ChIP-seq-Daten bereinigen

ChIP-seq mit Bioconductor in R

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

Häufige Probleme

Falsch gemappte Reads können falsche Peaks erzeugen.

  • Genomische Wiederholungen.

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Häufige Probleme

Falsch gemappte Reads können falsche Peaks erzeugen.

  • Genomische Wiederholungen.

  • Unvollständige Referenzsequenz.

ChIP-seq mit Bioconductor in R

Häufige Probleme

Falsch gemappte Reads können falsche Peaks erzeugen.

  • Genomische Wiederholungen.

  • Unvollständige Referenzsequenz.

  • Regionen mit geringer Komplexität.

ChIP-seq mit Bioconductor in R

ChIP-seq mit Bioconductor in R

Amplifikations-Bias

  • Vor dem Sequenzieren werden aus Zellen gewonnene DNA-Fragmente mehrfach kopiert.
  • Nicht alle Fragmente erzeugen gleich viele Kopien.
  • Mehrere Kopien desselben Fragments können sequenziert werden.
  • Ein einzelnes DNA-Fragment kann die Abdeckung aufblähen und zu falschen Peak-Calls führen.
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Qualitätsberichte

library(ChIPQC)
qc_report <- ChIPQC(experiment="sample_info.csv", annotation="hg19")
ChIPQCreport(qc_report)

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Eingabedateien vorbereiten

SampleID Factor Condition Tissue Treatment bamReads Peaks PeakCaller
S1 AR primary primary prostate tumor gleason score: 3+4=7 S1.bam S1.bed macs
S2 AR primary primary prostate tumor gleason score: 3+4=7 S2.bam S2.bed macs
... ... ... ... ... ... ... ...
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Daten bereinigen

  • Duplikate entfernen.
  • Reads mit Mehrfach-Treffern entfernen.
  • Reads mit niedriger Mapping-Qualität entfernen.
  • Peaks in Blacklisted-Regionen entfernen.
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Daten bereinigen

  • Duplikate entfernen.
  • Reads mit Mehrfach-Treffern entfernen.
  • Reads mit niedriger Mapping-Qualität entfernen.
  • Peaks in Blacklisted-Regionen entfernen.
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Daten bereinigen

  • Duplikate entfernen.
  • Reads mit Mehrfach-Treffern entfernen.
  • Reads mit niedriger Mapping-Qualität entfernen.
  • Peaks in Blacklisted-Regionen entfernen.
    • Blacklisted-Regionen gibt es beim ENCODE-Projekt.
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