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chipseek 的结果分析

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芯片最终结果浓度芯片最终结果浓度？atacseq(Assay for targeting Accessible ChromotinwiththroughoutQueuing)是在全基因组中检测到的染色质的开放区域，获得蛋白质的潜在结合位点 ， 不依赖于抗体，可用于寻找感兴趣的转录因子与其靶基因的结合区域 。

1、单细胞ChIP-seq技术(CoBATCH目前缺乏有效的、可扩展的全基因组方法用于单细胞组蛋白修饰或染色质结合蛋白定位 。在这里 ， 我们开发了CoBATCH，它结合了条形码和目标染色质剪切来捕获单个细胞的整个基因组的蛋白质结合区域 。与Tn5转座酶融合的蛋白a通过特异性抗体富集到基因组区域，Tn5产生片段加索引，为文库制备和测序做好准备 。重要的是，这种方法不仅可以实现完整组织中低细胞质量的表观基因组图谱，还可以在自然条件和交联条件下对数万个单细胞进行实验 。在极低细胞质量的情况下，每个细胞可以检测12，000个读数 。通过CoBATCH，
【chipseek 的结果分析】
2、ChIP-Seq数据挖掘系列-5.2:ngs.plot画图工具ngs.plot.r和replot...program arguments 101 ChIPSeq数据挖掘系列文章目录:ChIPSeq数据挖掘系列1:Motif 分析(1)HOMER安装ChipSEQ数据挖掘系列2:Motif分析(2)HOMER Motif分析基本步骤ChIPSeq数据挖掘系列3:Motif 分析(3)利用chip seq数据挖掘系列4的结果搜索基因组区域中的丰富基序

3、ChIP-Seq数据挖掘系列-5.1:ngs.plot可视化ChIP-Seq数据基因组基本包只包含基因体、CGI、外显子；对于hg19和mm9 ， ngs.plot准备了额外的增强子和DHSs注释；Ngs.plot.r参数设置，详细参考文章:Ngs.plot绘图工具ngs.plot.r和replot.r参数设置，参考文章:前期生成的fastq数据，其质量值基于phred 64(illumina 1.3和1.4)，当前版本的Phred33(Illumina1.8 )使用fastqc进行质量控制 ， 其结果有几个关注点:主要针对低质量的读取和连接器 。注意:如果要比较不同的样本 ， 过滤前后的读数长度应保持一致，以免在比较率中引入人为因素(两个不同长度的读数不能放在一起比较) 。如果DNA片段比测序读数长度短，那么将获得所获得的读数 。

4、ChIP-Seq数据挖掘系列-6:怎么选择HOMMER结果中的motifHOMER是一套用于模体搜索和二代数据的工具分析 。Hommer结果通常包含已知的基序富集，也将从用户提供的序列中预测基序 。很多同学得到这个结果后都很不解 。HomermotifResults虽然排序了，但是第一个可能不是用户期望的，后面的结果可以选择，但是如何评价和选择这些结果呢？

所以YY1motif在用户的数据中并不是一个完整的丰富的模体 ， 所以这个结果不太可信 。在许多情况下 ， HOMER结果具有显著的p值，但基序并不好 。因此，用户在选择模体时要注意以下原则:复杂度低的模体序列的核苷酸倾向于同一核苷酸，导致GC含量异常 。当目标序列与背景库中的序列存在系统性偏差时，就会导致这样的结果 。

5、ATAC-seq/ChIP-seq问题盘点又到了和阿拉丁学习的时候了~ ~ Atacseq利用转座酶(Tn5)切割开DNA区域，结合第二代高通量测序技术，研究染色质打开的技术 。ChIPseq是研究蛋白质与DNA相互作用的经典实验方法 。该技术广泛应用于组蛋白修饰、转录因子调控等相关领域的研究 。atacseq(Assay for targeting Accessible ChromotinwiththroughoutQueuing)是在全基因组中检测到的染色质的开放区域，获得蛋白质的潜在结合位点，不依赖于抗体，可用于寻找感兴趣的转录因子与其靶基因的结合区域 。

6、chip最后结果浓度芯片最终结果浓度？答:芯片的最终浓度为0.75%(v/v) 。芯片实验讲座(科研必看)百度文库第27页发布时间:2022年4月7日加入甲醛至终浓度0.75%(V/V)，使蛋白质和DNA交联 。1.2在室温下，轻轻摇动10分钟 。组蛋白的芯片做出来，不同的标志物最终浓度相差很大，5~30ng/μl ， 心态爆棚 。

7、chip-seq生信笔记染色质免疫沉淀(ChIP)又称结合位点分析 method，是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具，通常用于研究转录因子的结合位点或组蛋白特异性修饰位点 。知乎文章:过程文章:从数据到igv的可视化分析:使用fastcqc软件fastcqc和multiqc软件合并多个qc结果multiqcbowtie主要适用于短序列与参考基因组的比对，速度快 。
命令需要创建基因组文件和输出索引的文件夹 。Bowtie2build[options]*bowtie将读数与基因组进行比较以生成sam文件；Sam文件是对基因组进行序列比对的结果显示，或者是多次比对的结果 。

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