ENCODE转录因子靶基因数据库如何分析,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。ENCODE数据库中包含了许多转录因子的chip-seq数据,通过对chip-seq数据进行分析,可以预测得到该转录因子对应的靶基因数据。通过整合多个转录因子的分析结果,就可以构建一个转录因子靶基因数据库,网址如下http://amp.pharm.mssm.edu/Harmonizome/dataset/ENCODE+Transcription+Factor+Targets该数据库中包含181种转录因子的靶基因数据,每种转录因子的靶基因对应一个数据集,示意如下以转录因子ARID3A
为例,结果如下从截图中也可以看到,虽然chip-seq数据有实验证据的支持,但是由于peak-calling的假阳性等问题,最终得到的靶基因的数量是非常多的,这其中的假阳性率不言而喻。该网站的数据不仅可以浏览,也可以下载。对于单个转录因子的靶基因数据,可以通过如下API进行下载http://amp.pharm.mssm.edu/Harmonizome/api/1.0/gene_set/ARID3A/ENCODE+Transcri 香港云主机ption+Factor+Targets上述链接可以下载转录因子ARID3A
对应的靶基因数据,对于其他的转录因子,只需要替换掉对应的TF的名字即可。API返回的是JSON格式的数据,需要一定的编程技巧才可以得到类似excel的文件形式。对于整个数据库,可以通过如下API获得全部转录因子对应的数据的链接http://amp.pharm.mssm.edu/Harmonizome/api/1.0/dataset/ENCODE+Transcription+Factor+Targets然后就可以下载到整个数据库了。整个数据库中的信息简单直接,缺点就是假阳性率高。在线检索功能非常方便,但是下载数据库的话需要一定的编程技巧进行处理。
关于ENCODE转录因子靶基因数据库如何分析问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注开发云行业资讯频道了解更多相关知识。
这篇文章主要讲解了“怎么用Python数据分析超市的促销时间”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么用Python数据分析超市的促销时间”吧!分析一下超市近期的运营数据,通过分析,对超市近期的运行状况…
免责声明:本站发布的图片视频文字,以转载和分享为主,文章观点不代表本站立场,本站不承担相关法律责任;如果涉及侵权请联系邮箱:360163164@qq.com举报,并提供相关证据,经查实将立刻删除涉嫌侵权内容。