ऐसे जीन जो फर्क पैदा करते हैं
ChIP-seq पीक्स की पहचान करना ज़रूरी है, लेकिन यह अपने-आप में यह नहीं बताता कि सेल के अंदर क्या हो रहा है.
इस अभ्यास में, आप देखेंगे कि ChIP-seq परिणामों को समझने के लिए genome annotations का उपयोग कैसे किया जा सकता है. आपके लिए R सेशन में दो जीन सेट पहले से लोड किए गए हैं. पहला, ar_sets, उन सभी जीनों की सूची है जो प्राइमरी और ट्रीटमेंट-रेज़िस्टेंट ट्यूमर में पाए गए पीक्स से जुड़े हैं. दूसरा, db_sets, पहले का एक सबसेट है जिसमें केवल वे जीन हैं जिनके पीक्स में दोनों कंडीशन्स के बीच differential binding के प्रमाण मिलते हैं.
आप UpSetR पैकेज के upset() फंक्शन का उपयोग करेंगे ताकि प्राइमरी और ट्रीटमेंट-रेज़िस्टेंट ट्यूमर सैंपल्स के जीन सेट्स के बीच ओवरलैप को विज़ुअलाइज़ किया जा सके.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Bioconductor के साथ ChIP-seq
अभ्यास निर्देश
ar_setsऑब्जेक्ट में स्टोर किए गए पूरे जीन सेट्स पर नज़र डालिए.upset()फंक्शन का उपयोग करके दोनों ग्रुप्स के बीच ओवरलैप को विज़ुअलाइज़ कीजिए.- differential binding वाले जीन देखिए.
upset()फंक्शन का उपयोग करके दोनों ग्रुप्स के बीच differentially bound पीक्स के ओवरलैप को विज़ुअलाइज़ कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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(___))