Analiza wpływu na szlaki metaboliczne
Szlaki metaboliczne to kolejny przydatny sposób grupowania genów. W tym ćwiczeniu przeanalizujesz wyniki analizy wzbogacenia szlaków, która bada szczyty (ang. peaks) wyraźniej zaznaczone w próbkach pierwotnego guza. Obiekt enrich_primary zawiera te wyniki – jest to lista złożona z czterech elementów. Najbardziej interesuje cię teraz element results: ramka danych z wynikami wzbogacenia, posortowana według istotności. Zawiera ona identyfikatory i nazwy zestawów genów oraz geny powiązane ze szczytami należącymi do danego zestawu. Geny są tu podawane jako identyfikatory Entrez. Możesz skorzystać z bazy danych pakietu org.Hs.eg.db, aby przeliczać identyfikatory Entrez na symbole genów. Funkcja select() zapewnia wygodny interfejs do wybierania wpisów z kolumny SYMBOL przy użyciu klucza ENTREZID.
To ćwiczenie jest częścią kursu
ChIP-seq z Bioconductor w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Przejrzyj najlepsze zestawy genów.
- Wyodrębnij identyfikatory genów dla zestawu z najwyższą pozycją.
- Podziel identyfikatory genów na wektor.
- Przelicz identyfikatory genów na symbole genów.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Examine the top gene sets
head(___$results)
# Extract the gene IDs for the top ranking set
genes <- ___$___$Geneset.Peak.Genes[1]
# Split gene IDs into a vector
gene_ids <- strsplit(___, ', ')[[1]]
# Convert gene IDs to gene symbols
gene_symbol <- select(org.Hs.eg.db, keys=___, columns="___", keytype="___")
# Print the result
___(gene_symbol)