样品间CHIPseq 信号在基因组上的分布

本文主要是介绍样品间CHIPseq 信号在基因组上的分布，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

比较一个样品相对应input样品chip获得的蛋白在基因组上的分布信号。主要是比较这些信号相对于input数量的大小，以及在染色体上的分布。

第一步： 使用deeptools  bamCompare  工具按照设定的一个窗口计算每个窗口中mapping 上的reads的数目，这里可以采用一些标准化的方法比如RPKM等。 也可以不设定，直接比较chip的和input的每个窗口中的数据，默认是是不设定，然后去log2(比值)。

bamCompare -b1 Col-1-27_HTA9.aligned_sorted.bam -b2 Col-1-27_Input.aligned_sorted.bam -of bedgraph -o ../Col_1_27_HTA9_input_2.bed -p 40 -bs 100000

第二步：对上面的结果按照染色体进行可视化，在R中进行。

bed = read.table(file="Col_1_27_HTA9_input_2.bed",header = F,sep="\t")
chr1 = bed[bed$V1=="Chr1",]
plot(chr1$V2,chr1$V4,type = "l",ylim = c(-1.5,1.5))

初步的图像如下：

 

这篇关于样品间CHIPseq 信号在基因组上的分布的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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