Eine Region im Detail plotten
Jetzt bist du dran und plottest eine genomische Region mit Gviz. Alle Daten in dieser Übung stammen von Chromosom 20 eines einzelnen Samples. Ein Ideogramm von Chromosom 20 wurde für dich erstellt und ist als ideogram verfügbar. Die gemappten Reads wurden bereits in Abdeckungsdaten umgewandelt. Diese Information liegt als GRanges-Objekt mit dem Namen cover_ranges vor. Peak-Calls in der Region, die du plotten wirst, sind im Objekt peak_calls gespeichert.
Das Laden aller benötigten Daten und R-Pakete für diese Übung kann einen Moment dauern. Bitte hab etwas Geduld.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>ChIP-seq mit Bioconductor in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Erstelle Annotation-Tracks für Peak-Calls.
- Erstelle einen Data-Track für die Read-Abdeckung.
- Zeige den Plot an, von oben nach unten: ein Ideogramm, der Coverage-Track, der Peak-Call-Track und eine Achse mit der genomischen Position.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create annotation track
peak_track <- AnnotationTrack(___, name="Peaks")
# Create data track
cover_track <- ___(cover_ranges, window=10500, type="polygon", name="Coverage",
fill.mountain=c("lighgrey", "lightgrey"), col.mountain="grey")
# Produce plot
___(list(ideogram, ___, ___, GenomeAxisTrack()), chromosome="chr20", from=start_pos, to=end_pos)