सामान्य थीम्स ढूँढना
chipenrich पैकेज chipenrich() फंक्शन देता है, जिसकी मदद से उन जीन समूहों की पहचान की जाती है जो संयोग से अपेक्षित तुलना में ChIP-seq पीक्स से अधिक बार जुड़े होते हैं। इसके लिए यह तय करना ज़रूरी है कि जीनों को एक साथ कैसे समूहित किया जाए। इस अभ्यास में, आप Broad Institute द्वारा परिभाषित Hallmark genesets पर नज़र डालेंगे.
आम तौर पर, आप विश्लेषण को differentially bound पीक्स तक सीमित रखना चाहेंगे ताकि उन आणविक प्रक्रियाओं पर ज़ोर दिया जा सके जो दोनों सैंपल समूहों में अंतर बनाती हैं। जिन डेटा के साथ आप काम कर रहे हैं उनमें सैंपल आकार छोटा है, इसलिए आप बस उन पीक्स को देखेंगे जिनका सिग्नल treatment-resistant ट्यूमर सैंपल्स में अधिक मज़बूत है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Bioconductor के साथ ChIP-seq
अभ्यास निर्देश
- उन सभी पीक्स को चुनें जिनकी intensity treatment-resistant सैंपल्स में primary tumor सैंपल्स की तुलना में अधिक है.
- Enrichment analysis चलाएँ.
- Analysis के परिणाम प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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)