1.CLIP-seq建库流程
2.CLIP-seq分析流程
3.CLIP-seq详细分析流程
3.1 数据基础分析：
- 测序质量分析；
- 测序有效长度分析；
- cDNA文库的代表性分析。
3.2 全基因组定位分析：
- Reads与参考基因组比对分析；
- Reads在基因组不同区域分布情况；
- Reads的Rfam分类分析；
- Reads在gene/mRNA区分布分析；
- Reads在转录起始位点（TSS）附近的分布分析；
- Reads在转录终止位点（TTS）附近的分布分析；
- Reads在翻译起始位点（Start codon）附近的分布分析；
- Reads在翻译终止位点（Stop codon）附近的分布分析。
3.3 CLIP-seq高级分析：
在这部分分析中，我们开发的分析策略为：In silico random IP（仅使用unique reads进行分析，见下图）。对选定的基因中，根据定位到此基因的observed tag number with observed length产生随机序列，对此基因进行模拟定位500次，找出500次中maximal random tag height (p_value<0.01)，如果此基因中observed max peak height
3.4 高级分析主要包括：
- 基因组上结合峰（peak）分布情况；
- 结合峰的峰宽分析；
- 结合峰的峰间距分析；
- IP样本特异结合峰（specific peak）分析（与对照样本相比较）；
- 结合基序（motif）分析；
- 结合峰所在基因分析；
- 结合峰所在基因的GO分类分析；
- 结合峰所在基因的功能聚类分析（DAVID）;
- 结合峰所在基因的GO富集性分析;
- 结合峰所在基因的KEGG分析。