Кластеризация выборок
Ещё один способ оценить сходство между выборками — иерархическая кластеризация. Этот процесс состоит из двух этапов. Сначала нужно вычислить расстояние между выборками на основе (нормализованного покрытия) пиков с помощью функции dist(). Затем эти попарные расстояния используются для группировки похожих выборок с помощью hclust(). В результате будет построена дендрограмма, отражающая иерархические связи между выборками.
Матрица с подходящим образом нормализованными данными о покрытии доступна как R-объект cover.
Это упражнение является частью курса
ChIP-seq с Bioconductor в R
Инструкции к упражнению
- Вычислите попарные расстояния между выборками с помощью
dist(). - Используйте
hclust()для построения дендрограммы на основе матрицы расстояний. - Постройте дендрограмму.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Compute the pairwise distances between samples using `dist`
cover_dist <- ___(t(cover))
# Use `hclust()` to create a dendrogram from the distance matrix
cover_dendro <- ___(cover_dist)
# Plot the dendrogram
plot(___)