피크 vs 백그라운드
이제 피크, 블랙리스트 영역, 그리고 백그라운드의 커버리지 분포를 비교해 보겠습니다. 이번 연습 문제에서는 5번 염색체 데이터를 살펴봐요.
이 염색체에서 피크, 블랙리스트 영역, 백그라운드의 빈(binned) 리드 카운트는 각각 peak_bins, bl_bins, bkg_bins로 제공됩니다. score 열에는 리드 카운트가 들어 있어요.
이 연습 문제에 필요한 모든 데이터와 R 패키지를 불러오는 데 잠시 시간이 걸릴 수 있습니다. 잠시만 기다려 주세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq
연습 안내
- 데이터 프레임에 정리해서 플로팅용 리드 카운트를 준비하세요.
rbind()를 사용해 세 개의 데이터 프레임을 결합하세요.- 빈 유형별 리드 카운트에 대한 박스플롯을 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Prepare read counts for plotting by organising them in data frames
peak_scores <- data.frame(source="peaks", fragments=___$score)
bl_scores <- data.frame(source="blacklist", fragments=___)
bkg_scores <- data.frame(source="background", fragments=___)
scores <- rbind(___, ___, ___)
# Create a boxplot of the read counts by bin type
ggplot(___, aes(y=fragments, x=source)) + geom_boxplot()