m6A甲基化测序数据分析服务
发布时间：2019-04-09 分享到：
1. 识别甲基化富集峰
通过高通量测序和生物信息分析，识别(p <10-5)甲基化富集的基因组区域。
注：每个样品组做一个Input，以去除基因组背景，降低假阳性率
2. RNA甲基富集峰注释
通过生物信息分析利用最邻近基因对富集峰进行注释，并根据峰中点相对于已知基因的位置，将富集峰为启动子峰、上游峰、内含子峰、外显子峰、基因间峰、3UTR峰等。
3、RNA甲基化富集峰区域的在基因组中的分布
根据注释信息，绘制富集峰在不同基因组特征上的比例图。
4、 RNA甲基化位点Motif分析
RNA上甲基化的位点，可能包含某种序列motif。RNA甲基化酶可能正是通过识别这些motif特异性进行甲基化修饰，从而完成转录后调控功能。我们成功识别了全基因组的RNA上的甲基化位点后，获取序列就能使用生物信息学的手段来搜索这些motif，从而揭示RNA甲基化修饰的机制。
5. 差异RNA甲基化区域的识别与聚类
识别样本间的差异甲基化区，发现与特定表型或疾病相关的甲基化区域。
6. 差异甲基化区的GO与信号通路分析
对差异甲基化基因进行功能分类，并发现显著性富集的功能条目。
7. m6A与转录组数据的联合分析
通过联合分析，从而研究m6A对于基因转录表达、剪切等功能意义。
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