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diffband输出文件解读
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====diffband输出文件解读==== {{zhangxin:diffbind.png}} 以上图为例： chr 染色体 Start peak的起始位置 End peak的终止位置 Conc 矫正后的readcount在所有样本中均值（做了log2处理） Conc_hr1 处理组中矫正后的readcount的均值（做了log2处理） Conc_WT 对照组中矫正后的readcount的均值（做了log2处理） log2FoldChange 处理组比上对照组的log2FoldChange值（Conc_hr1 - Conc_WT） pvalue pvalue FDR 多重矫正后的p值 hr1_1_Ip 样本的矫正后的readcount hr1_2_Ip 样本的矫正后的readcount hr1_3_Ip 样本的矫正后的readcount WT_1_Ip 样本的矫正后的readcount WT_2_Ip 样本的矫正后的readcount WT_3_Ip 样本的矫正后的readcount peak的处理：组内的样前取peak的并集，然后组间取peak的并集，作为最后分析的peak集合。由于不同的peak数据集会存在overlap，所以首先合并peak区域，当导入的peak数据集越多，理论上合并后的peak平均宽度就会越宽，overlap的peak越多，合并后的peak机会越宽。正是由于merge机制的存在，最终定量结果中的peak无论是个数还是宽度都和输入的不太一致。\\ peak的定量：diffbind对合并后的peak区域定量，得到每个样本readcount结果。（例如以第一行的peak为例，10.7=log2（（384.26+2647.01+1992.2）/3））\\ 差异分析:调用DESeq2或者edgeR进行差异分析。
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· 最后更改: 2024/10/23 03:54 由
zhangxin
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