ChIP-Atlas中基于公共數據如何進行分析挖掘，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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ChIP-Atlas收集整理了SRA數據庫中的大量chip_seq數據，并基于這些原始數據進行了后續分析，將分析結果整理成在線服務并發布，方便檢索與查詢/

構建的流程如下

下載SRA原始數據，采用sratoolkit轉換成fastq, 然后用bowtie2比對參考基因組，用macs2進行peak calling。官網提供了以下幾個功能

1. Peak Browser

瀏覽不同物種，不同細胞類型，不同抗體的peak結果，檢索框示意如下

可以下載BED格式的結果。

2. Target genes

定義TSS上下游的區間作為靶基因的篩選范圍，如果peak與某個基因的TSS兩側范圍存在交集，則認為該基因是候選的靶基因之一。搜索框如下所示

檢索結果如下

3. Colocalization

有些轉錄因子在行使功能時是通過蛋白復合體的形式來發揮作用，比如Pou5f1，Nanog, Sox2這三個轉錄因子，它們對應的peak區間在基因上的位置是非常的鄰近的，Colocalization分析就是比較多個轉錄因子的chip數據，來識別潛在的蛋白復合體，檢索框如下

檢索結果如下

4. Enrichment Analysis

和靶基因分析正好相反，靶基因是輸入轉錄因子的名稱，查詢預測的靶基因，而這部分內容是輸入基因名稱或者基因組區域，查詢可以結合的轉錄因子。檢索框如下所示

結果示意如下

通過ChIP-Atlas網站，可以方便的查詢已有的chip_seq數據結果。

關于ChIP-Atlas中基于公共數據如何進行分析挖掘問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注創新互聯行業資訊頻道了解更多相關知識。

本文標題：ChIP-Atlas中基于公共數據如何進行分析挖掘
當前地址：http://www.2m8n56k.cn/article34/jdshpe.html

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