測試差異性結合

在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

比較 ChIP-seq 樣本群組

  • 以讀取計數的統計分析找出群組間的顯著差異。
  • DiffBind 套件提供分析工具介面。
    • 可使用 DESeq2 或 edgeR。
在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

建立共用峰集合

在峰集合中計數讀取數：

peak_counts <- dba.count(qc_output, summits=250)
在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

設定對比

建立對比：

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

其他支援的類別：

  • DBA_ID
  • DBA_TISSUE
  • DBA_FACTOR
  • DBA_TREATMENT
  • DBA_REPLICATE
  • DBA_CALLER
在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

使用控制組

在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

執行分析

bind_diff <- dba.analyze(peak_counts)
在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

初步檢視結果

差異性結合峰的 PCA 圖

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

差異性結合峰的熱圖

dba.plotHeatmap(bind_diff, DBA_Condition, contrast=1)
在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

一起來練習吧！

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