表观遗传学领域的研究是近年来生命科学领域的热点之一，高通量测序技术的进步提供了各种破译表观遗传学图谱的方法，其中包括研究染色质可及性的ATAC-seq。2013年Buenrostro J.D.等[1]发表ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin with highthroughput sequencing）技术，由于起始细胞数要求低（大... 阅 读 全 部 >
ATAC-Seq剖析教程系列ATAC-Seq剖析教程：ATAC-seq的布景介绍以及与ChIP-Seq的异同ATAC-Seq剖析教程：原始数据的质控、比对和过滤ATAC-Seq剖析教程：用MACS2软件call peaksATAC-Seq剖析教程：对ATAC-Seq/ChIP-seq的质量评估（一）phantompe...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
此前我们已讲解许多关于RNA甲基化相关实验设计和研究思路套路，今天，我们来点新干货，从生物信息学分析的角度来独家解析MeRIP-Seq数据的分析利器——exome Peak。通过exomePeak包能够进行RNA甲基化位点peak鉴定、peak定量以及差异分析，一起来看看这款经典软件的内部原理吧。关于exomePeakexomePeak是目前主流的MeRIP-seq(m6A-s...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
在表观多组学联合分析中，我们经常会遇到想对某个区域可视化，每当看到高分文章里漂亮的tracks图，就羡慕不已。今天小编就给大家介绍一款非常好用的python包—pyGenomeTracks，它能够满足Hi-C、ChIP-seq/ATAC-seq、RNA-seq和BS-seq等多种组学数据类型。接下来，就让我们一步步了解下如何实现的吧！pyGenomeTracks的使用方法很简单易懂，首先需要生成相... 阅 读 全 部 >