Blacklisted regions हटाना
Blacklisted regions में आने वाले peaks की पहचान करना और उन्हें हटाना, आगे के विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने का एक महत्वपूर्ण चरण है. इस अभ्यास में, हम ChIPQC पैकेज में शामिल blacklist का उपयोग करेंगे. यह सीधे ENCODE से भी उपलब्ध है.
इस अभ्यास के लिए, peak calls peaks में, coverage डेटा cover में, और blacklisted regions blacklist.hg19 में उपलब्ध हैं. यहाँ findOverlaps() फंक्शन उपयोगी रहेगा. आपने overlapping regions की अवधारणा Bioconductor के introductory कोर्स में देखी है और हम इसे इस अध्याय में आगे फिर से देखेंगे.
इस अभ्यास के लिए सभी आवश्यक डेटा और R पैकेज लोड होने में थोड़ा समय लग सकता है. कृपया धैर्य रखें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Bioconductor के साथ ChIP-seq
अभ्यास निर्देश
- peaks और blacklisted regions के बीच सभी overlaps खोजें.
- Gviz का उपयोग करके read coverage, peak calls, और blacklisted regions को प्लॉट करें.
- सभी blacklisted peaks हटा दें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Find all overlaps between peaks and blacklisted regions
blacklisted <- ___(peaks, blacklist.hg19, type="within")
# Create a plot to display read coverage together with peak calls and blacklisted regions in the selected region
cover_track <- ___(cover, window=10500, type="polygon", name="Coverage",
fill.mountain=c("lighgrey", "lightgrey"), col.mountain="grey")
# Calculate peak_track and region_track, plot plotTracks
peak_track <- ___(peaks, name="Peaks", fill="orange")
region_track <- ___(region, name="Blacklist")
plotTracks(list(ideogram, cover_track, peak_track, region_track, GenomeAxisTrack()),
chromosome="chr21", from=start(region)-1000, to=end(region)+1000)
# Remove all blacklisted peaks
clean_peaks <- ___[-from(blacklisted)]