Wprowadzenie do różnicowego wiązania

ChIP-seq z Bioconductor w R

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

ChIP-seq z Bioconductor w R

Porównywanie próbek

  • Dwie grupy próbek: guz pierwotny i oporny na leczenie.

Pytania, na które chcemy odpowiedzieć:

  • Czy próbki z tej samej grupy są do siebie podobne?
  • Czy próbki z różnych grup różnią się od siebie?
  • Na czym polegają te różnice?
ChIP-seq z Bioconductor w R

ChIP-seq z Bioconductor w R

ChIP-seq z Bioconductor w R

ChIP-seq z Bioconductor w R

ChIP-seq z Bioconductor w R

Wykresy PCA dla danych ChIP-seq

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

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

plotPrincomp(counts)
ChIP-seq z Bioconductor w R

Grupowanie hierarchiczne

Oblicz odległość między próbkami

distance <- dist(t(coverage))

Utwórz dendrogram

dendro <- hclust(distance)

Wyświetl dendrogram

plot(dendro)
ChIP-seq z Bioconductor w R

Mapy cieplne

Utwórz mapę cieplną na podstawie danych pokrycia dla szczytów

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

ChIP-seq z Bioconductor w R

Czas na ćwiczenia!

ChIP-seq z Bioconductor w R

Preparing Video For Download...