使用DiffBind进行peak 差异分析

2020-05-07 16:28:15 浏览数 (3)

DiffBind是一个用于peak差异分析的R包，源代码保存在Bioconductor上，链接如下

http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/DiffBind.html

该R包采用了RNA_seq中差异基因表达的思路来进行peak的差异分析，和macs2的差异功能不同，DiffBind需要依赖已有的peak calling结果，将peak区域当做RNA_seq中的基因区域，然后对这些区域进行定量和差异分析，其核心的差异分析通过调用RNA_seq中常用的R包来实现，支持以下3种差异分析的R包

  1. DESeq
  2. DESeq2
  3. edgeR

RNA_seq中进行定量，需要比对的bam文件和基因注释gtf文件, 类似地，DiffBind需要提供样本比对的bam文件以及peak calling得到的peak区域结果文件。为了方便导入，DiffBind提供了一个接口，将导入文件的相关信息保存在一个文件中，该文件内容示意如下

格式为csv, 这个表格的设计是为了考虑兼容性，最大可能的保留实验相关的所有信息。在实际分析中，可能有很多列没有对应信息，直接空值即可。值得注意的是，在ATAC中，样本没有对应的control, 这里control相关的信息为空就好，实际上这里的control也只是列在表格中，定量和差异分析时并不会用到control样本的数据。

Diffbind进行了高度封装，所有的函数都围绕一个自定义的DBA对象为中心，根据自己的数据整理好上述表格，然后通过以下几步代码就可以直接完成差异peak分析了

代码语言：javascript复制
library(DiffBind)
tamoxifen <- dba(sampleSheet="tamoxifen.csv")
tamoxifen <- dba.count(tamoxifen, summits=250)
tamoxifen <- dba.contrast(tamoxifen, categories=DBA_CONDITION)
tamoxifen <- dba.analyze(tamoxifen)
tamoxifen.DB <- dba.report(tamoxifen)

从函数名称也可以看出，从DBA对象开始，整个过程分为以下4步

  1. count，计算peak区域的表达量， 由于不同的peak数据集会存在overlap, 所以首先合并peak区域，当导入的peak数据集越多，理论上合并后的peak平均宽度就会越宽，overlap的peak越多，合并后的peak机会越宽。正事由于merge机制的存在，你会发现最终定量结果中的peak无论是个数还是宽度都和你输入的不太一致
  2. contrast, 构建比较的分组，指定哪些分组进行比较
  3. analyze, 根据定量结果，调用DESeq等R包进行差异分析
  4. report, 提取差异分析结果

需要注意的是，DiffBind要求必须有生物学重复，每组至少有两个样本，否则在contrast那一步会报错，源代码对对组内样本的个数进行了限制

代码语言：javascript复制
if(minMembers < 2) {
    stop('minMembers must be at least 2. Use of replicates strongly advised.')
  }

除了差异分析功能，DiffBind还提功了丰富的可视化功能，具体用法请参考官方文档。

dba edge merge na overlap

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