Scalanie szczytów
Zanim zaczniesz adnotować wywołania szczytów, warto przyjrzeć się temu, jak uzyskać scalony zestaw szczytów uwzględniający wywołania ze wszystkich próbek. Pakiet ChIPpeakAnno udostępnia w tym celu funkcję findOverlapsOfPeaks(). Umożliwia ona scalanie zestawów szczytów reprezentowanych jako GenomicRanges z maksymalnie pięciu próbek.
Zanim jednak skorzystasz z tej funkcji, musisz wyodrębnić informacje o wywołaniach szczytów z obiektu ChIPQCexperiment, który utworzyłeś wcześniej. Lokalizacje szczytów możesz pobrać za pomocą funkcji peaks(). Pamiętaj, że zwróci ona wywołania szczytów dla wszystkich próbek – w tym tych, które nie przeszły kontroli jakości. Wektor zawierający indeksy próbek wybranych do dalszej analizy na etapie kontroli jakości jest dostępny jako qc_pass.
To ćwiczenie jest częścią kursu
ChIP-seq z Bioconductor w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyodrębnij szczyty z obiektu ChIPQCexperiment.
- Odrzuć wszystkie próbki, które nie przeszły kontroli jakości.
- Znajdź nakładania się między zestawami szczytów za pomocą funkcji
findOverlapsOfPeaks(). - Zbadaj scalony zestaw szczytów dostępny pod kluczem
mergedPeaks.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Extract peaks from ChIPQCexperiment object
peak_calls <- ___(ar_calls)
# Only keep samples that passed QC
peak_passed <- ___[qc_pass]
# Find overlaps between peak sets
peaks_combined <- ___(peak_passed[[1]], peak_passed[[2]], peak_passed[[3]], peak_passed[[4]], maxgap=50)
# Examine merged peak set
print(___)