Importando dados

ChIP-seq com Bioconductor em R

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

ChIP-seq com Bioconductor em R

Manipulando leituras de sequência

  • Geralmente armazenadas em arquivos no formato Binary Sequence Alignment/Map (BAM).
  • Campos de um registro BAM:
    • Nome da leitura: SRR1782620.7265769
    • Flag binária: 0
    • Nome da sequência de referência e posição do alinhamento: chr20 29803915
    • Qualidade do mapeamento: 0
    • String CIGAR (resumo do alinhamento): 51M
    • Sequência de referência e posição da leitura pareada (não usada aqui): 0 0
    • Sequência da leitura: AATGAAATGGAA ...
    • Qualidade da leitura (codificada em ASCII): CCCFFFFFHHHH ...
ChIP-seq com Bioconductor em R

Importando leituras mapeadas no R

  • Use o pacote Rsamtools para interagir com arquivos BAM.
  • Rsamtools oferece funções para indexar, ler, filtrar e escrever arquivos BAM.

Use readGAlignments para importar leituras mapeadas.

library(GenomicAlignments)
reads <- readGAlignments(bam_file)

Retorna um objeto GAlignments.

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Importando regiões selecionadas

  • Use BamViews para definir regiões de interesse.
library(GenomicRanges)
library(Rsamtools)
ranges <- GRanges(...)
views <- BamViews(bam_file, bamRanges=ranges)
  • Depois, importe as leituras como antes.
reads <- readGAlignments(views)

A função BamViews suporta múltiplos arquivos BAM.

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Importando chamadas de picos

Use import.bed para carregar chamadas de picos de um arquivo BED.

library(rtracklayer)
peaks <- import.bed(peak_bed, genome="hg19")

Use peaks para definir visualizações nos arquivos BAM.

bams <- BamViews(bam_file, bamRanges=peaks)
reads <- readGAlignments(bams)
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Vamos praticar!

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