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CHIP-seq数据分析实战之组蛋白修饰-H3K27ac

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发表于 2016-9-6 07:08:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
组蛋白修饰是最常见也是最容易的CHIP-seq实验啦,不管是ENCODE计划还是roadmap里面都是大把的数据,我这里简单的挑选其中一个,大家可以从原始的fastq数据开始,一步步的完成CHIP-seq数据分析的全套流程,从而掌握CHIP-seq数据分析。
数据介绍官网在:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE74311
也是需要通读这个文章,才能更好的利用这个数据,希望大家可以跟帖列出自己的读文献笔记:
  • Wallaert A, Durinck K, Van Loocke W, Van de Walle I et al. Long noncoding RNA signatures define oncogenic subtypes in T-cell acute lymphoblastic leukemia. Leukemia 2016 May 10. PMID: 27168467


H3K27ac ChIP-Seq data of the T-ALL cell line LOUCY was obtained to find active regions in the genome and to correlate that with expression profiling of lncRNAs in the LOUCY cell line.
我的CHIP-seq数据分析流程代码:https://github.com/jmzeng1314/NGS-pipeline/tree/master/CHIPseq

需要了解原始数据的标签,知道下载的是什么数据:
GSM1916974H3K27ac ChIP-seqSRR2774675
GSM1916975input DNASRR2774676

首先在SRA数据库下载  SRR2774675.sra 和 SRR2774676.sra
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra?term=SRP065184

ls *sra |while read id; do ~/biosoft/sratoolkit/sratoolkit.2.6.3-centos_linux64/bin/fastq-dump $id;done
Read 66830848 spots for SRR2774675.sra
Written 66830848 spots for SRR2774675.sra
Read 81856618 spots for SRR2774676.sra
Written 81856618 spots for SRR2774676.sra

然后做QC,质量非常好!!!

ls *.fastq | while read id ; do ~/biosoft/fastqc/FastQC/fastqc $id;done

mkdir QC_results
mv *zip *html QC_results/

然后做alignment,耗时比较长!


然后 call peaks,首先要保证比对是正常的

但是我们这里只针对我们过滤后的unique 或者high quality的sorted bam文件来call  peaks
nohup time ~/.local/bin/macs14 callpeak -c SRR2774676.highQuaily.sorted.bam -t SRR2774675.highQuaily.sorted.bam \
-f BAM -B -g hs -n  highQuaily 2>highQuaily.masc2.log &
nohup time ~/.local/bin/macs14 callpeak -c SRR2774676.unique.sorted.bam -t SRR2774675.unique.sorted.bam \
-f BAM -B -g hs -n  unique 2>unique.masc2.log &

然后对找到peaks进行注释及可视化!



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