공통된 주제 찾기
chipenrich 패키지의 chipenrich() 함수는 우연히 기대되는 것보다 ChIP-seq 피크와 더 자주 연관되는 유전자 집단을 찾아줍니다. 이를 위해서는 유전자를 어떤 기준으로 묶을지 정하는 것이 중요해요. 이번 연습에서는 Broad Institute에서 정의한 Hallmark genesets를 살펴보겠습니다.
보통은 두 집단을 구분하는 분자적 과정을 더 잘 드러내기 위해 차등 결합된 피크로 분석 범위를 제한합니다. 하지만 이번에 다루는 데이터는 샘플 수가 적기 때문에, 치료 내성 종양 샘플에서 신호가 더 강한 피크만을 대상으로 살펴보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 Bioconductor로 배우는 ChIP-seq
연습 안내
- 치료 내성 샘플에서 원발 종양 샘플보다 세기가 더 높은 모든 피크를 선택하세요.
- 풍부도 분석을 실행하세요.
- 분석 결과를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)