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今天运困体育就给我们广大朋友来聊聊江西甲基化分析,希望能帮助到您找到想要的答案。

本文目录导航：

• 1、易基因｜全基因组DNA甲基化测序分析全流程
• 2、甲基化套路
• 3、甲基化知识点
• 4、甲基化蛋白质共价键判断的方法？
• 5、methylkit差异甲基化分析
• 6、DNA甲基化测序数据处理（二）：差异分析

易基因｜全基因组DNA甲基化测序分析全流程

最佳答案全基因组DNA甲基化实验怎么做？从技术原理、建库测序流程、信息分析流程和研究套路等四方面详细介绍。

表观修饰不需要改变 DNA 序列便能实现对性状的改变，表观修饰的改变与基因功能乃至细胞状态、发育、衰老、疾病等存在重要的关联。在众多的表观遗传修饰中，最为重要且研究最为广泛的修饰之一是 DNA 甲基化，而全基因组甲基化测序（WGBS-seq）无疑是最有效的研究手段。

全基因组甲基化测序利用重亚硫酸盐能够将未甲基化的胞嘧啶（C）转化为胸腺嘧啶 （T）的特性，将基因组用重亚硫酸盐处理后测序，即可根据单个 C 位点上未转化为 C 未转化为 T 的 reads 数目与所有覆盖的 reads 数目的比例，计算得到甲基化率。该技术对于全面研究胚胎发育、衰老机制、疾病发生发展的表观遗传机制，以及筛选疾病相关的表观遗传学标记位点具有重要的应用价值。

全基因组甲基化测序原理示意图入下：

样品检测——样品打断 ——文库构建——BS处理——文库质检

（一）样品检测

对DNA样品的检测主要包括2种方法：

（1）琼脂糖凝胶电泳分析DNA降解程度以及是否有污染，检测具有明显的主带，且条带清晰；

Qubit 2.0对DNA浓度进行精确定量，DNA检测总量不低于1ug。

（二）文库构建

样本检测合格后，使用Bioruptor系统将1µg样品基因组DNA与未甲基化的lambda DNA混合，然后将其片段化，平均大小约为250bp。片段化后，纯化的随机片段化DNA随后用T4 DNA聚合酶，Klenow片段和T4多核苷酸激酶的混合物进行修复，钝化和磷酸化末端。随后使用Klenow片段（3'-5'exo-）对钝的DNA片段进行3'腺苷酸化，然后与连接5'-甲基胞嘧啶而不是使用T4 DNA连接酶的胞嘧啶连接的衔接子进行连接。完成每个步骤后，使用磁珠纯化DNA。之后，根据说明使用ZYMO EZ DNA甲基化金试剂盒将未甲基化的胞嘧啶转化为尿嘧啶。最后，用JumpStart Taq DNA聚合酶进行PCR扩增，再使用磁珠对PCR产物进行纯化获得最终文库。

（三）文库质检

文库构建完成后，先使用Qubit2.0进行初步定量，稀释文库至1ng/ul，随后使用Agilent 2100对文库的insert size进行检测，insert size符合预期后，使用qPCR方法对文库的有效浓度进行准确定量（文库有效浓度> 2nM），以保证文库质量。

（四）上机测序

文库检测合格后，把不同文库按照有效浓度及目标下机数据量的需求pooling后在illumina Nova平台测序，测序策略为PE150。

（一）原始下机数据质控

原始下机数据为FASTQ格式，是高通量测序的标准格式。FASTQ文件每四行为一个单位，包含一条测序序列（read）的信息。该单位第一行为read的ID，一般以@符号开头；第二行为测序的序列，也就是reads的序列；第三行一般是一个+号，或者与第一行的信息相同；第四行是碱基质量值，是对第二行序列的碱基的准确性的描述，一个碱基会对应一个碱基质量值，所以这一行和第二行的长度相同。以下为一条read信息的示例：

原始下机数据包含建库时引进的接头序列以及质量过低的碱基，这些因素会导致后续比对到基因组的reads较少，从而导致得到的信息较少，因此需要进行过滤。利用trim_galore软件对原始数据进行去除接头序列及低质量碱基等质控步骤。

（二）序列比对

经过质控的reads需要根据与参考基因组的序列相似度比对到参考基因组上。相比于常规基因组及转录组测序，WGBS测序方法产生的数据的特点决定其在比对时存在三大困难：

