Пошук спільних тем
Пакет chipenrich надає функцію chipenrich(), яка допомагає визначити групи генів, що частіше, ніж випадково, асоціюються з піками ChIP-seq. Для цього важливо вирішити, як саме об'єднувати гени в групи. У цій вправі ви розглядатимете набори генів Hallmark, визначені в Broad Institute.
Зазвичай варто обмежувати аналіз піками з диференційованою зв'язуваністю, щоб підкреслити молекулярні процеси, які відрізняють дві групи зразків. Через малий розмір вибірки у ваших даних ви просто розглядатимете піки, що мають сильніший сигнал у зразках пухлин, стійких до лікування.
Ця вправа є частиною курсу
ChIP-seq з Bioconductor у R
Інструкції до вправи
- Виберіть усі піки, інтенсивність яких вища у зразках, стійких до лікування, ніж у зразках первинної пухлини.
- Запустіть аналіз збагачення.
- Виведіть результати аналізу.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)