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CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步：
1) 整体把握CHIP-seq图谱特征：peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析
2) 筛选具体差异peak和基因：差异 peak鉴定、非时序数据的分析策略、时序数据的分析策略、差异peak关联基因的功能分析、差异peak关联基因的PPI分析、感兴趣目标区域的可视化展示
3) CHIP-seq&转录组学关联分析：Meta genes整体关联、peak关联基因与DEG对应关联、目标区域和靶基因的筛选
后期视情况是否需要下游实验设计验证TF结合/组蛋白修饰的目标区域和候选靶基因。
1、图谱分析
（1）peak/reads在基因组上的分布
peak分布圈图
（2）信号的富集程度分析——覆盖度累积曲线
对样本比对结果reads累积情况进行展示。一定长度窗口(bin)上reads数进行计数，然后排序，再依次累加画图。input (能测到90 DNA片段)在基因组理论上是均匀分布，随着测序深度增加趋近于直线，实验组在排序越高的窗口处reads累积速度越快，说明这些区域富集的越特异。
narrow peak ：富集程度高；broad peak：富集程度低。
（3）peak/reads的基因元件富集分析
（4）peak/reads的基因元件分布分析
（5）peak/reads与TSS的相对距离分布
转录因子、组蛋白修饰往往具有重要的转录调控功能，而TSS附近是主要的转录调控区域，因此判断peak与TSS的位置关系有重要的意义。
（6）降维分析
将基因组分为等长窗口（bins），计算各样本各窗口内的Reads覆盖情况并进行标准化。基于此数据进行相关性、聚类和PCA分析。
（7）motif分析
Motif为一段有特征的DNA短序列，主要为转录因子的识别位点，不同的motif对应不同的转录因子。
（8）peak的基因注释和功能分析
2、差异peak分析
（1）非时间序列数据：
（2）时间序列数据：
（3）差异peak关联基因的PPI分析
（4） （4）感兴趣基因的差异peak展示
3、组学关联分析：CHIP-seq&转录组学
（1）Meta genes整体关联
转录水平倍数变化 vs. peak倍数变化
（2）差异peak基因-DEG对应关联：筛选关键目的基因
关于易基因染色质免疫共沉淀测序 (ChIP-seq)
染色质免疫共沉淀（Chromatin Immunoprecipitation,ChIP），是研究体内蛋白质与DNA相互作用的经典方法。将ChIP与高通量测序技术相结合的ChIP-Seq技术，可在全基因组范围对特定蛋白的DNA结合位点进行高效而准确的筛选与鉴定，为研究的深入开展打下基础。
DNA与蛋白质的相互作用与基因的转录、染色质的空间构型和构象密切相关。运用组蛋白特定修饰的特异性抗体或DNA结合蛋白或转录因子特异性抗体富集与其结合的DNA片段，并进行纯化和文库构建，然后进行高通量测序，通过将获得的数据与参考基因组精确比对，研究人员可获得全基因组范围内某种修饰类型的特定组蛋白或转录因子与基因组DNA序列之间的关系，也可对多个样品进行差异比较。
应用方向：
ChIP 用来在空间上和时间上不同蛋白沿基因或基因组定位
技术优势：
技术路线：
有ChIP-seq测序或组学研究需要的老师可联系易基因：0755-28317900。
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