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  1. Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS)

  2. Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS)
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2014-11-27
    • 文件大小:299008
    • 提供者:biobamboo
  1. Chip-seq流程全解

  2. Chip-seq流程详解
  3. 所属分类:医疗

    • 发布日期:2016-10-29
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qq_29300341
  1. 下一代测序中ChIP-seq数据的处理与分析

  2. CHIP-seq,指的是结合位点分析法,作用为研究体内蛋白质与DNA相互作用。染色质免疫共沉淀技术(Chromatin Immunoprecipitation,ChIP)也称结合位点分析法,是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具,通常用于转录因子结合位点或组蛋白特异性修饰位点的研究。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-01-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:licnyyu
  1. 高通量测序数据统计分析

  2. 包含RNA-seq数据分析、ChIP-seq数据分析、基因组拷贝数变异分析、稀有突变分析等
  3. 所属分类:医疗

    • 发布日期:2018-10-11
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_41960569
  1. ChIP-seq analysis pipeline

  2. ChIP-seq analysis pipeline, bwa:mapping, samtools: samtobam, macs2:callpeak, bdgtobw, homer: findmotif; bedtools: annotation
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-04-11
    • 文件大小:984
    • 提供者:qq_29389095
  1. IGV_win 很好用的软件,亲测使用感好。

  2. 用于生物信息分析,可以用来看RNA-SEQ,ChIP-seq的数据。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-02-23
    • 文件大小:22020096
    • 提供者:hey_bacillus
  1. QChIPat:一种定量方法,可在不同实验条件下鉴定两种生物ChIP-seq样品的独特结合模式

  2. QChIPat:一种定量方法,可在不同实验条件下鉴定两种生物ChIP-seq样品的独特结合模式
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38686187
  1. epidecodeR-源码

  2. EpidecodeR epidecodeR,一种R包,能够整合从大量表观基因组学或表观转录组学技术(例如ChIP-seq,ATAC-seq,m6A-seq等)产生的DNA / RNA表观遗传数据,以及以差异基因表达的形式失调的基因列表,核糖体占有率或蛋白质差异翻译,并识别由于与基因相关的不同程度的DNA / RNA化学修饰而导致基因失调的影响。 epidecodeR生成累积分布函数(CDF)图,该图显示了基于与基因相关的修饰程度将基因分为几组之间的总体log2FC趋势的变化。 该工具还测试基因
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:674816
    • 提供者:weixin_42157166
  1. 通过具有K-mer嵌入的卷积网络发现主题

  2. 随着深度学习的飞速发展,一些基于深度神经网络的判别式主题发现方法逐渐成为主流,这也带来了预测准确性的巨大提高。 在本文中,我们提出了一种基于卷积神经网络的架构(eCNN),将嵌入层与GloVe相结合。 首先,eCNN通过滑动窗口将ChIP-seq数据集的每个单个序列划分为多个子序列,称为k-mers,然后通过GloVe将k-mers编码为相对低维的向量,最后使用多个卷积网络对每个向量进行评分。 实验表明,我们的体系结构可以在主题发现任务上获得良好的结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:516096
    • 提供者:weixin_38743968
  1. 通过整合ChIP-seq和RNA-seq数据揭示跨细胞系的转录因子和组蛋白修饰共定位和动态

  2. 背景:转录因子(TFs)和组蛋白修饰(HMs)之间的相互作用在基因表达的精确调控中起着重要作用。 这些相互作用的背景特异性以及其在正常和疾病中的动态还很大程度上未知。 基因组学技术的最新发展实现了通过RNA-seq进行转录谱分析和通过ChIP-seq进行蛋白质结合谱分析。 对这两种类型数据的综合分析使我们能够从基因组共定位和下游靶基因表达中研究TF和HM的相互作用。结果:我们提出了一条整合管道,以探索55个TF和11个HM的共定位。 ENCODE提供的相匹配的ChIP-seq和RNA-seq数据
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38739837
  1. sitega:使用遗传算法通过判别分析选择一组局部定位的二核苷酸的新的基序识别工具,用于ChIP-seq数据分析-源码

  2. SiteGA-结合位点的遗传算法识别。 描述 当前的SiteGA版本(Levitsky等人,正在准备中)代表了的算法 在ChIP-seq数据集中用于从头进行基序搜索。 SiteGA是一种随机算法,可在输入序列中搜索相互依赖的局部定位的二核苷酸(LPD)的模式,该模式可模拟转录因子结合位点内核苷酸环境的近距离和远距离吸引。 因此,SiteGA方法与传统的位置权重矩阵(PWM)完全不同,传统的位置权重矩阵(PWM)根据来自各个位点位置的核苷酸频率的累加影响来搜索最保守的基序。 要求 SiteGA源代
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:20971520
    • 提供者:weixin_42123456
  1. MSPC:使用来自重复样本的综合证据评估ChIP-seq峰-源码

  2. | | 关于 ChIP-seq样品的分析输出许多富集区域,每个富集区域指示蛋白质与DNA的相互作用或特定的染色质修饰。 当读取的分布与背景显着不同且其对应的显着性度量(p值)低于用户定义的阈值时,将调用富集区域(通常称为“峰值”)。 当分析重复样品时,预期会有重叠的富集区域。 因此,可以将这种重复的证据用于局部降低接受峰所需的最低显着性。 在这里,我们提出了一种联合分析弱峰的方法。 给定一组来自​​(生物或技术)重复的峰,该方法结合了重叠富集区域的p值:用户可以选择一个重叠峰合并显着性的阈值
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42138716
  1. DROMPAplus:ChIP-seq管道工具,用于对多个ChIP-seq样本进行质量检查,标准化,统计分析和可视化-源码

