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关于程序员:ChIPseq-分析文库的复杂性和丰富性7

1. 文库复杂性

ChIPseq 中的一个潜在噪声源是 ChIPseq 库在 PCR 步骤中的适度放大。这可能会导致大量反复读取,从而混同峰值调用。

2. 反复

咱们应该比拟样本之间的反复率,以确定任何经验适度放大的样本,从而确定复杂性较低的可能性。

flattagcounts() 函数报告能够报告反复的数量和总映射读取,因而咱们能够从那里计算咱们的反复率。

myFlags <- flagtagcounts(myQC)
myFlags["DuplicateByChIPQC",]/myFlags["Mapped",]

3. 跨基因 reads 富集

咱们还能够应用 ChIPQC 应用 plotRegi() 函数来查看咱们在基因特色上的 reads 散布。

在这里,与输出样本相比,咱们预计 ChIPseq 信号在 5’UTR 和启动子中更强。

p <- plotRegi(myQC)

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