（1）DNA片段正链和负链经过重亚硫酸盐转化后将不再反向互补，再经过PCR，便会产生四条不同的序列，这将大大增加比对时的计算量。

（2）经过重亚硫酸盐转化后，DNA序列大部分C碱基被转化成T碱基，因此序列含大量T而缺乏C；经过PCR后，产生的互补链则含有大量A而缺乏G。这样便导致序列的复杂度降低（即序列的组成特征更单一），从而增加比对的难度。

（3）C和T的比对是不对称的。经过重亚硫酸盐转化后，序列中非甲基化的C碱基（占大部分）被转化为T，这将导致测序序列与参考基因组不匹配，T既可能应该比对到T上，有可能应该比对到C上；而C则只能比对到C上。这也增加了比对的难度。

利用BSMAP软件进行比对。BSMAP进行比对时，先以参考基因组上C碱基的位置作为指导，将reads中对应参考基因组C碱基位置的T标记为C，其他T保持不变，从而使reads可以直接比对到参考基因组。

（三）甲基化水平计算

甲基化水平可根据未转化为 T 的 C 与转化为 T 的 C 的 reads 的比例计算得到，即：

Beta-value = C-reads / (C-reads + T-reads) * 100%

其中，Beta-value 即为该胞嘧啶的甲基化水平，C-reads 为覆盖该位点的支持甲基化的reads 数目（测得该位点为 C 的 reads），T-reads 为覆盖该位点的不支持甲基化的 reads 数目（测得该位点为 T 的 reads）。 计算原理示意图如下：

利用BSMAP统计甲基化水平。

（四）差异甲基化区域（DMR）鉴定及统计

DMR检测使用权威期刊发表的metilene软件。该软件先将基因组进行预分段，以排除较长序列中不包含CG位点的片段。随后，利用二元分隔算法，递归缩小检测范围，以搜索得到组间累积平均甲基化差异最大的区域，作为可能的DMR；最后，结合双重统计学检验（MWU-test和2D KS-test），得到准确的DMR。检测原理如下图所示：

本分析检测DMR的标准如下：

（1）区域平均甲基化差异不小于0.1；

（2）CpG位点数不少于5个；

（3）区域长度不小于50 bp；

（4）甲基化水平差异统计检验的校正P值小于0.05；

（5）2D KS-test检验P值小于0.05。

（五）信息分析流程示意图

DNA甲基化组学研究的核心内容在于对DNA甲基化数据的挖掘。DNA甲基化一般遵循三个步骤进行数据挖掘。

首先，进行整体全基因组甲基化变化的分析，包括平均甲基化水平变化、甲基化水平分布变化、降维分析、聚类分析、相关性分析等。

其次，进行甲基化差异水平分析，筛选具体差异基因，包括DMC/DMR/DMG鉴定、DMC/DMR在基因组元件上的分布、DMC/DMR的TF结合分析、时序甲基化数据的分析策略、DMG的功能分析等。

最后，将甲基化组学&转录组学关联分析，包括Meta genes整体关联、DMG-DEG对应关联、网络关联等。

Whole-Genome Bisulfite Sequencing of Two Distinct Interconvertible DNA Methylomes of Mouse Embryonic Stem Cells. 两种状态的小鼠胚胎干细胞的甲基化组学研究

1、背景

小鼠胚胎干细胞一般生长在含有血清的基质中，被称作血清干细胞(serum ESCs)；加两种激酶抑制因子使胚胎干细胞在无血清的情况下更能保持多能性的基态，这种干细胞称为2i干细胞(2i ESCs)；这两种状态的胚胎干细胞可以互相转化。以前这方面的甲基化研究大多基于质谱，覆盖度和研究结果有限，尚缺乏2i胚胎干细胞的甲基化组学研究。

2、方法

利用全基因组重亚硫酸盐甲基化测序（WGBS），对这两种可互相转换的小鼠胚胎干细胞进行甲基化组学研究

3、结论

全面准确的检测了两种小鼠胚胎干细胞的DNA甲基化修饰并进行了系统的比较；同serum ESCs相比，雄性2iESCs全局低甲基化；在血清中，雌性ESCs跟雄性2i ESCs类似呈现全局低甲基化，而在2i ESCs状态下，甲基化水平会进一步降低。

就是关于全基因组甲基化测序实验流程和分析思路的介绍。

参考文献：

[1] Ashburner, M. and C. A. Ball, et al. Gene ontology: tool for the unification of biology. The Gene Ontology Consortium. Nat Genet, 2000, 25 (1): 25-9.

