DNA甲基化数据分析专题
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DNA 甲基化作为重要的表观遗传学的标记,能够调控基因的表达,在生长发育和疾病相关研究领域都有着重要意义。测定甲基化的手段有很多,芯片作为一种成熟的手段,其稳定性,可重复性以及性价比,使得在DNA甲基化研究领域芯片占据了半壁江山。
对于human来说,目前主流的DNA甲基化芯片有450K 和 850K 两种,都是illumina 公司研发的。这里的 450K
和 850K
指的是芯片上探针的数量,对应可以检测的甲基化位点个数。本文整理了DNA甲基化芯片分析的相关资料,首先是初步的认知
初识DNA甲基化芯片
DNA 甲基化芯片中的bead到底是什么
beta 值和 M 值: 衡量样本甲基化水平的金标准
DNA甲基化芯片探针的P值如何计算
甲基化芯片注释中的CpG shores, open sea 是什么
接下来是分析软件的操作,常用的软件有GenomeStudio, Minfi, ChAMP这3种,GenomeStudio相关资料如下
illumina 官方提供的甲基化芯片分析软件 GenomeStudio - 安装篇
GenomeStudio methylation : 对DNA甲基化水平进行定量
GenomeStudio 中的背景校正和归一化算法
使用GenomeStudio 鉴定差异甲基化位点
Minfi相关资料如下
minfi 分析甲基化芯片数据-数据导入篇
minfi 分析甲基化芯片数据 - 质量过滤篇
minfi 分析甲基化芯片数据 - 预处理篇
minfi 分析甲基化芯片数据-差异分析篇
minfi 分析甲基化芯片数据-pipeline篇(附完整代码)
ChAMP相关资料如下
ChAMP R包安装中的事故
ChAMP 分析甲基化芯片数据-数据导入篇
ChAMP分析甲基化芯片数据-QC篇
ChAMP 分析甲基化芯片数据-归一化篇
ChAMP分析甲基化芯片数据-差异分析上篇
ChAMP 分析甲基化芯片数据-差异分析下篇
ChAMP分析甲基化芯片数据-GSEA篇
ChAMP 分析甲基化芯片数据-EpiMod篇
同时也提供了基于测序的甲基化分析资料
bismark对参考基因组建立索引
bismark 识别甲基化位点-比对篇
bismark 识别甲基化位点
bismark 识别甲基化位点-可视化篇
methylKit 进行差异甲基化分析
bsseq 进行差异甲基化分析
最后就是DNA甲基化相关的数据库
DiseaseMeth 人类疾病相关的甲基化信息数据库
PubMeth: 癌症相关的甲基化基因数据库
iMETHYL : 整合了DNA甲基化, SNP和RNA_seq的多组学联合数据库
MethHC: 整合了癌症相关的甲基化与基因表达谱数据的数据库
MethyCancer : 癌症相关的甲基化基因数据库
DNA甲基化主要以芯片为主,只需要掌握对应R包的使用,就可以轻松分析甲基化芯片的数据。
·end·
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基因型填充
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基因型填充前的质控条件简介
使用shapeit进行单倍型分析
gtool:操作genotype data的利器
使用IMPUTE2进行基因型填充
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使用Minimac进行基因型填充
使用Eagle2进行单倍型分析
X染色体的基因型填充
文献解读|不同基因型填充软件性能的比较
Haplotype Reference Consortium:最大规模的单倍型数据库
Michigan Imputation Server:基因型填充的在线工具
CNV分析
aCGH芯片简介
aCGH芯片分析简介
基于SNP芯片进行CNV分析中的基本知识点
PennCNV:利用SNP芯片检测CNV
DGV:人类基因组结构变异数据库
dbvar:染色体结构变异数据库
DGVa:染色体结构变异数据库
CNVD:疾病相关的CNV数据库
DECIPHER:疾病相关的CNV数据库
全基因组数据CNV分析简介
使用CNVnator进行CNV检测
使用lumpy进行CNV检测
CNVnator原理简介
WES的CNV分析简介
XHMM分析原理简介
使用conifer进行WES的CNV分析
使用EXCAVATOR2检测WES的CNV
靶向测序的CNV分析简介
使用CNVkit进行CNV分析
DECoN:最高分辨率的CNV检测工具
TCGA
TCGA数据库简介
使用GDC在线查看TCGA数据
使用gdc-client批量下载TCGA数据
一文搞懂TCGA中的分析结果如何来
通过GDC Legacy Archive下载TCGA原始数据
使用GDC API查看和下载TCGA的数据
使用GDC下载TCGA肿瘤患者的临床信息
使用TCGAbiolinks下载TCGA的数据
使用TCGAbiolinks进行生存分析
使用TCGAbiolinks分析TCGA中的表达谱数据
使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析
Broad GDAC:TCGA数据分析中心
使用cBioPortal查看TCGA肿瘤数据
UCSC Xena:癌症基因组学数据分析平台
GEPIA:TCGA和GTEx表达谱数据分析平台
TANRIC:肿瘤相关lncRNA数据库
SurvNet:基于网络的肿瘤biomarker基因查找算法
TCPA:肿瘤RPPA蛋白芯片数据中心
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生存分析
生存分析详细解读
用R语言进行KM生存分析
使用OncoLnc进行TCGA生存分析
用R语言进行Cox回归生存分析
使用kmplot在线进行生存分析
肿瘤数据库
ICGC:国际肿瘤基因组协会简介
HPA:人类蛋白图谱数据库
Oncomine:肿瘤芯片数据库
ONGene:基于文献检索的肿瘤基因数据库
oncomirdb:肿瘤相关的miRNA数据库
TSGene:肿瘤抑癌基因数据库
