找出共同主題
套件 chipenrich 提供 chipenrich() 函式，用來找出與 ChIP-seq 峰值（peaks）關聯次數高於隨機機率預期的基因群組。為此，決定應如何將基因分組非常關鍵。這個練習中，你會查看在 Broad Institute 定義的 Hallmark genesets。
一般來說，你會把分析範圍限制在差異性結合的峰值上，以凸顯區分兩組樣本的分子機制。不過，由於你現在處理的資料樣本數很小，這裡將僅查看在治療抗性腫瘤樣本中訊號較強的峰值。
本練習屬於課程
在 R 中使用 Bioconductor 進行 ChIP-seq
練習說明
- 選取在治療抗性樣本中的強度高於原發腫瘤樣本的所有峰值。
- 執行富集分析。
- 列印分析結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)