Een regio gedetailleerd plotten
Nu ben jij aan de beurt om een genomische regio te plotten met Gviz. Alle gegevens in deze oefening komen van chromosoom 20 van één enkele sample. Er is alvast een ideogram van chromosoom 20 voor je gemaakt, beschikbaar als ideogram. De gemapte reads zijn al omgezet naar dekkingsgegevens. Deze informatie is beschikbaar als een GRanges-object met de naam cover_ranges. Peak-calls in de regio die je gaat plotten, staan in het object peak_calls.
Het kan even duren om alle benodigde gegevens en R-pakketten voor deze oefening te laden. Even geduld a.u.b.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
ChIP-seq met Bioconductor in R
Oefeninstructies
- Maak annotatietracks voor peak-calls.
- Maak een datatrack voor readdekking.
- Toon de plot met, van boven naar beneden: een ideogram, dekkings-track, track met peak-calls en een as met de genomische positie.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Create annotation track
peak_track <- AnnotationTrack(___, name="Peaks")
# Create data track
cover_track <- ___(cover_ranges, window=10500, type="polygon", name="Coverage",
fill.mountain=c("lighgrey", "lightgrey"), col.mountain="grey")
# Produce plot
___(list(ideogram, ___, ___, GenomeAxisTrack()), chromosome="chr20", from=start_pos, to=end_pos)