预印本 · 医学生信与数据分析· Wells PM, Flores-Payan M, Chioza B, Burrage J, Babtie A, Marzi SJ, Schalkwyk LC, YouthGEMS Consortium, Dempster E, Mill J, Hannon EJ.·· 1 天前AI 评分43
大规模 ATAC-seq 数据预处理最佳实践：为何流行病学研究需要更严格的标准
Best Practices for Pre-Processing Large-Scale ATAC-Seq Data: Why Epidemiological Studies Demand Greater Stringency
AI 导读
PIPPA 生物信息学流程用于大规模 ATAC-seq 数据的质量控制与峰集整理，两个独立的细胞类型分选数据集显示，峰识别表现依赖数据集，不存在适用于所有场景的最优显著性阈值。研究提供生成高可信度染色质可及性图谱的参数建议，其峰识别方法也适用于 ChIP-seq 和 CUT&Tag。
来源：预印本 · 医学生信与数据分析 · doi.org