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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

• l  Peak的分布就是蛋白与DNA互作图谱。
• l  不同蛋白对DNA的结合可以按照峰的宽窄和分布特征分为：
• ²  narrow peak：即发生在DNA上特定的短序列，结合的区域很短。
• ²  broad peak：这种类型的peak在DNA上呈弥 散的连续的分布，峰型较宽。
• l  一般来说，转录因子的峰型都是narrow  peak；而对于组蛋白修饰，有的峰型为  narrow peak，有的为broad peak。
• l  可以通过调整参数或使用不同的软件分别鉴定narrow peak及broad peak。

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。

• l  富集程度低不代表失败， 如broad peak。
• l  但是如果是转录因子， 富集程度低则需要谨慎对待。