本文主要是介绍ChAMP 分析甲基化芯片数据-差异分析下篇，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
对于甲基化芯片的差异分析，除了有探针水平的差异分析，还有差异甲基化区域DMR分析。
差异甲基化区域的示意图如下：
该图片来自Bumphunter的文献，图中绿色矩形代表的就是一个差异甲基化区域。
A 图代表的是甲基化位点的在cancer和normal 两个group的分布, 每组包含8个生物学重复；B 图代表的是DMR 检测的原理，在正负0.1的两条红线是自定义的差异阈值，而黑色的线是根据CpG位点差异程度拟合出来的线，只有当差异超出了阈值，也就是说黑色的线在两条红色线定义的区域之外的时候，才认为是1个候选的DMR。 从图上来看，每个DMR可以看作是从红色线条定义的区域凸出来的部分，叫做bump。
在ChAMP 中，通过champ.DMR函数进行差异甲基化区域分析
用法示例
myDMR <- champ.DMR()
champ.DMR 集成了3种差异甲基化区域分析算法：
Bumphunter
DMRcate
ProbeLasso
默认使用的是Bumphunter算法，三种算法对应的参数会有所不同，具体可以查看函数的帮助文档。
DMR分析完成之后，为了控制假阳性率，都会有一定的过滤手段。在ChAMP中，通过下列两个条件对结果进行过滤
minProbes
DMR区域包括了许多的CpG位点，每个Cp位点对应1个探针，这个参数指定包含的探针的最少个数，默认为7，如果一个DMR覆盖的探针数目少于7个，则不会输出。
adjPvalDmr
这个参数就是我们最常用的校正之后的p值，默认参数为0.05。
如果你的操作系统支持图形界面，可以运行DMR.GUI()命令，在浏览器中交互式的查看结果
DMRtable
差异甲基化区域的染色体区域和p值等基本信息
DMR heatmap
DMR 甲基化水平分布图
每个DMR区间两组样本甲基化水平分布图
这篇关于ChAMP 分析甲基化芯片数据-差异分析下篇的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
