Yolaklar üzerindeki etkiyi anlama
Yolaklar, genleri gruplamanın bir başka kullanışlı yoludur. Bu egzersizde, birincil tümör örneklerinde daha belirgin olan piklere bakan bir yolak zenginleşme analizinin sonuçlarını inceleyeceksin. enrich_primary nesnesi sonuçları içeriyor. Bu, dört girdiden oluşan bir listedir. Bu aşamada asıl ilgin results üzerinde; bu, anlamlılığa göre sıralanmış zenginleşme sonuçlarından oluşan bir veri çerçevesidir. Gen kümelerinin kimliğini ve adını, ayrıca gen kümesinin parçası olan piklerle ilişkili genleri içerir. Burada genler Entrez ID olarak raporlanmıştır. Entrez ID’ler ile gen sembolleri arasında dönüşüm yapmak için org.Hs.eg.db paketinin sağladığı veritabanını kullanabilirsin. select() fonksiyonu, ENTREZID anahtar türünü kullanarak SYMBOL sütunundan girişleri seçmek için pratik bir arayüz sunar.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Bioconductor kullanarak ChIP-seq
Egzersiz talimatları
- En üstteki gen kümelerini incele.
- En yüksek sıradaki küme için gen ID’lerini çıkar.
- Gen ID’lerini bir vektöre böl.
- Gen ID’lerini gen sembollerine dönüştür.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)