Kiểm định liên kết khác biệt

ChIP-seq với Bioconductor trong R

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

So sánh các nhóm mẫu ChIP-seq

  • Phân tích thống kê số lần đọc để tìm khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm.
  • Gói DiffBind cung cấp giao diện tới các công cụ phân tích.
    • Dùng DESeq2 hoặc edgeR.
ChIP-seq với Bioconductor trong R

Tạo tập đỉnh dùng chung

Đếm số lần đọc trong tập đỉnh:

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

Thiết lập phép đối chiếu

Tạo một phép đối chiếu:

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

Các danh mục khác được hỗ trợ:

  • DBA_ID
  • DBA_TISSUE
  • DBA_FACTOR
  • DBA_TREATMENT
  • DBA_REPLICATE
  • DBA_CALLER
ChIP-seq với Bioconductor trong R

Sử dụng mẫu đối chứng

ChIP-seq với Bioconductor trong R

Chạy phân tích

bind_diff <- dba.analyze(peak_counts)
ChIP-seq với Bioconductor trong R

Xem nhanh kết quả

Biểu đồ PCA cho các đỉnh liên kết khác biệt

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

Heatmap cho các đỉnh liên kết khác biệt

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

Cùng luyện tập nào!

ChIP-seq với Bioconductor trong R

Preparing Video For Download...