ChIP-seq和RNA-seq整合分析，BETA最擅长 | 自己分析数据的完美解决方案
如何用自己的双手，分析自己的数据？
文末有完美解决方案
用BETA能get到哪些生物学特征？
预测转录因子的功能是激活还是抑制；
识别转录因子的靶基因；
鉴定转录因子motif及其collaborator。
输入文件长啥样？
BETA Basic和BETA plus需要2个输入文件。输入文件一，TF结合位点，即peak的位置；输入文件二，敲降或敲除或过表达或激活TF后所有基因的变化倍数和P值。
BETA Basic能预测转录因子的激活/抑制功能，并识别靶基因；
BETA plus除了Basic的两个功能外，还能鉴定转录因子motif及其collaborator。
如果只有ChIP数据，没有基因表达数据，还有BETA minus可以用，它能根据ChIP数据算出TF对靶基因的调控潜力。
BETA minus只需要1个输入文件，即输入文件一，peak所在的位置
输入文件一：
ChIP-seq的peak所在的染色体、start、end三列；
或MACS的输出文件*peak.bed
ChIP-chip的peak也可以作为输入文件一
输入文件二：
TF KD/KO/overexpressed/activeted样品与对照相比，基因表达差异分析结果：全基因组上的所有基因的ID、表达量变化倍数log值（上调为正值，下调为负值）、统计值（FDR或P值）三列；
或limma、cuffdiff的输出文件
注意，不能只给差异基因。
跟GSEA类似，BETA的算法需要全局所有基因。
除了RNA-seq、microarray以外，其他实验类型也可以作为输入，只要能按要求提供那三列信息就行。
参数设置：默认即可。
输出文件长啥样？
结果一：累积分布函数CDF曲线
BETA根据默认值或您提供的基因数量或P值，把基因分为上调UP、下调DOWN、不差异表达NON三组，然后计算UP/DOWN组跟NON的差异显著性。
图中黑色点线用NON组代表背景，红色为UP组，蓝色为DOWN组。
X轴：把基因按照regulatory potential score由大到小排序；
Y轴：基因累积比例。
例如下图a，X轴10000对应的蓝线Y轴为50%，红线Y轴为30%，黑色点线Y轴为30%。
也就是说：50%的下调基因都拥有较高的调控潜能（排在top10000），显著高于上调基因和背景。更多的peak倾向于富集在下调基因周围。
生物学意义：Tet1的功能是repressive，ESR1既有activiting又有repressive功能
有一篇帖子，从概念、实际意义到R语言实现，把CDF曲线讲的透透的：
http://blog.shaochuancs.com/statistics-cdf/
点击左下角“阅读原文”，直达该帖。
结果二：靶基因
靶基因附近的peak
结果三：TF在DNA上结合的motif，包括上调靶基因区域的motif、下调靶基因的motif、上调特异的motif（跟下调的比、跟NON比）、下调特异的motif（跟上调的比、跟NON比）。
结果四：找到TF的collaborator
从结果三可以看出，找到的motif不只是目标TF的，还有其他TF的，排除相似motif以后，那些其他的TF就有可能是目标TF的collaborator。coIP搞起来！
怎么才能用上BETA呢？
有网页版吗？
有，Cistrome Analysis Pipeline提供丰富的表观遗传分析工具，可以在线分析，点点鼠标即可，不用敲代码。只是，由于不可描述的原因，小哈劝您还是用本地下载版本吧！
Windows系统能用吗？
理论上，应该可以吧！？
不懂生信，不装Linux，也能Run代码—Windows系统的Linux命令行工具Babun
如果不想装Linux，就买个苹果吧！
遇到问题可以问作者吗？
苏小妹一直活跃在BETA的google group上，有问题先去看看是不是已经有人问过了，解决了没？
在此感谢BETA作者苏小妹在本文撰写中提供的帮助！
如何打开google group？
看这里，生物人高效工作之——办公软件
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写（发明）python的那个家伙去google面试，自我介绍：I wrote python
苏小妹的自我介绍：I wrote BETA
您指着您发表的paper自豪的说：I did the data analysis，I draw the figure，I wrote the paper ！ ！ ！
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