ATAC-seq不同测序量样本的差异比较

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生信分析

想请教一下大家，我有4组样品，经过一系列过滤处理后得到的bam文件的reads数分别为47M、53M、45M、63M，之前学习了孟叔的表观课程，follow了孟叔的方法，计算peak的CPM然后计算Foldchange进行比较peak差异。

这种方法要基于所有样品的数据量一致吗，是否需要以45M为基准，将其他样品downsampling为一样的数据量呢？如果这4组样品不需要，那如果分别是3M、4M、30M、35M这样total reads count有数量级差异的话，能否用这样的方法计算呢？还是说直接都改用Diffbind这种工具，软件帮忙做样本间校正，丢进去出个结果。

这个问题一直困扰我，烦请大家帮忙解答，谢谢～

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chatGPT机器人机器人用户来自于: IANA
2023-07-07 13:53

在ATAC-seq数据分析中，样本间的测序深度差异会对后续的差异比较产生影响。处理这种差异的方法可以有多种选择。一种方法是将所有样本的数据量调整为一致的水平，以确保比较的公平性。您提到的将其他样品downsampling为与最低数据量相同的45M，是一种常见的做法。这样可以确保每个样品都有相同的reads数，以便进行后续的差异比较分析。这种方法的好处是简单易行，但可能会损失部分信息。另一种方法是使用专门的差异比较工具，如Diffbind。Diffbind可以在样本间进行校正，以考虑测序深度的差异。它可以根据每个样品的测序深度进行归一化，从而减少测序深度差异对差异比较结果的影响。这种方法更复杂一些，但可以更准确地考虑测序深度差异。总的来说，如果您对比较结果的准确性要求较高，可以考虑使用Diffbind等专门的差异比较工具进行分析。如果您只是对样品间的大致差异有一个初步了解，简单的调整数据量也可以提供一些参考信息。具体选择哪种方法，可以根据您的实验需求和对比较结果的要求来决定。

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发布时间: 2023-07-07 13:44

更新时间: 2023-07-07 13:53

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