Proben clustern
Eine weitere Möglichkeit, Ähnlichkeiten zwischen Proben zu betrachten, ist die hierarchische Clusteranalyse. Dieser Prozess umfasst zwei Schritte. Zuerst musst du die Distanz zwischen Proben auf Basis der (normalisierten Abdeckung) der Peaks mit der Funktion dist() berechnen. Anschließend kannst du diese paarweisen Distanzen verwenden, um ähnliche Proben mit hclust() zu gruppieren. Das ergibt ein Dendrogramm, das die hierarchische Beziehung zwischen den Proben abbildet.
Eine Matrix mit entsprechend normalisierten Abdeckungsdaten ist als R-Objekt cover verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>ChIP-seq mit Bioconductor in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Berechne die paarweisen Distanzen zwischen den Proben mit
dist(). - Verwende
hclust(), um aus der Distanzmatrix ein Dendrogramm zu erstellen. - Zeichne/plotte das Dendrogramm.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Compute the pairwise distances between samples using `dist`
cover_dist <- ___(t(cover))
# Use `hclust()` to create a dendrogram from the distance matrix
cover_dendro <- ___(cover_dist)
# Plot the dendrogram
plot(___)