF结合位点位于ChIP-seq 示例： 酵母转录因子ChIP-seq：峰宽通常为50-200bp，直接使用峰顶±50bp即可覆盖核心结合区域。 哺乳动物TF（如CTCF）：峰顶±100bp足以捕获motif。 ENCODE项目中对TF ChIP-seq的标准化流程也推荐峰顶扩展。
91210编辑于 2025-03-04 - 来自专栏生信技能树
ChIP-seq实战分析
作者注 本次讲解选取的文章是为了探索PRC1，PCR2这样的蛋白复合物，不是转录因子或者组蛋白的CHIP-seq，请注意区别。 大家可以看到RYBP这个CHIP-seq我几乎得不到peaks，哪怕是换了一个control，我用IGV看了看，这个RYBP的确很诡异，我怀疑是作者上传数据出错。 文章解读 这篇文章一直翻来覆去说CHIP-seq实验的peaks的交叉情况。 extent, mesoderm and endoderm fates 超过700的基因有 RYBP/Cbx7/Ring1B的peaks，所以作者敲除Cbx7 看看 RYBP的peaks是否会变化，但是没有做CHIP-seq 最后，文章的以下结论很重要： Overall, our ChIP-seq analysis allowed us to identify five types of genes according to
1.9K60发布于 2018-03-08 - 来自专栏生信修炼手册
ReMap:人类Chip-seq数据大全
ReMap收集来自GEO和Encode项目中人的chip_seq数据，对来自不同细胞系，不同类别转录因子的数据进行归类整理，网址如下
1.9K20发布于 2019-12-19 - 来自专栏生信宝典
ChIP-seq基本分析流程
前年在中科院做培训时，整理了一套ChIP-seq分析流程，截选实战部分，略作修改，分享出来，希望大家指正。 在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》于2018年4月14在北京鼓楼推出《ChIP-seq分析专题培训》，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个ChIP-seq实战分析学习和交流的机会
1.6K100发布于 2018-03-30 - 来自专栏生信菜鸟团
ChIP-Seq 分析流程-上游
U raw_data/H1hesc_Input_Rep1.fastq \ -S results/bowtie2/H1hesc_Input_Rep1_aln_unsorted.sam 过滤reads ChIP-seq
71400编辑于 2025-02-18 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：教程简介（1）
富集合 part 3 Part_4 本节介绍Bioconductor Session部分对ChIPseq数据的分析： 鉴定重复的、高置信度的峰 查找条件特有和共有的峰值 Differential ChIP-seq
1K40编辑于 2023-02-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：Consensus Peaks（14）
我们将审查的 Myc peak 调用位于 peaks 目录中，因此我们在这里使用 dir() 函数列出与我们预期的文件模式匹配的所有文件。
99120编辑于 2023-03-21 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：数据比对（3）
在评估读取质量和我们应用的任何读取过滤之后，我们将希望将我们的读取与基因组对齐，以便识别任何基因组位置显示比对读取高于背景的富集。
83000编辑于 2023-02-13 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：教程简介（1）
接口使用 Meme-ChIP 富集合图片Part_4本节介绍Bioconductor Session部分对ChIPseq数据的分析：鉴定重复的、高置信度的峰查找条件特有和共有的峰值Differential ChIP-seq
1.1K00编辑于 2023-02-05 - 来自专栏Y大宽
ChIP-seq详细分析流程
参考生信技能树1以及生信技能树2 只记录从数据下载，到最终结果展示，具体生物学知识请自行查阅 稍后关于ChIP-seq的背景知识我会再发布一篇文章。 1 root root 1.2G Aug 14 23:59 RYBP.bam -rwxrwxrwx 1 root root 845M Aug 14 23:49 suz12.bam 5 用MACS2获取Chip-seq
4.5K10发布于 2018-09-10 - 来自专栏生信菜鸟团
评估 ChIP-Seq 重复性
目前关于 ChIP-Seq 实验中，虽然有的只有一个样本，但目前有很多数据都进行了生物学重复，为了评估重复之间的一致性，我们需要客观评估高通量测定可重复性的指标。 简单来说，DR的核心目标是：通过比较重复实验（如两次ChIP-seq、RNA-seq等）的结果，确定哪些“发现”（如基因、结合位点）是跨重复一致的可信信号，哪些是随机噪声。
44100编辑于 2025-03-18 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：Call Peak（8）
## [4] "# format = AUTO" ## [5] "# ChIP-seq
85720编辑于 2023-02-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：Call Peak（8）
## [4] "# format = AUTO" ## [5] "# ChIP-seq
1.4K30编辑于 2023-02-26 - 来自专栏生信菜鸟团
ChIP-Seq 分析流程-下游(2)
https://mp.weixin.qq.com/s/7gADGKEthliI-1viN1FC7w
64410编辑于 2025-02-25 - 来自专栏生信菜鸟团
ChIP-Seq 分析流程-下游 (1)
要片段长度峰：这个峰值对应于 ChIP-seq 实验中实际富集的 DNA 片段的长度，反映了真实的生物学信号。 以下是我们的结果出图： 这里也给了三种示例： 强信号 高质量的 ChIP-seq 数据集通常会有一个比读取长度峰更大的片段长度峰。
1.2K11编辑于 2025-02-18 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：数据比对（3）
在评估读取质量和我们应用的任何读取过滤之后，我们将希望将我们的读取与基因组对齐，以便识别任何基因组位置显示比对读取高于背景的富集。
66710编辑于 2023-02-27 - 来自专栏基因组
Chip-seq上游分析流程学习(二)
本次分析步骤包括：环境部署——数据下载——查看数据(非过滤)——数据质控清洗——数据比对
61910编辑于 2024-11-19 - 来自专栏基因组
Chip-seq上游分析流程学习(三)
转录组数据对比之后是进行定量，而在chip-seq中后续的步骤是去除pcr重复，peaks calling，以及可视化。 bedtools intersect参数：# -a 需要合并的文件1# -b 需要合并的文件2使用macs2正式进行peak calling分析Peak Calling 分析 通常用于识别染色质免疫共沉淀测序（ChIP-Seq
45700编辑于 2024-11-20 - 来自专栏基因组
Chip-seq上游分析流程学习(一)
这次用到的数据集是GSE274995，里面包含了3个样本的头颈部鳞癌细胞系(Cal27细胞)数据。
57510编辑于 2024-11-17
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