ChIP‐Atlas数据库网页工具-（2019年6月份）第21周（总第69周 ）

Posted on by

本次分享的文献发表了一个网页数据库，把其它数据库（GEO, ArrayExpress, DDBJ, ENCODE等等）的表观数据（主要是ChIP-seq and DNase-seq）整合，主要是6个模式生物的数据，包括(human, mouse, rat, fruit fly, nematode, and budding yeast), 最后形成了：ChIP-Atlas (http://chip-atlas.org)

数据量

可以看到，人类和小鼠的研究是最多的，也符合常识，主要是公共数据库整合，包括：

  • NCBI GEO (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds),
  • EBI ArrayExpress (https://www.ebi.ac.uk/arrayexpress),
  • DDBJ (https://www.ddbj.nig.ac.jp).
    image-20190818105607442

    整合公共数据库的流程

    可以看到，作者把全部的数据fastq下载到了本地，然后走了自己的流程（Bowtie2+MACS2）进行比对和找peaks，所以保存了全部的bam文件和bw文件供IGV可视化，同时使用的peaks坐标文件进行整合导入数据库。
    这样使用他们网页工具的用户有4种策略对他们整合好的数据进行探索：

  • 首先可以浏览任何条件下ChIP-seq and DNase-seq数据分析结果peaks信息，就是其调控的靶点
  • 然后可以查询任何感兴趣基因是否被做过ChIP-seq and DNase-seq数据，而且显示其靶点。
  • 查询任意感兴趣基因的ChIP-seq and DNase-seq数据的共定位基因。
  • 根据用户上传的bed文件，查询数据库全部bed的peaks结果，看相似性。
    image-20190818105657155

    和其它类似数据库比较

    ChIP-Atlas (http://chip-atlas.org) 的确不是全网第一个做ChIP-seq and DNase-seq数据整合的网页工具，虽然是2018年11月才正式发表，但是也陆陆续续开发了好几年，这些年不少同类型数据库网页工具被其它课题组发表，其中比较出名能被拿出来比较的有下面4个：
    简单来说，提供bam或者bw文件可视化的只有Cistrome DB和自己的ChIP-Atlas，其它优缺点功能对比见表格：
    image-20190818110115693

    4大功能之浏览peaks

    网页工具选项蛮多，主要是物种，IP的种类，细胞系类型需要用户选择，如下：
    image-20190818112934755
    这样就可以下载作者处理好的7万多个的ChIP-seq and DNase-seq数据任意符合条件的peaks的bed文件，或者直接调用本地IGV进行可视化。接着输入我们要查询的基因或者坐标，搜索即可。
    下面是作者文章里面的截图，由于网速原因，我并没有重复出来。
    image-20190818110503115

    4大功能之查询指定基因的靶点

    这一个查询步骤会比较耗时，http://dbarchive.biosciencedbc.jp/kyushu-u/hg19/target/TP53.1.html
    对比较出名的基因来说，ChIP-seq and DNase-seq数据非常多，个人觉得本功能用处不大。
    image-20190818142458546

    4大功能之共定位

    同样是输入一个基因，这个时候并不会输出全部可能的靶点，而是检索其可能的共定位基因，如下：
    http://dbarchive.biosciencedbc.jp/kyushu-u/hg19/colo/AGO1.Breast.html
    image-20190818142809356

    4大功能之富集分析

    这个时候并不是选择物种，IP的种类，细胞系类型来下载BED的peaks文件，也不是输入基因，而是输入peaks信息：

  • Genomic regions (BED) or sequence motif
  • Gene list (Gene symbols) ⓘ

    后记

    到最后也没有看到我想要的功能，其实我想看的是我感兴趣的基因是否在某些转录因子或者组蛋白的ChIP-seq and DNase-seq数据表现为被结合的靶点。

​

Comments are closed.