methylKit是進行差異甲基化分析

本篇文章為大家展示了methylKit是進行差異甲基化分析，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

methylKit 是一個用于分析甲基化測序數據的R包，不僅支持WGBS，RRBS和目的區域甲基化測序，還支持oxBS-sq, TAB-seq等分析5hmc的數據。 其核心功能是差異甲基化分析和差異甲基化位點和區域的注釋。

安裝過程如下:

source(“http://bioconductor.org/biocLite.R“)
biocLite(“methylKit”)

推薦使用最新版本的R進行安裝，這樣可以使用最新版本的methylKist。
利用methylKit 做差異分析包括3步

1. 讀取原始數據

每個樣本一個原始數據，methylKit支持兩種格式的methylation calling文件

• 純文本格式

  
  

  內容如下

  
  

每一行是一個甲基化位點，coverage 代表覆蓋這個位點的reads數，freqC 代表甲基化C的比例，freqT 代表非甲基化C的比例。這種純文本格式內容非常直觀，文件大小相比bam 文件小很多，讀取的速度更快。
純文本格式的讀取過程如下

treatment參數指定樣本的分組，0代表control組，1代表treatment組

• bam文件

直接讀取Bismark軟件比對產生的bam文件，通過processBismarkAln實現
用法如下：

2. 合并所有樣本的數據

將所有樣本的甲基化情況合并，得到所有樣本的甲基化表達譜，用法如下

meth=unite(myobj, destrand=FALSE)

meth 中的內容如下，其實就是之前的methylation calling文件的合并

在合并的過程中，默認情況下，只有所有的樣本都包含該位點時，才會保留，本質就是取的所有樣本的交集，如果你想要取并集，可以修改min.per.group參數的值，該參數的值代表每組中至少有多少個樣本覆蓋該位點時才保留，如果設置為1，就是取并集。

meth.min=unite(myobj,min.per.group=1L)

3. 執行差異分析

通過calculateDiffMeth函數來執行差異甲基化分析，用法如下

myDiff=calculateDiffMeth(meth)

根據甲基化C是變多了還是變少了，可以將差異甲基化的結果分為兩大類：

1. hypermethylated

2. hypomethylated

hypermethylated表示相比control組，treatment組中的甲基化C更多；hypomethylated則相反，表示treatment組中的甲基化C比control組中少。
采用getMethylDiff函數提取差異分析的結果，用法如下

difference函數表明差異的閾值，只有差異大于該閾值時，才會保留，起始就是meth.diff的值，注意是絕對值大于difference的值。

除了difference閾值之外，還有qvalue閾值，小于該閾值的結果保留。在methylKit中，校正p值采用的是SILM算法，和我們常規的BH算法不同。
type參數定義差異的類型，如果你只關注hypermethylated或者hypomethylated，可以設置type 參數的值，單獨篩選。

在methylKit中，它的差異分析總是針對合并后的甲基化表達譜，如果你的甲基化表達譜每一行是一個甲基化位點，那么差異分析的結果就是差異甲基化位點；如果你的表達譜每一行是一個甲基化區域，那么差異分析的結果就是差異甲基化區域。上面的例子都是針對差異甲基化位點的，下面看下差異甲基化區域的分析。

首先遇到的問題就是甲基化區域如何界定，在methylKit中，按照滑動窗口的方式定義甲基化區域，默認窗口大小為10000 bp ，步長為10000bp,通過tileMethylCounts函數實現。

完整的差異甲基化區域分析的代碼如下：

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