[2] Dirk Schübeler. Function and information content of DNA methylation. Nature, 2015, 517: 321–326.

[3] Frank Jühling et al. metilene: Fast and sensitive calling of differentially methylated regions from bisulfite sequencing data. Genome Research, 2016, 26: 256-262.

[4] Kanehisa M, Goto S. KEGG: kyoto encyclopedia of genes and genomes. Nucleic acids research, 2000,28(1): 27-30.

[5] Tadafumi Kato Kazuya Iwamoto. Comprehensive DNA methylation and hydroxymethylation analysis in the human brain and its implication in mental disorders. Neuropharmacology, 2014, 80: 133-139.

[6] Xiaojing Yang et al. Gene Body Methylation Can Alter Gene Expression and Is a Therapeutic Target in Cancer. Cancer Cell 26, 577–590.

[7] Yuanxin Xi et al. BSMAP: whole genome bisulfite sequence MAPping program. BMC Bioinformatics, 2009, 10:232.

[8] Gao F, et al. De novo DNA methylation during monkey pre-implantation embryogenesis. Cell Res. 2017 Apr;27(4):526-539. pii: cr201725.

甲基化套路

最佳答案和甲基化有关的。

可以先了解下甲基化：

450k甲基化基础

450K甲基化芯片数据处理传送门

450k甲基化芯片常用工具包：ChAMP和minfi等。

甲基化的一些预备知识

甲基化程度的量化

DMP（或DML，差异甲基化位点）与 DMR（差异甲基化区域）的关系。如何定义DMR？

一般来说，DMR是通过统计bump来计算出来的，可以参考： ChAMP 分析甲基化芯片数据-差异分析下篇

一般来说，我们还会关注两个方面的信息：DMR与CpG岛的关系，DMR与基因的关系。

DMR与CpG岛的关系：图片来自 ShengXinRen

关于DMR或DMP与基因的关系（笔者特别关注甲基化位点的功能注释），简要总结如下。

一般而言，启动子区域的甲基化程度影响基因的转录（但也有报道说第一外显子等位置的甲基化也与基因的转录相关）。如何描述一个基因的转录相关的甲基化程度呢？

有个论坛上是这么说的（ ShengXinRen ）：

也有人总结如下：

以及这种说法（ ）：

另外，补充一个知识（ “启动子预测”技能 ）：

感觉暂时并没有统一的标准。

可以自己尝试各种界定标准：

1、 TSS上游1500bp、2000bp、5000bp内的甲基化位点的平均值；

2、 TSS上游及下游1500bp、2000bp、5000bp内的甲基化位点的平均值；

3、 TSS上游1500bp、2000bp、5000bp内或5-UTR或第一外显子的甲基化位点平均值。

考虑5000是因为CpG岛的加上两边的Shore一般可达到6kb左右。注意到，5-UTR是第一外显子的一部分。有时候甚至还可以加上是否为CpG岛（或Shore）这个限定。

下图来自： 彻底搞清楚promoter, exon, intron, and UTR

3.4分，简单的肠癌甲基化分析。主要涉及差异分析、关联分析、功能注释。

解读： 如何从甲基化入手，轻松整篇预后标志物的文章

1、 数据质控 ：共485,577个基因座的DNA甲基化数据，在预处理数据和质量控制后，保留了467,971个探针。

2、 差异筛选 ：minfi包筛选DMR（差异化甲基化区域），这一步类似于RNA-Seq的筛选差异基因。结果：最终得到675个差异甲基化区域，其中654个上调。

3、 注释和功能

3-1 DMR的注释 ：这些DMR区域与基因的关系是什么呢？我们利用这些差异甲基化区域的位置与基因的各个元件位置的关系，观察这些差异甲基化区域主要分布在基因的哪些位置上。结果：上调的甲基化区域大多数位于基因的第一外显子，5'UTR，TSS200，TSS150和基因体中，而只有少数UMR位于基因间和3'UTR中区域，同样的下调的甲基化区域也有相同的现象。

3-2 DMR与CpG岛的关系 ：差异甲基化区域与CpG岛的关系如图，从中可以看出上调的差异甲基化区域主要聚集在CpG岛区域，而下调的差异甲基化区域主要聚集在低CpG岛密度区域。

总结：

在本研究中，在大量COAD样品中进行了DNA甲基化谱的综合分析，以研究COAD中存在的改变的DNA甲基化模式。COAD样品和邻近组织样品之间的DNA甲基化谱的比较揭示了COAD样品中异常的DNA甲基化变化，并导致675个DMR的鉴定，包括654个高甲基化和21个低甲基化DMR。这些结果与先前的研究结果一致，即DNA高甲基化是结直肠癌的常见特征。

此外，这些DMR可用于有效区分COAD样品和相邻组织样品，这表明DMR可能在COAD的形成中具有致病作用。基因组分析显示，DMR主要位于启动子区域（包括第1 外显子，5'UTR和TSS）和体区，这与之前在其他类型癌症中的观察结果一致。在基因间和 3'UTR 区域中仅发现了一小部分DMR。此外，大多数高甲基化DMR位于CpG岛中，而大多数低甲基化DMR不位于CpG岛或注释基因中。

甲基化知识点

最佳答案所以首先需要搞清楚什么是表观修饰，表观遗传学，以及为什么关注DNA甲基化这其中一种表观修饰！

表观遗传修饰是指对基因组功能的相关修饰，通过一系列生物学修饰改变基因的活性而不是DNA的核苷酸序列影响基因的表达。对基因组功能的相关修饰主要包括对**DNA、RNA、以及组蛋白等的修饰，这些修饰改变了染色质的局部电化学特性和构象，从而调节基因的转录活性。

其中对 组蛋白修饰 主要是究方法通常是chip-seq技术，我们已经在生信技能树发布了系统性的chip-seq教程，这里就不再赘述。组蛋白是染色质的重要组成部分，主要分为H2A、H2B、H3、H4，与DNA缠绕可形成核小体。 组蛋白修饰 是在组蛋白N末端的氨基酸残基上发生的共价修饰，主要包括甲基化、乙酰化、泛素化、磷酸化、羰基化、糖基化等。

DNA甲基化 是表观遗传学领域一个重要的研究方向，真核生物中最常见的DNA修饰非 5-甲基胞嘧啶（5mC） 莫属了，然而在原核生物中最常见的DNA修饰方式则为 N6-methyladenine (6mA) ，即腺嘌呤第6位氮原子甲基化修饰。

人类是真核生物 ，所以当然是5mC的DNA甲基化形式的检测咯。人的参考基因组约30亿碱基，上面不到1%是 CpG位点，可以被甲基化，也就是说不到3千万个 CpG 位点。这些 CpG 位点中，大约 60~80% 被甲基化。主要是而启动子等特殊区域存在 未被甲基化的CpG 岛，那些区域的CpG 位点比较富集。目前研究表明，肿瘤细胞的甲基化水平平均是低于正常细胞的。

亚硫酸盐是甲基化探测的“金标准”，不管是芯片或者甲基化测序，都要先对DNA样品进行亚硫酸盐处理，使非甲基化的C变成U，而甲基化的C保持不变，从而在后续的测序或者杂交后区分出来。

关于DNA甲基化检测手段介绍，我觉得 Make Decision: DNA甲基化检测方法，哪一款适合你？ 写的就足够好了。同样的，早期研究以芯片为主，从成本的角度来看，也是芯片为主，但是测序数据更丰富。

可选的甲基化芯片产品就少很多，绝大部分是illumina公司产品的，从27K到450K到850K甲基化芯片。比较好的介绍是：Illumina 琪先生 2018-07-17的 一文了解 MethylationEPIC 850K 甲基化芯片

Infinium MethylationEPIC BeadChip芯片包含了原先的Infinium Methylation450 BeadChip芯片90%的内容，这种选择可提供一种广泛、全面的甲基化组图谱。而且还靶定了ENCODE计划中确定为潜在增强子的区域，还有FANTOM5计划在各种组织类型中确定出的增强子。详细如下：

Infinium MethylationEPIC BeadChip芯片的数据分析是由GenomeStudio Methylation Module模块所支持，让研究人员能够对小规模研究开展差异甲基化分析。GenomeStudio软件2011.1版特有高级可视化工具，让研究人员能够在单幅图中查看大量的数据，如热图、散点图和线图

甲基化检测方法多达上百种，哪怕是基于NGS的测序技术，也有BS-Seq、MeDIP-Seq、RRBS-Seq、WGBS、MBD-Seq、SMRT 等，我发现 何聪聪 诺禾科服 2016-09-10 介绍的比较齐全，摘抄送给大家，原文在： DNA甲基化研究方法速递

