Тестування на диференційне зв'язування

ChIP-seq з Bioconductor у R

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

Порівняння груп зразків ChIP-seq

  • Використовуйте статистичний аналіз кількостей рідів, щоб знайти значущі відмінності між групами.
  • Пакет DiffBind надає інтерфейс до інструментів аналізу.
    • Використовуйте DESeq2 або edgeR.
ChIP-seq з Bioconductor у R

Створення спільної множини піків

Підрахунок рідів у множині піків:

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

Визначення контрасту

Створення контрасту:

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

Інші підтримувані категорії:

  • DBA_ID
  • DBA_TISSUE
  • DBA_FACTOR
  • DBA_TREATMENT
  • DBA_REPLICATE
  • DBA_CALLER
ChIP-seq з Bioconductor у R

Використання контролів

ChIP-seq з Bioconductor у R

Запуск аналізу

bind_diff <- dba.analyze(peak_counts)
ChIP-seq з Bioconductor у R

Перший погляд на результати

Графік PCA для піків із диференційним зв'язуванням

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

Теплова карта для піків із диференційним зв'язуванням

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

Давайте потренуємось!

ChIP-seq з Bioconductor у R

Preparing Video For Download...