医学ATAC-seq百迈客云分析上线啦！CUT&Tag数据也可分析！

在这个风起“云”涌的时代，百迈客云一夫当先，集结可视化数据分析APP、个性化分析小工具、文献检索、公共数据库、培训视频，是科研工作者项目管理一站式平台。体验云平台请点击https://international.biocloud.net/，没有云平台账号的老师，可免费注册。

近期更是上线了ATAC-seq云分析，助您轻松搞定多种分析，别人家都没有，我们独一份哦。下面就和大家总体介绍ATAC-seq云分析的外貌和个性特点。

（关于ATAC技术的介绍，请见基于NGS的表观遗传学研究方法—ATAC-seq（上）

Part1：内容丰富，操作简便

医学ATAC-seq分析平台的基本分析集成了一系列生信分析软件，形成一套标准化的分析流程，在基本分析中您可以根据研究需要自定义各步骤的主要参数，如参考基因组、差异分组、差异基因筛选标准等。

通过这些分析流程，从原始数据开始，只需轻松几步，即可获得内容丰富的标准化分析报告，是传统科技服务模式的替代品。

Part2：CUT&Tag分析，高效灵活

医学CUT&Tag数据也可在该平台上进行分析，一个平台两种使用方法，轻松解决您的数据分析难题。

具体操作方法：原始数据导入—→文库类型—→CUT&Tag。

根据您的数据类型，如果是CUT&Tag的数据，则在文库类型这里选择CUT&Tag；如果是ATAC-seq的数据，则在文库类型这里选择ATAC-seq。

Part3：Peak富集，明确开放区域

通过Peak calling，可以明确潜在的染色质开放区域。百迈客通过增加全基因组Peak功能注释，清晰的为您展示数据中Peak在基因功能元件中的分布、富集在Promoter区域的Peak关联基因注释、富集在Promoter区域的Peak关联基因GO与KEGG富集分析，等等多项分析内容。

KEGG富集分析dotplot示例图

Part4：Motif分析，预测TF

通过鉴定富集在Peak区域的代表性的Motif（over-represented）序列推测结合在此区域的潜在的转录因子（TF）。

对检测到的Motif序列与已知Motif进行比对，可实现对Motif的注释，Motif注释得到的已知转录因子信息可通过Motif与Peak关联基因很好的结合在一起，进而可结合RNA-seq，为转录调控研究提供新方向。

                    Motif示例图

同时还可以对所有样本Motif与数据库已知转录因子Motif之间的富集情况进行展示，见下图。                

Motif富集图示例图（上下滑动查看图片）

Part5：差异Peak分析

       通过对每组样本进行差异筛选，明确差异peak（也成差异可接近性区域，differentially accessible region，DAR）。通过MA图等可以直观地查看基因的两个/组样本的Peak的差异倍数整体分布。

差异Peak的MA示例图（上下滑动查看图片）

      用差异Peak在各个样本里的count值，经标准化后得到热图，可以反映样本之间的差异模式。

差异Peak的热图示例图（上下滑动查看图片）

      采用Kmeans方法进行聚类，绘制差异Peak在每组样本中的测序reads富集热图，可以比较直观的将差异的Peak进行分组，并观察每组的差异情况。

差异Peak的聚类分析示例图（上下滑动查看图片）

Part6：差异Peak motif分析

对差异peak分析结果中得到的差异Peak进行motif分析，以实现差异motif的检测、差异Peak motif注释、差异Peak motif注释结果与差异Peak靶基因联合分析等。

差异Peak motif注释结果与差异Peak靶基因联合分析结果示例

Ps：看了以上内容，是不是以为到这里就结束了？不，不，不，这只是九牛一毛，你还没深入了解医学ATAC-seq云分析的个人魅力和特色呢~

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