ChIP-Seq分析

Introduction to ChIP-Seq using high-performance computing https://hbctraining.github.io/Intro-to-ChIPseq/schedule/2-day.html
ATAC-seq分析實操生信技能樹健明教程 http://www.reibang.com/p/09e05bcd6981
ChIP-seq流程結果文件解讀 https://www.cnblogs.com/leezx/p/14897113.html
Sample GSM4212624 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSM4212624
Chip-seq的22個疑問——【Jimmy】 http://www.reibang.com/p/e10b951959bb
ATAC-seq 分析(上) http://www.reibang.com/p/b7bd87315b6e

注意:MultiQC合并超過100個report時,網頁版不再是鼠標放置顯示名稱及信息
Bowtie2使用方法與參數詳細介紹 https://blog.csdn.net/herokoking/article/details/77847384

如何得到unique mapping reads

Bowtie2 manul也說了薇组,MAPQ篩選即可
HISAT2 Bowtie2 提取唯一比對 unique mapping reads http://www.reibang.com/p/bc3751b72f0c
怎么獲取unique mapping read掘而? http://www.biotrainee.com/thread-1115-1-3.html
如何從bam文件提取unique mapping reads呢? http://www.360doc.com/content/21/0714/12/76149697_986499744.shtml

去除PCR重復

samtools官網manual http://www.htslib.org/doc/samtools-markdup.html

samtools collate -o namecollate.bam example.bam
samtools fixmate -m namecollate.bam fixmate.bam
samtools sort -o positionsort.bam fixmate.bam
samtools markdup positionsort.bam markdup.bam                  # 加上參數-r直接去掉duplicate,或者-F 0x400篩選也行

Sambamba也是一個簡便的工具,但現在github打不開脓鹃,根據位置sort后去重和positionsort.bam去重傻昙,最后得到的reads數不一樣,前者和picard MarkDuplicates一樣梳猪,后者和samtools markdup一樣麻削,可能與sort前對bam文件的處理有關。

關于duplicate是什么的一些理解

MarkDuplicates 的意義與作用 https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/108079103
NGS測序中PCR重復序列的判定方法 https://cloud.tencent.com/developer/article/1624512
去重工具到底哪家強 https://www.baidu.com/link?url=MsFZBf4aY9tTitKMN3DX75Fo_J_mI620xmZGYdeSJ9iRgsaucUXQGdSyr0xbCDk-IMGlW45qao5QbOe4YpBxndqpjMiH0MEMNVrIA-UWj9_&wd=&eqid=da5d7cce0006e415000000056124a11b
NGS測序結果中duplicate序列問題的理解 https://blog.csdn.net/ncyujijian/article/details/107371264
NGS數據的Duplication問題 http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102wu57.html
測序的PCR duplicates - I(轉載) http://www.reibang.com/p/73483070379b

MACS2 callpeak

github上的一些問題討論 https://github.com/macs3-project/MACS/issues
-f BAMPE 輸出無_model.r

image.png

Q: Peakcalling using -f BAMPE vs -f BAM on paired-end reads https://github.com/macs3-project/MACS/issues/456
BAMPE #92 https://github.com/macs3-project/MACS/issues/92

IDR (Irreproducible Discovery Rate)

使用IDR軟件處理生物學重復樣本的peak calling https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/108079783
CHIP-seq流程學習筆記(9)-使用IDR 軟件對生物學重復樣本間的差異peak進行提取 https://blog.csdn.net/xiaomotong123/article/details/116535067

deeptools

如何使用deeptools處理BAM數據 http://www.reibang.com/p/b494426ecd32
使用deeptools生成ChIP-seq信號熱圖與譜圖 http://www.reibang.com/p/1f38674b2475
bigwig歸一化方式詳解 https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/108079478
使用deeptools將bam文件轉換為bw文件 http://www.reibang.com/p/491557586118

ChIPseeker

【YuLabSMU】ChIPseeker被引超過1千
"input object should be a named list" error in ChIPseeker https://support.bioconductor.org/p/106903/
非模式基因GO富集分析:以玉米為例+使用OrgDb https://guangchuangyu.github.io/cn/2017/07/clusterprofiler-maize/#disqus_thread
植物構建txdb對象 http://www.reibang.com/p/4a92ce5174fb
學習一遍ChIPseeker的使用 http://www.reibang.com/p/c76e83e6fa57

分析流程

ChIP實驗操作以及Chip-seq數據分析 http://www.reibang.com/p/4f29f2afe3c0?utm_campaign=haruki
MACS2學習筆記 http://www.reibang.com/p/ceace75a3dcf?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation
[軟件使用 3] 使用MACS2分析ChIP-seq數據春弥,快速入門呛哟! https://zhuanlan.zhihu.com/p/90180058
第3篇:用MACS2軟件call peaks http://www.reibang.com/p/21e8c51fca23
一篇文章學會ChIP-seq分析(上) https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&mid=2247484370&idx=1&sn=3e29df3b621076bd1d33a8ec157858e5&scene=21#wechat_redirect
一篇文章學會ChIP-seq分析(下) https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMDkxODM1Ng==&mid=2247484372&idx=1&sn=30ad9c4c54f3967000af059eb7a38ace&scene=21#wechat_redirect
一文學會ChIP-Seq數據分析(想想也不可能) https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MjU5MjMzNA%3D%3D&mid=2247484614&idx=1&sn=196eda169967ef66c62f1bcc61d57194&scene=45#wechat_redirect
ChIP-Seq數據中包含了spike-in怎么分析
Chip-Seq 分析過程二 http://www.reibang.com/p/66a6eabd2519
每日一生信--FastUniq去除pairedreads的duplicates http://blog.sina.com.cn/s/blog_670445240101lqat.html

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