deeptools
Analyser les données NGS avec deepTools
Auch verfügbar von: davila7
Traitez et visualisez les données de séquençage de nouvelle génération. Convertissez BAM en bigWig, générez des graphiques de contrôle qualité et créez des heatmaps prêtes pour publication pour les expériences ChIP-seq, RNA-seq et ATAC-seq.
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Teste es
Verwendung von "deeptools". Créer une heatmap du signal ChIP-seq autour des régions TSS
Erwartetes Ergebnis:
- Étape 1 : Calculer la matrice autour du TSS
- computeMatrix reference-point -S signal.bw -R genes.bed -b 3000 -a 3000 --referencePoint TSS -o matrix.gz
- Étape 2 : Générer la heatmap
- plotHeatmap -m matrix.gz -o heatmap.png --colorMap RdBu --kmeans 3
- Paramètres expliqués :
- -b 3000 : 3kb en amont du TSS
- -a 3000 : 3kb en aval du TSS
- --kmeans 3 : Regrouper les gènes en 3 groupes selon le motif du signal
Verwendung von "deeptools". Vérifier la qualité ChIP-seq avec le graphique d'empreinte
Erwartetes Ergebnis:
- Exécutez plotFingerprint pour évaluer l'enrichissement :
- plotFingerprint -b input.bam chip.bam -o fingerprint.png --extendReads 200 --ignoreDuplicates
- Interprétation :
- - Une montée raide indique un fort enrichissement du ChIP
- - Une diagonale plate suggère un faible enrichissement
- - Le contrôle doit montrer une distribution quasi-linéaire
Sicherheitsaudit
SicherAll 519 static findings are FALSE_POSITIVES. The scanner misinterpreted markdown documentation examples with backticks as shell execution, 'SAM files' (Sequence Alignment/Map format) as Windows SAM database, and mentions of bioinformatics tools (samtools, plotFingerprint) as security threats. The Python scripts perform legitimate workflow generation for NGS analysis. No actual security risks present.
Risikofaktoren
⚙️ Externe Befehle (2)
📁 Dateisystemzugriff (1)
🌐 Netzwerkzugriff (1)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Contrôle qualité pour les expériences ChIP-seq
Validez la qualité du ChIP, évaluez la force d'enrichissement et comparez les réplicats avant l'analyse en aval.
Génération de pistes de couverture
Créez des fichiers bigWig normalisés à partir des alignements BAM pour la visualisation dans le navigateur du génome.
Comparaison d'échantillons
Comparez plusieurs échantillons avec une analyse de corrélation et générez des heatmaps prêtes pour la publication.
Probiere diese Prompts
Convertissez mon fichier sample.bam en piste de couverture bigWig normalisée utilisant la normalisation RPGC pour le génome hg38.
Vérifiez la qualité de mon expérience ChIP-seq en générant un graphique d'empreinte et une heatmap de corrélation.
Générez une heatmap montrant le signal ChIP autour des sites d'initiation de transcription pour mes données H3K4me3.
Générez un workflow complet d'analyse ChIP-seq des fichiers BAM aux heatmaps comparant le traitement versus le contrôle d'entrée.
Bewährte Verfahren
- Validez toujours les fichiers BAM avec le script de validation avant l'analyse pour vous assurer que les indices existent
- Choisissez la méthode de normalisation appropriée : RPGC pour ChIP-seq, CPM pour les bins RNA-seq, RPKM pour l'analyse au niveau des gènes
- Utilisez --ignoreDuplicates pour supprimer les duplicatas PCR sauf si vous analysez spécifiquement la clonalité
Vermeiden
- N'utilisez pas --extendReads pour l'analyse RNA-seq car cela s'étendrait au-delà des jonctions d'épissage
- Évitez de mélanger les méthodes de normalisation lors de la comparaison de plusieurs échantillons
- Ne sautez pas les étapes de contrôle qualité avant l'analyse détaillée
Häufig gestellte Fragen
Quelle méthode de normalisation dois-je utiliser pour le ChIP-seq ?
Pourquoi mon fichier BAM donne-t-il une erreur ?
Puis-je utiliser ceci pour les données ATAC-seq ?
Quelle taille de génome dois-je utiliser ?
Comment comparer le traitement versus le contrôle ?
Pourquoi mes heatmaps sont-elles vides ?
Entwicklerdetails
Autor
K-Dense-AILizenz
BSD license
Repository
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/deeptoolsRef
main
Dateistruktur