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El paquete chipenrich proporciona la función chipenrich() para identificar grupos de genes que se asocian con picos de ChIP-seq con mayor frecuencia de la esperada por azar. Para ello, es importante decidir cómo se deben agrupar los genes. En este ejercicio, vas a trabajar con los conjuntos de genes Hallmark definidos en el Broad Institute.
Normalmente, querrías restringir el análisis a los picos con unión diferencial para resaltar los procesos moleculares que distinguen a los dos grupos de muestras. Debido al tamaño de muestra pequeño de los datos con los que estás trabajando, simplemente te centrarás en los picos que muestran una señal más fuerte en las muestras de tumores resistentes al tratamiento.
Este ejercicio forma parte del curso
ChIP-seq con Bioconductor en R
Instrucciones del ejercicio
- Selecciona todos los picos que tengan mayor intensidad en las muestras resistentes al tratamiento que en las muestras del tumor primario.
- Ejecuta el análisis de enriquecimiento.
- Muestra por pantalla los resultados del análisis.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Select all peaks with higher intensity in treatment resistant samples
turp_peaks <- peaks_binding[, "GSM1598218"] + peaks_binding[, "GSM1598219"] < ___[, "GSM1598223"] + ___[, "GSM1598225"]
# Run enrichment analysis
enrich_turp <- ___(peaks_comb[turp_peaks, ], genome="hg19",
genesets = "hallmark", out_name = NULL,
locusdef = "nearest_tss", qc_plots=FALSE)
# Print the results of the analysis
___(enrich_turp$results)