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动动发财的小手，点个赞吧！ 1. 包加载我们可以使用 rGREAT 包中提供的 GREAT Bioconductor 接口。 library(rGREAT) 2. GO和功能测试要提交作业，我们可以使用 Myc 峰的 GRanges 并使用 submitGreatJob 函数指定基因组。 此函数返回一个 GreatJob 对象，其中包含对我们在 GREAT 服务器上的结果的引用。要查看可用结果的类别，我们可以在 GreatJob 对象上使用 availableCategories 函数。 great_Job availableCategories可以使用 getEnrichmentTables 函数检索结果表并指定我们希望查看的表。 在这里，我们检索包含 2 个独立数据库结果的“Regulatory Motifs”基因集的结果表。 great_ResultTable = getEnrichmentTables(great_Job, category = "Regulatory Motifs") names(great_ResultTable) great_ResultTable现在我们可以在“MSigDB 预测的启动子基序”基因集的 TSS 中使用 Myc 峰查看我们的基因的富集情况。 msigProMotifs msigProMotifs3. Motifs 分析3.1. Motifs转录因子 ChIPseq 的一个常见做法是研究峰下富集的基序。可以在 R/Bioconductor 中进行从头富集基序，但这可能非常耗时。在这里，我们将使用在线提供的 MEME-ChIP 套件来识别新的基序。 MEME-ChIP 需要一个包含峰下序列的 FASTA 文件作为输入，因此我们使用 BSgenome 包提取它。 3.2. 序列提取首先，我们需要为我们正在处理的基因组加载 BSgenome 对象，UCSC 为小鼠基因组构建的 mm10，BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10。 library(BSgenome) library(BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10) BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10 BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10我们现在有一个 GRanges，以山顶为中心，每个山峰的最高信号点。 macsSummits_GR macsSummits_GR一旦我们使峰重新居中，我们就可以将 getSeq 函数与调整大小的常见峰的 GRanges 和 mm10 的 BSgenome 对象一起使用。 getSeq 函数返回包含峰下序列的 DNAStringSet 对象。 peaksSequences peaksSequences3.3. 写入 FASTA 文件writeXStringSet 函数允许用户将 DNA/RNA/AA（氨基酸）StringSet 对象写入文件。默认情况下，writeXStringSet 函数以 FASTA 格式写入序列信息（根据 MEME-ChIP 的要求）。 writeXStringSet(peaksSequences, file = "mycMel_rep1.fa") 3.4. MEME-ChIP现在文件“mycMel_rep1.fa”包含适合 MEME-ChIP 中 Motif 分析的峰几何中心周围的序列。 在您自己的工作中，您通常会在本地安装了 MEME 的笔记本电脑上运行它，但今天我们会将生成的 FASTA 文件上传到他们的门户网站[1]。按照此处[2]的说明在本地安装 MEME。可以在此处[3]找到 MEME-ChIP 的结果文件 3.5. 结果解析我们可以从 FIMO 输出中检索 MEME-ChIP 中识别的 Myc 基序的位置。 FIMO 将 Myc 基序位置报告为 GFF3 文件，我们应该能够在 IGV 中对其进行可视化。遗憾的是，这个 GFF 文件的命名约定只导致报告了一小部分图案。  3.6. FIMO to R幸运的是，我们可以将 motif 的 GFF 文件解析为 R 并使用 rtracklayer 包中的导入函数解决这个问题。 library(rtracklayer) motifGFF JASPAR20203.9. 使用 TFBStools 从 JASPAR 获取 motifs我们可以使用 TFBSTools 包及其 getMatrixByName 函数访问我们感兴趣的motif的模型。 library(TFBSTools) pfm pfm3.10. 使用 motifmathr 进行 motifs 扫描有了这个 PWM，我们可以使用 motifmathr 包来扫描我们的山峰以寻找 Myc motif并返回motif的位置。 我们需要提供我们的 PWM、要在内部扫描的 GRanges 和要从中提取序列的 BSGenome 对象。我们还将输出参数设置为这个实例的位置。 library(motifmatchr) MycMotifs MycMotifs3.11. 导出匹配的 motifs我们可以导出峰内的 Myc 基序位置，以便稍后在 IGV 中使用或用于元图可视化。 export.bed(MycMotifs[[1]], con = "MycMotifs.bed") 参考资料[1] MEME: http://meme-suite.org/tools/meme-chip [2] Installation: http://meme-suite.org/doc/download.html [3] 结果: http://rockefelleruniversity.github.io/myc_Meme_Example/meme-chip.html |
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