Testování diferenciální vazby

ChIP-seq s Bioconductor v R

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

Porovnání skupin vzorků ChIP-seq

  • Statistická analýza počtu čtení slouží k identifikaci významných rozdílů mezi skupinami.
  • Balíček DiffBind poskytuje rozhraní k nástrojům pro analýzu.
    • Použijte DESeq2 nebo edgeR.
ChIP-seq s Bioconductor v R

Vytvoření sdílené sady vrcholů

Počítání čtení v sadě vrcholů:

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

Nastavení kontrastu

Vytvoření kontrastu:

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

Další podporované kategorie:

  • DBA_ID
  • DBA_TISSUE
  • DBA_FACTOR
  • DBA_TREATMENT
  • DBA_REPLICATE
  • DBA_CALLER
ChIP-seq s Bioconductor v R

Použití kontrol

ChIP-seq s Bioconductor v R

Spuštění analýzy

bind_diff <- dba.analyze(peak_counts)
ChIP-seq s Bioconductor v R

První pohled na výsledky

PCA graf pro diferenciálně vázané vrcholy

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

Heatmapa pro diferenciálně vázané vrcholy

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

Pojďme si procvičit!

ChIP-seq s Bioconductor v R

Preparing Video For Download...