文件名称：riesling-pipeline:雷司令
文件大小：20.26MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-29 21:39:55
Python
雷司令ATAC-seq管道 RIESLING（快速识别邻近基因的增强子）ATAC-seq管道被设计为一组有效的独立脚本，用于快速分析ATAC-seq数据。 您可能会发现它对于识别和分层超级增强器特别有用，尽管它也可以用于使用DESeq2进行差异可访问性分析。 自从2014-2015年最初开发此程序以来，还开发了许多其他程序包，特别是和。 特别是Kundaje实验室产品线还包括其他功能（例如IDR分析），如果您对超级增强器/增强器集群不感兴趣的话，它们可能会更有用。 ================ 入门 克隆此仓库： git clone https://github.com/GordonLab/riesling-pipeline.git cd riesling-pipeline 安装Python依赖项： pip install --user -U -r requirements
【文件预览】：
riesling-pipeline-master
----refseq()
--------hg19.ucsc.RefSeq.refGene.tsv.gz(3.11MB)
--------UPDATED-06-11-2014(0B)
--------mm10.ucsc.RefSeq.refGene.tsv.gz(2.54MB)
--------hg38.ucsc.RefSeq.refGene.tsv.gz(3.27MB)
--------.gitignore(5B)
--------hg18.ucsc.RefSeq.refGene.tsv.gz(3.03MB)
--------mm9.ucsc.RefSeq.refGene.tsv.gz(2.53MB)
----_logshim.py(4KB)
----.config.yaml(1KB)
----bamliquidatorbatch()
--------bamliquidator_batch.py(27KB)
--------normalize_plot_and_summarize.py(20KB)
--------test.py(30KB)
--------__init__.py(0B)
--------flattener.py(4KB)
----blacklists()
--------mm9-blacklist.bed(70KB)
--------dm3-blacklist.bed(11KB)
--------ce10-blacklist.bed(3KB)
--------source-info()
--------mm10-blacklist-via-mm9.bed(73KB)
--------wgEncodeDacMapabilityConsensusExcludable.bed(18KB)
----helper-scripts()
--------hdf5_to_counts_table.py(14KB)
--------README.md(656B)
--------0-merge-fastq.py(8KB)
--------3-merge-bam-rmdup.py(5KB)
----statistics.py(17KB)
----requirements.txt(199B)
----_script_helpers.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----demo-data()
--------sample-mm10-CD4.bed(1.72MB)
--------sample-get-SuperEnhancers-output()
----3-call-peaks.py(8KB)
----README.md(5KB)
----dist()
--------samtools-0.1.19(399KB)
--------bedtools-2.23.0(1.78MB)
--------samtools-1.2(768KB)
--------bedtools-2.22.0(1.73MB)
--------README.md(215B)
--------samtools-1.1(734KB)
----1-map-to-genome.py(7KB)
----2-sanitize-bam.py(8KB)
----riesling.py(54KB)
----get-SuperEnhancers.R(8KB)