Поиск общих закономерностей
Пакет chipenrich предоставляет функцию chipenrich(), которая позволяет выявлять группы генов, чаще связанных с пиками ChIP-seq, чем можно было бы ожидать случайно. Для этого важно определить принцип группировки генов. В данном упражнении вы будете работать с наборами генов Hallmark, определёнными в Институте Броуда.
Как правило, анализ стоит ограничивать дифференциально связанными пиками — это помогает акцентировать внимание на молекулярных процессах, отличающих две группы образцов. Однако из-за небольшого размера выборки в данном случае вы будете рассматривать только те пики, которые демонстрируют более сильный сигнал в образцах опухолей, устойчивых к лечению.
Это упражнение является частью курса
ChIP-seq с Bioconductor в R
Инструкции к упражнению
- Выберите все пики, интенсивность которых выше в образцах опухолей, устойчивых к лечению, чем в образцах первичных опухолей.
- Запустите анализ обогащения.
- Выведите результаты анализа.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)