compartmap 1.0.3
Compartmap扩展方法来执行A / B室推理从(sc) ATAC-seq和甲基化数组最初提出的福丁2015年汉森,基因组生物学(https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059 - 015 - 0741 - y)。最初,福丁和汉森证明,染色质构象可以推断(sc) ATAC-seq,亚硫酸氢盐测序,DNase-seq和甲基化数组,类似于嗝提供的结果。因此,除了上述分析所提供的信息,也可以推断染色质状态。然而,这些数据被限制组A / B室推理水平。
在这里,我们提出一个方法来推断sample-level染色质状态,从而使细胞(联合国)监督聚类样本/基于a / B隔间。要实现这一点,我们采用收缩估计对全球或目标意味着,使用染色体或基因组信息从ATAC-seq和甲基化数组(例如Illumina公司450 k或史诗数组)。compartmap可以嵌入和可视化的输出使用您喜欢的聚类方法,如UMAP / tSNE。
预期的输入compartmap RangedSummarizedExperiment对象或GenomicRatioSet对象。可以使用这些包ATACseeker或芝麻。
图书馆(compartmap)# #加载所需的包:minfi# #加载所需的包:BiocGenerics# #加载所需的包:平行# # # #附加包:“BiocGenerics”# #以下对象从包:平行的蒙面:# # # # clusterApply, clusterApplyLB, clusterCall, clusterEvalQ, # # clusterExport, clusterMap, parApply, parCapply, parLapply, # # parLapplyLB, parRapply, parSapply parSapplyLB# #以下对象是蒙面的包:统计数据:# # # #差,疯了,sd, var, xtabs# #以下对象从包:基地的蒙面:# # # #过滤器,发现,地图,位置,减少,anyDuplicated,追加,# # as.data.frame, basename, cbind, colMeans, colSums colnames, # #目录名,做。电话,重复,eval, evalq, grep, grepl, # #相交,是。无序、拉普兰人、长度、宾州、匹配mget, # #订单,粘贴,pmax, pmax.int, pmin, pmin.int,排名,rbind, # # rowMeans, rowSums, rownames,酸式焦磷酸钠,setdiff,排序,表,# # tapply,联盟,独特的,不可分割的,,。马克斯,which.min# #加载所需的包:GenomicRanges# #加载所需的包:stats4# #加载所需的包:S4Vectors# # # #附加包:“S4Vectors”# #以下对象从包:基地的蒙面:# # # # expand.grid# #加载所需的包:IRanges# #加载所需的包:GenomeInfoDb# #加载所需的包:SummarizedExperiment# #加载所需的包:Biobase# #欢迎Bioconductor # # # #片段包含介绍性的材料;视图与# #“browseVignettes ()”。引用Bioconductor,看# #引文(“Biobase”),和包的引文(“pkgname”)。# #加载所需的包:DelayedArray# #加载所需的包:matrixStats# # # #附加包:“matrixStats”# #以下对象是蒙面的包:Biobase: # # # # anyMissing rowMedians# #加载所需的包:BiocParallel# # # #附加包:“DelayedArray”# #以下对象是蒙面的包:matrixStats: # # # # colMaxs, colMins, colRanges, rowMaxs, rowMins rowRanges# #以下对象从包:基地的蒙面:# # # # aperm,适用# #加载所需的包:Biostrings# #加载所需的包:XVector# # # #附加包:“Biostrings”# #以下对象是蒙面的包:DelayedArray: # # # #类型# #以下对象从包:基地的蒙面:# # # # strsplit# #加载所需的包:bumphunter# #加载所需的包:foreach# #加载所需的包:迭代器# #加载所需的包:locfit# # locfit 1.5 - -9.1 2013-03-22# #设置选项(“download.file.method.GEOquery”=“汽车”)# #设置选项(“GEOquery.inmemory.gpl”= FALSE)# #加载所需的包:Homo.sapiens# #加载所需的包:AnnotationDbi# #加载所需的包:OrganismDbi# #加载所需的包:GenomicFeatures# #加载所需的包:GO.db# ## #加载所需的包:org.Hs.eg.db# ## #加载所需的包:TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene# #加载所需的包:mixOmics# #加载所需的包:质量# # # #附加包:“质量”# #以下对象是蒙面的包:OrganismDbi: # # # #选择# #以下对象是蒙面的包:AnnotationDbi: # # # #选择# #加载所需的包:晶格# #加载所需的包:ggplot2# # # #加载mixOmics 6.6.1 # # # #谢谢你使用mixOmics !