寻找共同主题
chipenrich 包提供了 chipenrich() 函数，用于识别与 ChIP-seq 峰更频繁相关的基因集合，频繁程度超出随机期望。为此，确定如何对基因进行分组非常重要。本练习中，您将查看由 Broad Institute 定义的 Hallmark 基因集。
通常，您会将分析限定在差异结合的峰上，以突出区分两组样本的分子过程。由于当前数据的样本量较小，您将在本练习中仅查看在耐药肿瘤样本中信号更强的峰。
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
- 选择在耐药样本中强度高于原发肿瘤样本的所有峰。
- 运行富集分析。
- 打印分析结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)