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chip-seq技术依托于高通量测序技术和生信分析的发展，可以在全基因组范围内分析DNA与蛋白质的相互作用，目前常用于研究转录因子，各种组蛋白修饰在基因组上的结合位点，和依托芯片的Chip-chip技术相比，chip-seq实验周期更短，更加高效，覆盖的基因组范围也更加广泛，是研究基因调控，表观修饰的利器之一。
本文整理了chip_seq分析相关的资料，首先是chip_seq的基本概念以及常用的质控指标
- Chip-seq简介
- chip_seq质量评估之计算样本间的相关性
- chip_seq质量评估之查看抗体富集效果
- chip_seq质量评估之PCA分析
- chip_seq质量评估之coverage分析
- chip_seq质量评估之FRiP Score
- chip_seq质量评估之cross correlation
- 使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析
- chip_seq质量评估之文库复杂度
对于chip_seq而言，测序深度的可视化也是非常重要的一环
- depth, bedgraph, bigwig之间的联系与区别
- bigwig归一化方式详解
- 使用igvtools可视化测序深度分布
- 使用UCSC基因组浏览器可视化测序深度分布数据
- 使用deeptools查看reads分布特征
其核心分析内容，当然是peak calling了
- blacklist regions:NGS测序数据中的黑名单
- MACS:使用最广泛的peak calling软件之一
- MACS2 peak calling实战
- tagAlign格式在MACS软件中的运用
- narrow,broad, gapped peak:三种格式之间的区别与联系
- 使用SICER进行peak calling
- 使用HOMER进行peak calling
得到peak之后，就是对peak区域进行注释
- peak注释信息揭秘
- PAVIS:对peak区域进行基因注释的在线工具
- 使用UPORA对peak进行注释
- 使用GREAT对peak进行功能注释
- annoPeakR:一个peak注释的在线工具
- 使用ChIPpeakAnno进行peak注释
- 使用ChIPseeker进行peak注释
- 使用PeakAnalyzer进行peak注释
- 使用homer进行peak注释
- 利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因
根据peak区域的序列，还可以进行motif分析，识别特定蛋白结合区域的序列
- 关于motif你需要知道的事
- 详解motif的PFM矩阵
- 详解motif的PWM矩阵
- 使用WebLogo可视化motif
- 使用seqLogo可视化motif
- 使用ggseqlogo可视化motif
- MEME:motif分析的综合性工具
- 使用MEME挖掘序列中的de novo motif
- 使用DREME挖掘序列中的de novo motif
- 使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif
chip_seq发展了这么多年，已经积累了大量的实验数据和分析结果，公共数据库很多
- ENCODE project项目简介
- FactorBook:人和小鼠转录因子chip_seq数据库
- GTRD:最全面的人和小鼠转录因子chip_seq数据库
- ChIP-Atlas:基于公共chip_seq数据进行分析挖掘
- Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq数据库
- chipBase:转录因子调控网络数据
- ReMap:人类Chip-seq数据大全
- IHEC:国际人类表观基因组学联盟
- Epifactors:表观因子数据库
- unibind:human转录因子结合位点数据库
chip_seq也常被用来研究增强子和超级增强子
- chip_seq在增强子研究中的应用
- DENdb:human增强子数据库
- VISTA:人和小鼠的增强子数据库
- EnhancerAtlas:人和小鼠的增强子数据库
- FANTOM5:人类增强子数据库
- TiED:人类组织特异性增强子数据库
- HEDD:增强子疾病相关数据库
- HACER:human增强子数据库
- SEdb:超级增强子数据库简介
- dbSUPER:人和小鼠中的超级增强子数据库
- dbCoRC:核心转录因子数据库
- 使用ROSE鉴定超级增强子
chip_seq数据分析结果的好坏取决于实验的质量，一个好的文库是数据分析成功的前提，所以在chip_seq中质控的指标很多，只要保证实验的准确性和可靠性，才能分析得到有效的结论。
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