샘플 클러스터링
샘플 간의 유사성을 살펴보는 또 다른 방법은 계층적 클러스터링입니다. 이 과정은 두 단계로 진행돼요. 먼저, 피크의 (정규화된 커버리지)를 기반으로 dist() 함수를 사용해 샘플 간 거리를 계산합니다. 그런 다음 이 쌍별 거리를 사용해 hclust()로 유사한 샘플들을 함께 묶을 수 있어요. 이렇게 하면 샘플 간의 계층적 관계를 보여주는 덴드로그램이 생성됩니다.
적절히 정규화된 커버리지 데이터가 담긴 행렬은 R 객체 cover로 제공돼요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq
연습 안내
dist()를 사용해 샘플 간 쌍별 거리를 계산하세요.hclust()로 거리 행렬에서 덴드로그램을 생성하세요.- 덴드로그램을 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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(___)