차등 결합 소개

R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

샘플 비교

• 두 그룹의 샘플: 원발성 종양과 치료 내성 종양.

확인하고자 하는 질문:

• 같은 그룹의 샘플은 서로 유사한가?
• 다른 그룹의 샘플은 서로 다른가?
• 그 차이는 무엇인가?

ChIP-seq 데이터의 PCA 플롯

qc_result <- ChIPQC("sample_info.csv", "hg19")

counts <- dba.count(qc_results, summits=250)

plotPrincomp(counts)

계층적 클러스터링

샘플 간 거리 계산

distance <- dist(t(coverage))

덴드로그램 생성

dendro <- hclust(distance)

덴드로그램 시각화

plot(dendro)

히트맵

피크 커버리지 데이터로 히트맵 생성

dba.plotHeatmap(peaks, maxSites = peak_count, correlations = FALSE)

연습해 봅시다!

R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq