Những gene tạo nên khác biệt
Xác định các đỉnh (peaks) trong ChIP-seq là bước quan trọng, nhưng bản thân nó chưa nói nhiều về những gì đang diễn ra bên trong tế bào.
Trong bài tập này, bạn sẽ xem nhanh cách dùng chú giải hệ gen (genome annotations) để diễn giải kết quả ChIP-seq. Hai
bộ gene đã được nạp sẵn vào phiên R cho bạn. Bộ đầu tiên, ar_sets, chứa danh sách tất cả các gene liên quan
đến các đỉnh trong khối u nguyên phát và kháng điều trị. Bộ thứ hai, db_sets, là một tập con của bộ đầu tiên,
chỉ gồm những gene liên quan đến các đỉnh cho thấy bằng chứng về mức độ gắn kết khác biệt giữa hai điều kiện.
Bạn sẽ dùng hàm upset() từ gói UpSetR để trực quan hóa mức độ chồng lắp giữa các tập gene của mẫu khối u
nguyên phát và kháng điều trị.
Bài tập này là một phần của khóa học
ChIP-seq với Bioconductor trong R
Hướng dẫn bài tập
- Xem toàn bộ các tập gene được lưu trong đối tượng
ar_sets. - Trực quan hóa phần chồng lắp giữa hai nhóm bằng hàm
upset(). - Xem các gene có mức độ gắn kết khác biệt.
- Trực quan hóa phần chồng lắp của các đỉnh có gắn kết khác biệt giữa hai nhóm bằng hàm
upset().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(___))