ChIP-seq数据分析

背景介绍
染色质免疫共沉淀技术(Chromatin Immunoprecipitation),是一类通过将与特定蛋白质与其结合DNA序列共同沉淀下来研究其相互作用的方法,这一方法和测序技术结合起来,可以研究转录因子在基因组上的结合区域、特异性修饰的组蛋白位点以及其他DNA结合蛋白的基因组特异结合位点等表观遗传性学问题。ChIP-Seq技术是在ChIP-on-Chip的基础上发展来的,相对于ChIP-on-Chip来说,ChIP-Seq有很多优势:更高的通量;更低廉的价格;双通道ChIP-Seq可以弥补单通道带来的GC偏向问题,产生更加可靠的数据
ChIP-Seq从某些角度看来与MeDIP-Seq分析类似,同样采用PeakCalling的方法获得测序结果富集区域,由此来确定转录因子结合位点/甲基化位点(N Li et al. 2010)。
由于科研领域没有很好的专门针对双端测序的PeakCalling算法,烈冰科技的核心研发团队专门开发了双端测序PeakCalling算法—SIPeS,并于2010年发表于BMC Bioinformatics上(C Wang et al. 2010)。
SIPeS革命性的提出了MaxFragmentPileupValue的概念,也就是每个Peak的Summit位点位置区域reads累计叠起的层数,用这个值来 衡量Peak的可信度,效果要远远好于Peak和FoldEnrichment(用peak Summit临近区域Motif的富集程度来评估算法的可信度)。
数据分析项目
一.数据基本质量分析
基于不同的技术平台,所需要的分析方法不尽相同。对于一般的单通道测序,我们进行序列长度统计、丰度统计、定位百分比(mapping coverage)统计等等,通过随机mapping,我们可以对数据质量进行估计。对于有Input lane的双通道测序,我们会进行横向的对比以得到更准确的结果。
二.峰值的定位
对于不同的数据质量,可以选择相对合适的mapping方法,包括允许不同的mismatch数目等等以得到比较可靠的数据。然后基于这些定位到基因组上的序列和其丰度,找到那些有统计学意义的位点峰值(peak calling)。
三.Binding motif分析
一般的DNA结合因子都是特异性的,有特定的结合基序,对于检测到的峰值序列,我们进行DNA binding motif分析,以期验证或者得到新的DNA结合因子binding motif。
四.annotation library的分析对比
Peak calling在基因组中的位置在已知注释信息中的分布可以显示DNA结合蛋白的结合偏好性,我们会给出基于不同注释库的分布信息。
五.基因本体学分析(Gene Ontology Analysis)
对于特定的转录因子,其DNA结合位点的下游转录基因在特定试验条件下可能会行使相似的功能,GO分析会找出富集的那些可能的功能。
六.Pathway Analysis
DNA结合蛋白的靶基因有可能会富集在特定的生物信号通路或者代谢通路里面,利用富集检测的统计手段,可以推测出DNA结合因子在特定的环境下所可能行使的生物学功能

上图展示了对于某几个感兴趣的Peak,我们总是想知道这些Peak的精细情况以及与相关基因的关联情况,Novel Bio提供了从宏观到微观的总体Peak精细图片,深入探索Sequencing的结果。

 

我们常常关心某个特定位置(如TSS)附近Reads的分布情况。Novel Bio参考了国际前沿的分析方法,自主开发了最高可以达到1bp精度的分析平台。上图是某个TF在三种不同的情况下,其结合位置与TSS的关系。

 

烈冰科技开发了定制化的分析平台,常见的基因组信息如Repeat等都可以研究它们与Peak之间的关系。

 

 


 

上海烈冰科技ChIP-Seq深入分析项目

ChIP-Seq测序分析

基本分析:Reads数目统计及频率分布图
基因组碱基覆盖深度
Contig长度分布统计
Contig覆盖深度统计
Reads比对到基因组
扩展分析:统计ChIP-Seq序列数据在全基因组的分布趋势
Peak区域搜索
Peak区域的基因组定位
Peak相关基因的GO分类和KEGG分析
不同样品Peak区域的差异分析
项目个性化分析服务


 
 
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