Тестирование дифференциального связывания

ChIP-seq с Bioconductor в R

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

Сравнение групп образцов ChIP-seq

  • Статистический анализ числа ридов позволяет выявить значимые различия между группами.
  • Пакет DiffBind предоставляет интерфейс к инструментам анализа.
    • Используйте DESeq2 или edgeR.
ChIP-seq с Bioconductor в R

Создание общего набора пиков

Подсчёт ридов в наборе пиков:

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

Задание контраста

Создание контраста:

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

Другие поддерживаемые категории:

  • DBA_ID
  • DBA_TISSUE
  • DBA_FACTOR
  • DBA_TREATMENT
  • DBA_REPLICATE
  • DBA_CALLER
ChIP-seq с Bioconductor в R

Использование контролей

ChIP-seq с Bioconductor в R

Запуск анализа

bind_diff <- dba.analyze(peak_counts)
ChIP-seq с Bioconductor в R

Первый взгляд на результаты

График PCA для дифференциально связанных пиков

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

Тепловая карта для дифференциально связанных пиков

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

Давайте потренируемся!

ChIP-seq с Bioconductor в R

Preparing Video For Download...