違いを生む遺伝子
ChIP-seq のピークを見つけるだけでは、細胞の中で何が起きているのかは十分に分かりません。
この演習では、ゲノムアノテーションを使って ChIP-seq の結果をどう読み解くかを少しだけ体験します。R セッションには 2 つの遺伝子集合が読み込まれています。1 つ目の ar_sets には、原発腫瘍と治療抵抗性腫瘍の両方でピークに関連づけられたすべての遺伝子が含まれています。2 つ目の db_sets はそのサブセットで、2 つの条件間で差次的結合の証拠があるピークに関連づけられた遺伝子のみを含みます。
ここでは、UpSetR パッケージの upset() 関数を使って、原発腫瘍サンプルと治療抵抗性腫瘍サンプルの遺伝子集合の重なりを可視化します。
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
ar_setsオブジェクトに格納された完全な遺伝子集合を確認します。upset()関数を使って 2 つのグループ間の重なりを可視化します。- 差次的結合を示す遺伝子を確認します。
upset()関数を使って、2 つのグループ間で差次的に結合したピークの重なりを可視化します。
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。
# 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(___))