Diffbind可以處理bulk ATAC-seq資料，但一些motif的高階分析就要單獨做。
恰好，Signac R包，為單細胞而設計，包含了很多內建的motif分析，比如motif綜合活性，可以很方便的做一些下游分析，比如correlation。
程式碼：http://localhost:17449/lab/tree/projects/BAF_SOX9/diffbind/3.ATAC-Histone.ipynb
Signac處理bulk ATAC-seq資料
相關文章
- Python資料處理（二）：處理 Excel 資料PythonExcel
- 資料處理
- Panda資料處理
- Excel 資料處理Excel
- python 處理資料Python
- springmvc 資料處理SpringMVC
- 資料預處理
- javascript - 資料處理JavaScript
- 海量資料處理
- 資料分析--資料預處理
- 資料預處理-資料清理
- 資料清洗和資料處理
- Python資料處理(一)：處理 JSON、XML、CSV 三種格式資料PythonJSONXML
- 雨滴譜資料處理
- flutter json資料處理FlutterJSON
- 資料預處理 demo
- Hive處理Json資料HiveJSON
- 流資料處理利器
- 0701-資料處理
- 請求資料處理
- 海量資料處理2
- 資料預處理-資料歸約
- 資料處理之去除重複資料
- UCI資料集詳解及其資料處理（附148個資料集及處理程式碼）
- 籠統的資料處理
- Python資料處理典型用法Python
- 資料處理--pandas問題
- LLAMA3.1資料處理
- 處理json格式的資料JSON
- 使用Excel高效處理資料Excel
- nlp 中文資料預處理
- 處理恢復資料方法
- 使用openpyxl處理表格資料
- TANet資料預處理流程
- 資料處理及跳轉
- 資料清洗處理-常用操作
- MySQL 處理重複資料MySql
- Python資料處理-pandas用法Python