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O pacote chipenrich oferece a função chipenrich() para identificar grupos de genes que estão mais frequentemente associados a picos de ChIP-seq do que seria esperado ao acaso. Para isso, é importante determinar como os genes devem ser agrupados. Neste exercício, você vai analisar os conjuntos de genes Hallmark definidos no Broad Institute.
Em geral, você iria restringir a análise aos picos diferencialmente ligados para destacar os processos moleculares que diferenciam os dois grupos de amostras. Devido ao tamanho pequeno da amostra dos dados com que você está trabalhando, você vai simplesmente observar os picos que têm um sinal mais forte nas amostras de tumores resistentes ao tratamento.
Este exercício faz parte do curso
ChIP-seq com Bioconductor em R
Instruções do exercício
- Selecione todos os picos que têm maior intensidade nas amostras resistentes ao tratamento do que nas amostras de tumor primário.
- Execute a análise de enriquecimento.
- Imprima os resultados da análise.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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)