タンパク質結合の差を可視化する
PCAプロットとデンドログラムの両方から、原発腫瘍と治療抵抗性腫瘍のサンプルがそれぞれ1つのクラスターを形成していることがわかります。 これは有望な結果ですが、具体的にどのような違いがあるのかはほとんど分かりません。この演習では、サンプル間でピーク強度を比較するヒートマップを作成します。 これにより、サンプル群を区別するタンパク質結合のパターンを強調できます。
サンプル間で統合されたピーク集合は peaks として利用できます。これからピークのヒートマップを作成するには、データセットに含まれるピーク数を把握する必要があります。マージ済みピーク集合の詳細は、peaks の merged エントリにあります。
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
peaksオブジェクトを表示します。- マージされたピークの座標を取得します。
- データに含まれるピーク数を抽出します。
dba.plotHeatmap関数を使ってヒートマップを作成します。
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。
# Print the `peaks` object
print(___)
# Obtain the coordinates of the merged peaks
merged_peaks <- peaks$___
# Extract the number of peaks present in the data
peak_count <- nrow(___)
# Create a heatmap using the `dba.plotHeatmap()` function
___(peaks, maxSites = ___, correlations = FALSE)