染色体高通量测序分析染色体检查结果seq[GRCh37] (1-22)*2,(xn)*1

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carcinoma》的流程,学会利用NCBI和EBI数据库下载数据,熟悉Linux下的基本操作,并使用R语言画图,用Python或者shell写脚本进行基本的数据处理,通过FastQC、Bowtie、Macs、samtools、ROSE等软件进行数据处理,并对预测结果进行分析讨论。

2)进入EBI,获取ascp下载地址

3)使用aspera下载并解压

-o . 将结果输出到当前目录

-t 5 表示开5个线程运行

(要分别对四个fastq文件执行四次)

4.2 下载人类参考基因组

文献说序列比对到了人类参考基因组GRCh37/hg19

bowtie官网上面有人类参考基因组hg19已经建好索引的文件

至刘小乐实验室网站下载

解压后,切换到文件夹目录,执行

直接点击打开igv.jar或者对bat文件以管理员身份运行

首先,载入hg19基因组;接着载入两个normalised后的bw文件即可

Chip-Seq数据下载并解压结果

图表 11人类参考基因组HG19索引

Peaks.xls从左至右依次是:峰所在的染色体名称,峰的起始位置,峰的结束为止,峰的长度,峰的高度,贴上的reads标签个数,pvalue(表示置信度),峰的富集程度,FDR假阳性率(越小则峰越好)

calling。第一次以实验组(Treatment)为实验组,对照组为对照组,第二次颠倒,以实验组为对照组,对照组为实验组。这个相当于颠倒过后计算出来的文件

Peaks.bed文件相当于Peaks.xls的简化版,从左至右依次是:峰所在的染色体名称,峰的起始位置,峰的结束为止,峰的MACS名称,pvalue(表示置信度)

summits.bed是峰顶文件,从左至右依次是:峰所在的染色体名称,峰顶的位置,峰的MACS名称,峰的高度

MACS_wiggle文件夹下面分为control文件夹和treat文件夹里面分别存了control组和treat组每隔50bp,贴上的reads数目。第一列为染色体上的位置;第二列为从第一列对应的位置开始,延伸50bp,总共贴上的标签(reads)个数。

model.r文件可以使用R运行绘制双峰模型的图片PDF

6.1 数据预处理结果

Samtoolssam文件转化为bam文件,并且排序,再建立索引

Content出现警告更可能是由于测序方法本身存在的固有误差

图表 10 Mapping整体结果可以看出四个fastq文件Mapping整体覆盖率都在90%以上,从另一方面说明数据质量很好

IGV可视化图可以看出,峰的高度和位置基本和文献相同。

再用R程序根据ROSE程序结果,绘制和文献相同的图片,与文献的图片进行比较,可以看出来,基因的分布是相似的,就是具体位置和文献不是很一样。

MACS结果中,有些很窄的峰高度明显比文献要低,这可能是因为bowtie时候,设置的参数使得多条reads比对上仅输出一次,使得峰高度减小。

ROSE结果中,MIR205HG没有标注出来,而文献中有此基因,经过检查,在相似位置ROSE程序有找到MIR205基因,这可能是基因注释文件和文献不同导致的。

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