Gene, die den Unterschied machen

ChIP-seq-Peaks zu identifizieren, ist gut und schön, sagt dir aber noch wenig darüber, was in einer Zelle passiert. In dieser Übung bekommst du einen ersten Einblick, wie du Genomannotationen nutzen kannst, um ChIP-seq-Ergebnisse einzuordnen. Zwei Genmengen wurden für dich in die R-Session geladen. Die erste, ar_sets, enthält eine Liste aller Gene, die mit Peaks in den primären und therapieresistenten Tumoren assoziiert sind. Die zweite, db_sets, ist eine Teilmenge der ersten und umfasst nur Gene, die mit Peaks assoziiert sind, für die es Hinweise auf differentielles Binding zwischen den beiden Bedingungen gibt.

Du verwendest die Funktion upset() aus dem Paket UpSetR, um die Überschneidung zwischen den Genmengen für die primären und therapieresistenten Tumorproben zu visualisieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>ChIP-seq mit Bioconductor in R</Kurs>

Kurs ansehen

Übungsanweisungen

Schau dir die vollständigen Genmengen im Objekt ar_sets an.
Visualisiere die Überschneidung zwischen den beiden Gruppen mit der Funktion upset().
Schau dir die Gene mit differentiellem Binding an.
Visualisiere die Überschneidung der differentiel gebundenen Peaks zwischen den beiden Gruppen mit der Funktion upset().

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Take a look at the full gene sets
print(___)

# Visualise the overlap between the two groups using the `upset` function
upset(fromList(___))

# Print the genes with differential binding
___(db_sets)

# Visualise the overlap of differentially bound peaks between the two groups using the `upset` function
___(fromList(___))

Code bearbeiten und ausführen