Testando ligação diferencial

ChIP-seq com Bioconductor em R

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

Comparando grupos de amostras de ChIP-seq

  • Use análise estatística de contagens de leituras para achar diferenças significativas entre grupos.
  • O pacote DiffBind fornece interface para ferramentas de análise.
    • Use DESeq2 ou edgeR.
ChIP-seq com Bioconductor em R

Criando um conjunto de picos compartilhado

Contando leituras no conjunto de picos:

peak_counts <- dba.count(qc_output, summits=250)
ChIP-seq com Bioconductor em R

Definindo um contraste

Criando um contraste:

peak_counts <- dba.contrast(peak_counts, categories = DBA_CONDITION)

Outras categorias compatíveis:

  • DBA_ID
  • DBA_TISSUE
  • DBA_FACTOR
  • DBA_TREATMENT
  • DBA_REPLICATE
  • DBA_CALLER
ChIP-seq com Bioconductor em R

Usando controles

ChIP-seq com Bioconductor em R

Executando a análise

bind_diff <- dba.analyze(peak_counts)
ChIP-seq com Bioconductor em R

Um primeiro olhar nos resultados

Gráfico de PCA para picos com ligação diferencial

dba.plotPCA(bind_diff, DBA_Condition, contrast=1)

Heatmap para picos com ligação diferencial

dba.plotHeatmap(bind_diff, DBA_Condition, contrast=1)
ChIP-seq com Bioconductor em R

Vamos praticar!

ChIP-seq com Bioconductor em R

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