단백질 결합의 차이 시각화
PCA 플롯과 덴드로그램 모두 원발 종양 샘플과 치료 내성 종양 샘플이 각각 하나의 클러스터를 형성한다는 것을 보여줘요. 이는 고무적이지만, 이러한 차이가 구체적으로 어떤 모습인지는 잘 알려주지 않아요. 이번 연습에서는 샘플 간 피크 강도를 비교하는 히트맵을 만들어 그룹 간을 구분하는 단백질 결합 패턴을 강조해 보려 해요.
샘플 전반에서 통합한 피크 집합은 peaks로 제공돼요. 여기에서 피크의 히트맵을 만들려면, 데이터셋에 피크가 몇 개인지 알아야 해요.
병합된 피크 집합에 대한 자세한 정보는 peaks의 merged 항목에서 확인할 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq
연습 안내
peaks객체를 출력하세요.- 병합된 피크의 좌표를 가져오세요.
- 데이터에 포함된 피크 개수를 추출하세요.
dba.plotHeatmap함수를 사용해 히트맵을 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)