PAF1 Cell 2015课程介绍：RNA-seq与ChIP-seq数据分析

RNA-seq和ChIP-seq技术是当前生物医学研究领域中的两种非常重要的高通量测序技术。RNA-seq用于分析基因表达水平，而ChIP-seq用于鉴定蛋白质与DNA相互作用的位点。本课程主要介绍如何利用PAF1 Cell 2015进行RNA-seq和ChIP-seq数据分析，涵盖了从数据和会话设置到序列、注释、索引、质量控制、修整、结盟、计数、差异表达分析以及基因组浏览器信号文件等多个环节。 RNA-seq分析流程通常包括以下步骤： 1. 数据和会话设置：设置分析环境和参数，准备必要的软件和数据库文件。 2. 序列、注释和索引：获取基因组序列（通常以fasta格式存储），注释文件（如GTF格式），并建立索引以便于后续的快速序列定位。STAR和Bowtie2是常用的序列比对工具，它们需要提前建立好索引。 3. 原始数据处理：包括原始读取（通常是fastq格式的文件），质量控制和数据修整。质量控制通常使用如FastQC的工具进行，而数据修整则可能用到Trimmomatic或Cutadapt等工具。 4. 结盟：使用比对工具（如STAR或Bowtie2）将修整后的读取与参考基因组进行比对，生成比对结果文件（如bam格式）。 5. 计数和差异表达分析：通过比对结果统计每个基因或转录本的读取数，评估基因表达水平。之后可以使用如DESeq2或edgeR等统计软件包进行差异表达分析。 6. 基因组浏览器的信号文件：将比对结果转化为信号文件，以便在基因组浏览器中直观展示。 ChIP-seq分析流程通常包括以下步骤： 1. 数据和会话设置：与RNA-seq相同，首先设置分析环境和参数。 2. 序列、注释和索引：获取基因组序列和注释文件，并建立索引。 3. 原始数据处理：处理ChIP-seq的原始读取，执行质量控制和数据修整。 4. 结盟：将修整后的读取与参考基因组进行比对，产生比对文件。 5. 信号文件：通过特定的工具（如MACS2）识别ChIP-seq信号的高峰位置，并生成信号文件。 6. 峰注释与分析：对识别出的高峰进行注释，了解它们在基因组中的具体位置（如启动子区域、增强子区域等），并进行后续的功能分析。 7. 热图和平均轮廓：利用可视化工具展示ChIP-seq信号分布，如热图和平均轮廓图。 8. 主题搜索序列：寻找特定模式或基序，这些可能与蛋白质结合位点相关。 通过本课程的学习，参与者可以掌握如何从头到尾处理RNA-seq和ChIP-seq数据，从基础的数据处理到深入的生物信息学分析，为后续的生物学发现提供数据支撑。