サンプルのクラスタリング
サンプル間の類似性を調べる別の方法として、階層的クラスタリングがあります。これは2段階のプロセスです。まず、ピークの（正規化済みカバレッジ）に基づいて、dist()関数でサンプル間の距離を計算します。次に、これらのペアワイズ距離を使って、hclust()で似たサンプル同士をグループ化します。これにより、サンプル間の階層的な関係を表すデンドログラムが得られます。
適切に正規化されたカバレッジデータを含む行列は、Rオブジェクトcoverとして利用できます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶBioconductorによるChIP-seq
演習の手順
dist()を使ってサンプル間のペアワイズ距離を計算します。hclust()を使って距離行列からデンドログラムを作成します。- デンドログラムをプロットします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Compute the pairwise distances between samples using `dist`
cover_dist <- ___(t(cover))
# Use `hclust()` to create a dendrogram from the distance matrix
cover_dendro <- ___(cover_dist)
# Plot the dendrogram
plot(___)