峰区域 vs 背景
现在需要比较峰区域、黑名单区域和背景的覆盖度分布。本练习中，您将查看第 5 号染色体的数据。
该染色体的峰区域、黑名单区域和背景的分箱读取计数分别存放在 peak_bins、bl_bins 和 bkg_bins 中。score 列包含读取计数。
加载本练习所需的全部数据和 R 包可能需要一点时间。请耐心等待。
本练习是课程的一部分
在 R 中使用 Bioconductor 进行 ChIP-seq 分析
练习说明
- 通过将读取计数组织到数据框中，准备绘图数据。
- 使用
rbind()合并这三个数据框。 - 按分箱类型绘制读取计数的箱线图。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Prepare read counts for plotting by organising them in data frames
peak_scores <- data.frame(source="peaks", fragments=___$score)
bl_scores <- data.frame(source="blacklist", fragments=___)
bkg_scores <- data.frame(source="background", fragments=___)
scores <- rbind(___, ___, ___)
# Create a boxplot of the read counts by bin type
ggplot(___, aes(y=fragments, x=source)) + geom_boxplot()