ChIP-Atlas中基于公共数据如何进行分析挖掘

ChIP-Atlas中基于公共数据如何进行分析挖掘，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。ChIP-Atlas收集整理了SRA数据库中的大 香港云主机量chip_seq数据，并基于这些原始数据进行了后续分析，将分析结果整理成在线服务并发布，方便检索与查询/构建的流程如下下载SRA原始数据，采用sratoolkit转换成fastq, 然后用bowtie2比对参考基因组，用macs2进行peak calling。官网提供了以下几个功能浏览不同物种，不同细胞类型，不同抗体的peak结果，检索框示意如下可以下载BED格式的结果。定义TSS上下游的区间作为靶基因的筛选范围，如果peak与某个基因的TSS两侧范围存在交集，则认为该基因是候选的靶基因之一。搜索框如下所示
检索结果如下有些转录因子在行使功能时是通过蛋白复合体的形式来发挥作用，比如Pou5f1，Nanog, Sox2这三个转录因子，它们对应的peak区间在基因上的位置是非常的邻近的，Colocalization分析就是比较多个转录因子的chip数据，来识别潜在的蛋白复合体，检索框如下检索结果如下和靶基因分析正好相反，靶基因是输入转录因子的名称，查询预测的靶基因，而这部分内容是输入基因名称或者基因组区域，查询可以结合的转录因子。检索框如下所示结果示意如下通过ChIP-Atlas网站，可以方便的查询已有的chip_seq数据结果。关于ChIP-Atlas中基于公共数据如何进行分析挖掘问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注开发云行业资讯频道了解更多相关知识。

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