Кластеризація вибірок
Ще один спосіб оцінити подібність між вибірками — ієрархічна кластеризація. Вона складається з двох етапів. Спочатку потрібно обчислити відстані між вибірками на основі (нормалізованого покриття) піків за допомогою функції dist(). Потім використайте ці попарні відстані, щоб згрупувати подібні вибірки за допомогою hclust(). У результаті ви отримаєте дендрограму, що відображає ієрархічні зв'язки між вибірками.
Матриця з належно нормалізованими даними покриття доступна як об'єкт R cover.
Ця вправа є частиною курсу
ChIP-seq з Bioconductor у R
Інструкції до вправи
- Обчисліть попарні відстані між вибірками за допомогою
dist(). - Скористайтеся
hclust(), щоб створити дендрограму з матриці відстаней. - Побудуйте дендрограму.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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(___)