匯入資料

在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

Peter Humburg

Statistician, Macquarie University

在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

處理序列讀取

  • 通常儲存在 Binary Sequence Alignment/Map（BAM）格式檔。
  • BAM 紀錄欄位：
    • 讀取名稱：SRR1782620.7265769
    • 二進位旗標：0
    • 參考序列名稱與比對位置：chr20 29803915
    • 對應品質：0
    • CIGAR 字串（比對摘要）：51M
    • 成對讀取的參考序列與位置（此處未用）：0 0
    • 讀取序列：AATGAAATGGAA ...
    • 讀取品質（ASCII 編碼）：CCCFFFFFHHHH ...
在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq

將已比對讀取匯入 R

  • 使用 Rsamtools 套件與 BAM 檔互動。
  • Rsamtools 提供建立索引、讀取、過濾與寫入 BAM 的函式。

用 readGAlignments 匯入已比對的讀取。

library(GenomicAlignments)
reads <- readGAlignments(bam_file)

回傳 GAlignments 物件。

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匯入指定區域

  • 用 BamViews 定義關注區域。
library(GenomicRanges)
library(Rsamtools)
ranges <- GRanges(...)
views <- BamViews(bam_file, bamRanges=ranges)
  • 接著如前匯入讀取。
reads <- readGAlignments(views)

BamViews 可支援多個 BAM 檔。

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匯入峰值呼叫

用 import.bed 從 BED 檔載入峰值呼叫。

library(rtracklayer)
peaks <- import.bed(peak_bed, genome="hg19")

用 peaks 定義對 BAM 檔的檢視範圍。

bams <- BamViews(bam_file, bamRanges=peaks)
reads <- readGAlignments(bams)
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一起來練習吧！

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