Гени, що змінюють картину
Визначити піки ChIP-seq — це корисно, але самі по собі вони мало розповідають про те, що відбувається всередині клітини.
У цій вправі ви побачите, як використати геномні анотації, щоб осмислити результати ChIP-seq. До вашого сеансу R уже завантажено два набори генів. Перший, ar_sets, містить список усіх генів, пов'язаних із піками в первинних пухлинах і пухлинах, стійких до лікування. Другий, db_sets, — це підмножина першого, що містить лише гени, пов'язані з піками, які демонструють ознаки диференційного зв'язування між цими двома умовами.
Ви скористаєтеся функцією upset() з пакета UpSetR, щоб візуалізувати перетин між наборами генів для зразків первинних пухлин і пухлин, стійких до лікування.
Ця вправа є частиною курсу
ChIP-seq з Bioconductor у R
Інструкції до вправи
- Перегляньте повні набори генів, збережені в об'єкті
ar_sets. - Візуалізуйте перетин між двома групами за допомогою функції
upset(). - Перегляньте гени з диференційним зв'язуванням.
- Візуалізуйте перетин піків із диференційним зв'язуванням між двома групами за допомогою функції
upset().
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Take a look at the full gene sets
print(___)
# Visualise the overlap between the two groups using the `upset` function
upset(fromList(___))
# Print the genes with differential binding
___(db_sets)
# Visualise the overlap of differentially bound peaks between the two groups using the `upset` function
___(fromList(___))