我们我们介绍甲基化测序数据的一般分析流程的时候，主要是针对WGBS技术的数据。

BS-Seq（亚硫酸氢盐测序）有两个缺点：

针对这两个缺陷，科研界一直在尝试研发改进方法。

复旦大学于文强教授团队开发出了一种新的全基因组检测的方法 GPS。该方法利用 T4DNA 聚合酶的 3′-5′外切酶活性和 5′-3′聚合酶活性，使得双端测序的一端是基因组原序列，另一端是转化后的表观序列。该方法极大提高了比对效率和准确性。

当然了，也是可以用低通量手段，专注 特异性位点甲基化检测 ，有：

比如发表在BMC Med. 2009 Oct 的文章Genomic and epigenetic evidence for oxytocin receptor deficiency in autism.里面Gregory等研究者通过 亚硫酸氢盐测序 的方法对119例ASD患者和119名健康人进行了DNA甲基化分析，分析了与调节OXTR表达相关的CPG在外周血和颞叶皮质的甲基化水平，发现ASD患者的CPG甲基化水平在外周血和颞叶皮质均较健康人明显升高。这个研究里面的bisulfite sequencing (BSS)就是低通量，仅仅是关注感兴趣的基因而已：

生物学意义，通常是建议大家看教科书吧，DNA甲基化是最早被发现的表观遗传修饰途径之一，参与许多重要的细胞过程，如基因组印记、X染色体灭活、转录抑制、胚胎发育等，与精神分裂症、Rett综合征、肿瘤等多种疾病的发生和发展密切相关。

尤其是我感兴趣的肿瘤中普遍存在DNA甲基化状态的改变，其特点是总体甲基化水平的降低与局部甲基化水平的升高。在肿瘤细胞中，癌基因处于低甲基化状态而被激活，抑癌基因处于高甲基化状态而被抑制。

比如： DNA甲基化与肿瘤风险预测

再比如： DNA甲基化推进脑肿瘤的精准分型

还有番茄，玉米的研究，大家自行检索深入学习哦。

当然，更值得一读的是2018年5月， Nature Reviews Molecular Cell Biology 发表的中国科学院上海植物逆境生物学研究中心 朱健康 研究员、 张惠明 研究员与 郎曌博 研究员共同完成的题为“Dynamics and function of DNA methylation in plants”的综述文章。 系统的讨论了植物中DNA甲基化过程。

人体内，DNA甲基转移酶主要有四种：DNMT1、DNMT3A、DNMT3B和DNMT3L。

因为药物研发也不是我的领域，这里略~~~

随着高通量生物技术（芯片、测序技术）的不断更新发展，高通量的DNA甲基化数据不断涌现，一些大型国际合作的生物大数据计划产生了Pb（petabyte）数量级的甲基化谱。由多个国家和地区的研究机构组成的“国际人类表观基因组同盟”（International Human Epigenome Consortium，简称IHEC）为了研究与人类健康和包括癌症在内的复杂疾病相关的细胞状态产出了超过1000个表观基因组的数据

摘自：

甲基化蛋白质共价键判断的方法？

最佳答案判断蛋白质是否发生甲基化通常可以采用以下方法：

1、MS质谱法

质谱法是一种常用的鉴定蛋白质甲基化的方法。通过将蛋白质样品进行质谱分析，可以检测到甲基化修饰带来的质量差异。特定的谱峰可以被用来确定甲基化的位置和程度。

2、WB免疫印迹法

免疫印迹法结合特异性的抗体可以用于检测蛋白质的甲基化状态。首先，通过蛋白质电泳将样品分离，然后将蛋白质转移到膜上，并使用特异性的抗体与甲基化蛋白质结合。最后，通过化学或光学方法观察抗体与蛋白质结合的情况，从而确定蛋白质是否发生甲基化修饰。