学习如何运用我们的方法与我们的教程在www.mixOmics.org上,装饰图案和bookdown https://github.com/mixOmicsTeam/mixOmics # #问题:电子邮件我们mixomics[在]math.univ-toulouse.fr # # bug,问题?https://github.com/mixOmicsTeam/mixOmics/issues # #引用:引用(“mixOmics”)图书馆(GenomicRanges)图书馆(Homo.sapiens)#负载在一些例子中甲基化数组数据#这个数据来自https://f1000research.com/articles/5-1281/v3#数据(meth_array_450k_chr14包=“compartmap”)# ATAC-seq数据负载在一些例子数据(bulkATAC_raw_filtered_chr14包=“compartmap”)处理数据(过滤和执行室推理)包装器函数是用于所有数据类型。
#过程chr14阵列数据的例子#注意:并行运行这个记忆饥饿!# array_compartments < - getCompartments (array.data。chr14, type = "array", parallel = FALSE, chrs = "chr14")#过程chr14 ATAC-seq的示例数据atac_compartments < -getCompartments(filtered.data.chr14类型=“atac”,平行=假,空空的=“chr14”)# #映射染色体“chr14”# #计算萎缩隔间eigenscores BulkCTCL_Patient11_Romi_Day0……# # 108箱了…# #计算相关性…# #做……# #计算特征向量……# #平滑的k 2 2迭代…# #做平滑…# #计算萎缩隔间eigenscores BulkCTCL_Patient11_Romi_Day14……# # 108箱了…# #计算相关性…# #做……# #计算特征向量……# #平滑的k 2 2迭代…# #做平滑…# #计算萎缩隔间eigenscores BulkCTCL_Patient11_Romi_Day7……# # 108箱了…# #计算相关性…# #做……# #计算特征向量……# #平滑的k 2 2迭代…# #做平滑…# #计算萎缩隔间eigenscores BulkCTCL_Patient11_Vori_Day0……# # 108箱了…# #计算相关性…# #做……# #计算特征向量……# #平滑的k 2 2迭代…# #做平滑…# #计算萎缩隔间eigenscores BulkCTCL_Patient11_Vori_Day14……# # 108箱了…# #计算相关性…# #做……# #计算特征向量……# #平滑的k 2 2迭代…# #做平滑…# #计算萎缩隔间eigenscores BulkCTCL_Patient11_Vori_Day21……# # 108箱了…# #计算相关性…# #做……# #计算特征向量……# #平滑的k 2 2迭代…# #做平滑…# #计算萎缩隔间eigenscores BulkCTCL_Patient11_Vori_Day7……# # 108箱了…# #计算相关性…# #做……# #计算特征向量……# #平滑的k 2 2迭代…# #做平滑…# #计算萎缩隔间eigenscores BulkCTCL_Patient1366_Romi_Day14……# # 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#绘制单个样本# 7样品# ylim调整是必要的票面价值(3月=c(1,1,1,1))票面价值(mfrow =c(7,1))plotAB(array_compartments [,1),ylim =c(- - - - - -0.2,0.2),unitarize =真正的)plotAB(array_compartments [,2),ylim =c(- - - - - -0.2,0.2),unitarize =真正的,上面。col =“秋麒麟草”)plotAB(array_compartments [,3),ylim =c(- - - - - -0.2,0.2),unitarize =真正的,上面。col =“darkblue”)plotAB(array_compartments [,4),ylim =c(- - - - - -0.2,0.2),unitarize =真正的,上面。col =“红色”)plotAB(array_compartments [,5),ylim =c(- - - - - -0.2,0.2),unitarize =真正的,上面。col =“黑色”)plotAB(array_compartments [,6),ylim =c(- - - - - -0.2,0.2),unitarize =真正的,上面。col =“青色”)plotAB(array_compartments [,7),ylim =c(- - - - - -0.2,0.2),unitarize =真正的,上面。col =“海绿色的”)#嵌入UMAP无监督聚类图书馆(uwot embed_compartments < -)umap(t(array_compartments),n_neighbors =3,度量=“曼哈顿”,n_components =5,n_trees =One hundred.)#可视化嵌入图书馆(做)图书馆(图)embed_plotly(embed_compartments工具提示=colnames(embed_compartments),show_legend =假)