  2. DROMPAplus 1.概述 DROMPA(DRaw和观察多种浓缩曲线和注释)是一种ChIP-seq管道工具,可满足各种需求,包括质量检查,分析和多个ChIP样品的可视化。 DROMPAplus用C ++编写,具有许多有价值的功能。 DROMPAplus: 接受多种地图文件格式(SAM,BAM,CRAM,Bowtie,TagAlign(.gz))并读取分发格式(WIG(.gz),bigWig,bedGraph)。 支持加标归一化和总读取归一化。 输出用于ChIP-seq分析的各种质量指
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:weixin_42097914
  1. 定量-ChIPseq-车间:EuroBioc 2020研讨会:使用DiffBind进行ChIP和ATAC分析-源码

  2. 标题 作者 日期 输出 定量ChIPseq车间 罗里·斯塔克 2020年11月25日 html_document ChiP-seq,ATAC-seq和相关DNA富集测定的定量分析。 讲师 罗里·史塔克(Rory Stark),英国剑桥大学癌症研究中心计算机生物学首席科学家 车间介绍 该研讨会将演示在Bioconductor中对ChIP-seq数据进行定量分析(特别是差异结合分析)所涉及的步骤,并讨论一些相关检测方法,例如ATAC-seq。 将特别注意对齐读取的处理,包括黑名单,灰名单,质量和重复
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:410624
    • 提供者:weixin_42116596
  1. GTF集群:有关我的ChIP-seq峰处理脚本,请参阅附件的第101-140页-源码

  2. GTF集群:有关我的ChIP-seq峰处理脚本,请参阅附件的第101-140页
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_42120997
  1. ChiP-Seq-Analysis-Replication:该项目是ChiP-Seq分析的复制,该实验是关于由独特的表观遗传变化介导的终末红细胞生成过程中的基因诱导和抑制的实验-源码

  2. ChiP-Seq-分析-复制 该项目是ChiP-Seq分析的复制,该实验是关于由独特表观遗传变化介导的终末红细胞生成过程中基因诱导和抑制的实验的 你可以在找到研究项目 数据 使用了来自项目数据的以下样本: 样品名称 GEO加入 芯片防身 项目报告简称 GSM688808 H3K4me2 样品0 GSM688811 H3K27me3 样品1 GSM688815 RNA Pol II 样品2 GSM688824 RNA Pol II 样品3 以.fastq格式下载所有四个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42097208
  1. DeCET:用于分析异构组蛋白修饰ChIP-seq数据集的代码-源码

  2. DeCET(表观基因组张量的分解和分类) 储存库内容 包含用于执行DeCET核心组件的脚本。 组蛋白修饰ChIP-seq数据集(或其他基因组信号数据集)格式化为PyTorch双张量。 ChIP-seq数据必须以床格式输入为对齐的单端读取。 获得ChIP-seq数据张量的高阶奇异值分解(HOSVD)。 缩放函数,用于实现ChIP-seq数据张量的比率中值(MOR)缩放。 特定于4阶张量,且在第一和第二索引上执行了MOR。 此缩放功能用于平滑肌瘤和乳腺癌数据集。 缩放函数,用于实现3阶ChI
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42099116
  1. 芯片:用于ChIP-和其他-seq实验的仿真工具-源码

  2. 芯片 ChIPs是用于模拟ChIP测序实验的工具。 对于安装或使用方面的问题,请打开一个问题,提交拉取请求,或联系An Zheng( )。 | | 1.下载 通过水蟒 最新的ChIPs版本可在Anaconda的bioconda频道中获得。 如果您的计算机上未安装Anaconda或Miniconda,则可以按照以下链接中提供的安装说明进行操作: 安装conda之后,您将需要添加bioconda通道以及bioconda依赖的其他通道。 conda config --add channe
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42151729
  1. ChIP-AP:染色质免疫沉淀测序分析管线-源码

  2. 芯片 CH romatin我mmuno P recipitation测序nalysis P ipeline 本质上简单的ChIP-Seq分析 由Jeremiah Suryatenggara和Mahmoud A.Bassal开发 介绍 ChIP-Seq是一种用于分析蛋白质-DNA相互作用并鉴定所述蛋白质的结合位点的技术。 生物信息学分析中的关键步骤是调用“峰”或富集区域,对应于蛋白质与DNA的结合位点。 据广泛报道,在所有生物信息学分析步骤中,最有可能影响研究结果的步骤是峰调用(Chen等,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:96468992
    • 提供者:weixin_42175971
  1. tfprofile:此仓库包含用于为TF ChIP seq数据生成配置文件数据集,分析它们和训练模型的脚本-源码

  2. tfprofile 此仓库包含用于为TF ChIP seq数据生成配置文件数据集,分析它们和训练模型的脚本。 bw_to_tfr.sh脚本获取basenji和basset示例文件,并使用8号和9号染色体作为验证和测试集为该数据集创建tfrecords的数据集。 fr_bw_to_tfr.sh在已经存在贝母预处理文件(具有床范围)的情况下运行此程序(从子采样数据创建数据集时就是这种情况)。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-27
    • 文件大小:22528
    • 提供者:weixin_42165018
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