3、甲基化特异性的酶联免疫吸附实验（MeDIP ELISA）

该方法利用甲基化特异性抗体结合甲基化DNA片段，然后使用酶标标记的二抗来检测DNA甲基化状态。这种方法可以用于检测甲基化特异性的蛋白质与DNA相互作用。

4、基于串联质谱的方法

通过将蛋白质进行酶切，并利用质谱分析检测酶切产物，可以识别和定位甲基化位点。这种方法通常需要先通过化学修饰或酶切使甲基化位点具有特异性。

蛋白质甲基化

方法通常需要在实验室条件下进行，且对于不同的样品和研究目的可能需要采用多个方法的组合来准确判断蛋白质的甲基化状态。

methylkit差异甲基化分析

最佳答案典型的文件应该是这样的

一般呈现两边高中间低的特点。要么高甲基化，要么低甲基化。

如果数据受到了PCR扩增的影响，那么右边还会出现一个峰。

得到在所有样本中都有cover的甲基化位点or甲基化区域（这里是甲基化区域）。

得到相关系数图

We can also do a PCA analysis on our samples. The following function will plot a scree plot for importance of components.

We can also plot PC1 and PC2 axis and a scatter plot of our samples on those axis which will reveal how they cluster.

The calculateDiffMeth() function is the main function to calculate differential methylation. Depending on the sample size per each set it will either use Fisher’s exact or logistic regression to calculate P-values. P-values will be adjusted to Q-values using SLIM method (Wang, Tuominen, and Tsai 2011). If you have replicates, the function will automatically use logistic regression.

calculateDiffMeth()函数是计算差异甲基化的主要函数。根据每个组的样本多少，它将使用Fisher精确检验或逻辑回归检验来计算p值。使用SLIM方法将p值调整为q值(Wang, Tuominen, and Tsai 2011)。如果有重复样本，函数将自动使用逻辑回归检验。

这个原理我也不是很懂。

可视化每条染色体的低甲基化/高甲基化碱基/区域的分布：

读取CpG岛（CpGi）和CpG海岸注释时报错了，不过好像没有什么关系文档里也这么用。

a GenomicRangesList contatining one GRanges object for flanks and one for GRanges object for the main feature.

NOTE: This can not return a GRangesList at the moment because flanking regions do not have to have the same column name as the feature. GRangesList elements should resemble each other in the column content. We can not satisfy that criteria for the flanks

读入甲基化调用文件之后会返回一个methylRawList对象。

但是当样本很多而且样本的规格很大的时候，可以返回不一样的对象

methylRawListDB, methylRawDB, methylBaseDB and methylDiffDB统称为methylDB objects。

Sometimes, when dealing with multiple samples and increased sample sizes coming from genome wide bisulfite sequencing experiments, the memory of your computer might not be sufficient enough.

Therefore methylKit offers a new group of classes, that are basically pendants to the original methylKit classes with one important difference: The methylation information, which normally is internally stored as data.frame, is stored in an external bgzipped file and is indexed by tabix (Li 2011), to enable fast retrieval of records or regions. This group contains methylRawListDB, methylRawDB, methylBaseDB and methylDiffDB, let us call them methylDB objects.

We can now create a methylRawListDB object, which stores the same content as myobj from above. But the single methylRaw objects retrieve their data from the tabix-file linked under dbpath.

DNA甲基化测序数据处理（二）：差异分析

最佳答案衔接上一篇数据比对后的结果，使用R包DSS进行处理。

我们先来复习一下上一节课得到的数据结果：

*.bismark.cov.gz 文件

这里我们使用的R包为DSS，使用 Bioconductor 进行安装。

这个包可以对甲基化数据做两件事：

DSS包对差异甲基化的检测基于β负二项分布的严格沃尔德检验。

输入数据的格式如下:

DML是甲基化差异位点，DMR为甲基化差异区域。

使用DSS包自带的数据进行演示

1. 载入两个包DSS和bsseq（需要该包构建obj对象）

2. 利用DMLtest函数call DML，分为一下几个步骤：

根据甲基化水平进行loci的差异分析

3. 根据dmlTest来call DML

当然，用户也可以指定差异的阈值，只有差异大于阈值的才会被call出来。

4. 根据dmlTest Call DMR

我们可以发现，smoothing前后得到的结果差异还是很大，所以针对不同的实验类型我们需要注意是否使用smoothing。

同理，也可以使用的delta参数以及调整p.threshold得到合适的结果。

5. 可视化

DSS包提供了一个不是很美观的可视化函数，用户其实可以使用coverage结果在R里面作图。

分析到此就告一段落了，随后就是自行对差异甲基化区域的注释以及可视化文献作图。

后续在处理数据的时候，发现有一个情况，多核跑DMLtest会报错，详情解决方案可见

以下为简单解决方案

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