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數據分析之peakfinder

時間:2022-07-10 19:23:56 其他 我要投稿
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數據分析之peakfinder

ChIPSeq Peak Finder

程序下載地址

總體而言,因為程序都是一堆 python 腳本,寫的很分散,所以感覺用

起來不是很好用,所以現在開始測試這個程序。

Peak finder 解壓,數了數,一共有17 *.py 文件,也沒作什么合并

所以幾天都沒有跑起來

I.程序文檔的基本解讀

1.

You will want to first convert Solexa output for the chip

and the control sample into bed files using one of the

following scripts:

maketrackfromeland.py

maketrackfromrealign.py

覆蓋 Solexa 輸出到 chip, 使用這兩個腳本控制 示例 到 基準文件

2.

The following scripts are used to read the output from the

0.3 version of ELAND run with the --multi option:

maketrackfromeland2.py

maketrackmulti.py

下面的腳本用于讀 ELAND 0.3版本的輸出, 使用 --multi 選項

3.

You can also create a bed-formatted WIG file, for display

The following scripts are used to read the output from the

0.3 version of ELAND run with the --multi option:

maketrackfromeland2.py

maketrackmulti.py

你也能創建一個 基準 WIG 文件,以上的腳本用于讀 ELAND 0.3 版本

的輸出, 使用 --multi 選項

4.

You will want to first convert Solexa output for the chip

and the control sample into bed files using one of the

following scripts:

maketrackfromeland.py

maketrackfromrealign.py

Chip 到 Solexa 輸出的轉換,控制 示例 到 基準文件.

5.

on the UCSC browser:

makewiggle.py

USCE 瀏覽器, 這個腳本什么作用?

6.

The main script actually implements the peak finder:

findall.py

peak finder 實際執行的主腳本

7.

You will want to first convert Solexa output for the chip

and the control sample into bed files using one of the

following scripts:

maketrackfromeland.py

maketrackfromrealign.py

on the UCSC browser:

findallnocontrol.py

文件轉換 和 示例 矯正 到 基準,作者推薦使用第一個腳本

8.

NEW FEATURE of findall.py : as of version 2.0, you can

/ should use the -normalize option to calculate

everything as Reads Per Million (RPM). While we have

kept the original behavior as default, we will switch

-normalize to be the default in the next release.

findall.py 腳本的新特征: version 2.0 可以使用-normalize

選項計算每個RPM(Reads Per Million). 我們默認保持原樣,下

一個版本將會打開 -normalize

The philosophy of this peak finder is to define regions,

and then search for the motif. However, the findall

script can report the actual peaks in the region with

the -listpeak option.

peak finder 的哲學是定義區域, 搜索模體。盡管這樣, findall

腳本報告實際的峰的區域,選項, -listpeak

9.

The rest of the analysis depends heavily on Cistematic

to run. The following scripts find associated genes and

anlyze their GO ontology enrichment, if any:

getallgenes.py

analyzego.py

基于 Cistematic 的其余分析,關聯 基因 和 GO 富集

10.

The following scripts, also requiring Cistematic,

the sequence in the enriched regions, find motifs using

Meme and map motif sites in regions around the peaks:

getfasta.py

findMotifs.py

getallsites.py

其余腳本, 也要求 Cistematic, 恢復富集區域的序列,使用

MEME 尋找模體,比對peak附近的模體區域

11.

The output of findMotifs.py and input of getallsites.py

are motifs in the Cistematic .mot format. A modified

version of getallsites.py to output NRSEs that uses

multiple motifs is:

getallNRSE.py

NRSE2.mot

NRSE2left.mot

NRSE2right.mot

findMotif.py 的輸出 以及 getallsites.py 的輸入均是 Cistematic .mot格式。

一個修飾的版本是getallsites.py 到 NRSEs 使用 多個 模體。

12.

The remaining scripts are just helper scripts to allow

comparison between runs and/or move data into UCSC format.

bedtoregion.py

makesitetrack.py

regiontobed.py

regionintersects.py

siteintersects.py

剩余的腳本是一些幫助腳本,幫助比較運行或轉換數據到UCSC格式

II. 程序測試實例.

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