1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. ChIP-seq s Bioconductor v R
Connected

cvičení

Heat mapa

Než se v příští kapitole pustíme do podrobností ChIP-seq workflow, máš tu příležitost prohlédnout si ukázku výsledků analýzy.

V tomto cvičení se zaměříš na to, jak vizualizovat rozdíly mezi vzorky pomocí heat map. Data jsou už načtená a naformátovaná tak, aby šlo přímo kreslit s funkcí heatmap().

Korelační matice vzorků je dostupná jako sample_cor a normalizované počty čtení pro každý peak jsou uloženy v objektu read_counts. V obou případech pocházejí první dva vzorky z primárních nádorů a poslední dva jsou rezistentní vůči léčbě.

Vektorem barevných popisků skupin můžeš naplnit argumenty ColSideColors a RowSideColors funkce heatmap() a zvýraznit tak, které vzorky patří do stejné skupiny.

Pokyny

100 XP
  • Vytvoř vektor názvů barev, který poslouží k označení skupin v grafu.
  • Zobraz korelační matici vzorků sample_cor jako heat mapu.
  • Vytvoř heat mapu počtů čtení pro jednotlivé peaky.