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BibTeX
R Tutorial: Detection of Differentially Interacting Chromatin Regions From Multiple Hi‐C Datasets
Current Protocols in Bioinformatics, 2019-06, Vol.66 (1), p.e76-n/a
Stansfield, John C.
Tran, Duc
Nguyen, Tin
Dozmorov, Mikhail G.
2019
Details
Autor(en) / Beteiligte
Stansfield, John C.
Tran, Duc
Nguyen, Tin
Dozmorov, Mikhail G.
Titel
R Tutorial: Detection of Differentially Interacting Chromatin Regions From Multiple Hi‐C Datasets
Ist Teil von
Current Protocols in Bioinformatics, 2019-06, Vol.66 (1), p.e76-n/a
Ort / Verlag
United States
Erscheinungsjahr
2019
Link zum Volltext
Quelle
MEDLINE
Beschreibungen/Notizen
The three‐dimensional (3D) interactions of chromatin regulate cell‐type‐specific gene expression, recombination, X‐chromosome inactivation, and many other genomic processes. High‐throughput chromatin conformation capture (Hi‐C) technologies capture the structure of the chromatin on a global scale by measuring all‐vs.‐all interactions and can provide new insights into genomic regulation. The workflow presented here describes how to analyze and interpret a comparative Hi‐C experiment. We describe the process of obtaining Hi‐C data from public repositories and give suggestions for pre‐processing pipelines for users who intend to analyze their own raw data. We then describe the data normalization and comparative analysis process. We present three protocols describing the use of the multiHiCcompare, diffHic, and FIND R packages, respectively, to perform a comparative analysis of Hi‐C experiments. Finally, visualization of the results and downstream interpretation of the differentially interacting regions are discussed. The bulk of this tutorial uses the R programming environment, and the processes described can be performed with most operating systems and a single computer. © 2019 by John Wiley & Sons, Inc.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 1934-3396
eISSN: 1934-340X
DOI: 10.1002/cpbi.76
Titel-ID: cdi_pubmedcentral_primary_oai_pubmedcentral_nih_gov_6588411
Format
–
Schlagworte
Binding Sites
,
Chromatin - metabolism
,
chromosome conformation capture
,
comparison
,
Databases, Nucleic Acid
,
differential analysis
,
Gene Expression Profiling
,
HiCcompare
,
Hi‐C
,
Molecular Dynamics Simulation
,
multiHiCcompare
,
normalization
,
Software
Weiterführende Literatur
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