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1. 数据
明天,咱们将持续回顾咱们在上一次中钻研的 Myc ChIPseq。这包含用于 MEL 和 Ch12 细胞系的 Myc ChIPseq。
- 可在此处找到 MEL 细胞系中 Myc ChIPseq 的信息和文件
- 可在此处找到 Ch12 细胞系中 Myc ChIPseq 的信息和文件
在数据目录中,咱们依照上一节中概述的解决步骤提供了来自 MACS2 的峰值调用。
MEL 和 Ch12 细胞系中 Myc 的峰值调用能够在:
data/peaks/
- data/peaks/Mel_1_peaks.xls
- data/peaks/Mel_2_peaks.xls
- data/peaks/Ch12_1_peaks.xls
- data/peaks/Ch12_1_peaks.xls
2. ChIP Peaks
在上一节中,咱们回顾了如何应用 MACS2 等峰值调用程序辨认假设的转录因子联合位点。
library(GenomicRanges) | |
macsPeaks <- "data/peaks/Mel_1_peaks.xls" | |
macsPeaks_DF <- read.delim(macsPeaks,comment.char="#") | |
macsPeaks_GR <- GRanges(seqnames=macsPeaks_DF[,"chr"], | |
IRanges(macsPeaks_DF[,"start"],macsPeaks_DF[,"end"])) | |
mcols(macsPeaks_GR) <- macsPeaks_DF[,c("abs_summit", "fold_enrichment")] | |
macsPeaks_GR[1:5,] |
3. 基因正文
因为转录因子,如名称所示,可能调节其靶基因的转录,咱们应用 ChIPseeker 包将代表潜在转录因子联合事件的峰与其重叠或最靠近的 mm10 基因相关联。
library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene) | |
library(ChIPseeker) | |
peakAnno <- annotatePeak(macsPeaks_GR, tssRegion=c(-1000, 1000), | |
TxDb=TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene, | |
annoDb="org.Mm.eg.db") |
这使咱们可能生成峰及其预测指标基因的 GRanges 或数据框。
annotatedPeaksGR <- as.GRanges(peakAnno) | |
annotatedPeaksDF <- as.data.frame(peakAnno) | |
annotatedPeaksDF[1:2,] |
本文由 mdnice 多平台公布
正文完