1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. ChIP-seq z Bioconductor w R
Connected

ćwiczenie

Mapa cieplna

Zanim przejdziesz do szczegółów przepływu pracy ChIP-seq w kolejnym rozdziale, masz tu okazję podejrzeć niektóre wyniki analizy.

W tym ćwiczeniu zobaczysz, jak wizualizować różnice między próbkami za pomocą map cieplnych. Dane zostały już wczytane i sformatowane tak, aby umożliwić tworzenie wykresów przy użyciu funkcji heatmap().

Macierz korelacji próbek jest dostępna jako sample_cor, a znormalizowane liczby odczytów dla każdego piku są przechowywane w obiekcie read_counts. W obu przypadkach pierwsze dwie próbki pochodzą z guzów pierwotnych, a ostatnie dwie są odporne na leczenie.

Możesz przekazać wektor etykiet grup do argumentów ColSideColors i RowSideColors funkcji heatmap(), aby zaznaczyć, które próbki należą do tej samej grupy.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz wektor nazw kolorów, który posłuży do oznaczenia grup na wykresie.
  • Wyświetl macierz korelacji próbek sample_cor jako mapę cieplną.
  • Utwórz mapę cieplną liczby odczytów dla pików.