共通するテーマを見つける
chipenrich パッケージは、偶然よりも高頻度に ChIP-seq ピークと関連づけられる遺伝子群を特定するための chipenrich() 関数を提供します。そのためには、遺伝子をどのようにグループ化するかを決めることが重要です。この演習では、Broad Institute で定義された Hallmark genesets を対象にします。
通常は、2 つのサンプル群を分ける分子プロセスを強調するため、差次的に結合しているピークに解析を絞り込みます。今回扱うデータはサンプル数が少ないため、治療抵抗性腫瘍サンプルでシグナルが強いピークに絞って確認します。
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
- 治療抵抗性サンプルで一次腫瘍サンプルより強い強度を持つすべてのピークを選択します。
- エンリッチメント解析を実行します。
- 解析結果を出力（印刷）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。
# 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)