NCG:肿瘤驱动基因数据库
mutagene:肿瘤突变频谱数据库
CCLE:肿瘤细胞系百科全书
mSignatureDB:肿瘤突变特征数据库
GTEx:基因型和基因表达量关联数据库
肿瘤免疫和新抗原
Cancer-Immunity Cycle:肿瘤免疫循环简介
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肿瘤浸润免疫细胞量化分析简介
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TIMER:肿瘤浸润免疫细胞分析的综合网站
quanTIseq:肿瘤浸润免疫细胞定量分析
The Cancer Immunome Atlas:肿瘤免疫图谱数据库
肿瘤新抗原简介
TSNAdb:肿瘤新抗原数据库
使用NetMHCpan进行肿瘤新抗原预测分析
Hi-C数据分析
chromosome-territories:染色质疆域简介
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解密Hi-C数据分析中的分辨率
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TAD:拓扑关联结构域简介
chromatin loops:染色质环简介
Promoter Capture Hi-C:研究启动子区染色质互作的利器
使用HiCUP进行Hi-C数据预处理
Juicer:Hi-C数据处理分析的利器
Juicer软件的安装详解
Juicebox:Hi-C数据可视化利器
Juicer实战详解
HiC-Pro:灵活的Hi-C数据处理软件
HiC-Pro实战详解
3D Genome Browser:Hi-C数据可视化工具
HiCPlotter:Hi-C数据可视化工具
3CDB:基于3C技术的染色质互作信息数据库
3DIV:染色质空间互作数据库
4DGenome:染色质相互作用数据库
4D nucleome project:染色质三维结构研究必不可少的参考项目
3dsnp:SNP在染色质环介导的调控网络中的分布数据库
iRegNet3D:疾病相关SNP位点在三维调控网络中的作用
使用WashU Epigenome Browser可视化hi-c数据
HiGlass:高度定制的Hi-C数据可视化应用
Hi-C Data Browser:Hi-C数据浏览器
使用FitHiC评估染色质交互作用的显著性
使用TADbit识别拓扑关联结构域
使用pyGenomeTracks可视化hi-c数据
hi-c辅助基因组组装简介
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chip_seq数据分析
Chip-seq简介
chip_seq质量评估之计算样本间的相关性
chip_seq质量评估之查看抗体富集效果
chip_seq质量评估之PCA分析
chip_seq质量评估之coverage分析
chip_seq质量评估之FRiP Score
chip_seq质量评估之cross correlation
chip_seq质量评估之文库复杂度
depth, bedgraph, bigwig之间的联系与区别
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使用igvtools可视化测序深度分布
使用UCSC基因组浏览器可视化测序深度分布数据
使用deeptools查看reads分布特征
使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析
blacklist regions:NGS测序数据中的黑名单
MACS:使用最广泛的peak calling软件之一
MACS2 peak calling实战
使用SICER进行peak calling
使用HOMER进行peak calling
peak注释信息揭秘
PAVIS:对peak区域进行基因注释的在线工具
使用UPORA对peak进行注释
使用GREAT对peak进行功能注释
annoPeakR:一个peak注释的在线工具
使用ChIPpeakAnno进行peak注释
使用ChIPseeker进行peak注释
使用PeakAnalyzer进行peak注释
使用homer进行peak注释
利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因
motif
关于motif你需要知道的事
详解motif的PFM矩阵
详解motif的PWM矩阵
使用WebLogo可视化motif
使用seqLogo可视化motif
使用ggseqlogo可视化motif
MEME:motif分析的综合性工具
使用MEME挖掘序列中的de novo motif
使用DREME挖掘序列中的de novo motif
使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif
chip_seq数据库
ENCODE project项目简介
FactorBook:人和小鼠转录因子chip_seq数据库
ReMap:人类Chip-seq数据大全
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Epifactors:表观因子数据库
GTRD:最全面的人和小鼠转录因子chip_seq数据库
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Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq数据库
chipBase:转录因子调控网络数据
unibind:human转录因子结合位点数据库
chip_seq在增强子研究中的应用
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HEDD:增强子疾病相关数据库
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使用ROSE鉴定超级增强子
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