ChAMP R包使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/champ-r 1. 项目介绍
ChAMP（Chip Analysis Methylation Pipeline）是用于分析Illumina的人类甲基化450k和EPIC芯片数据的R包。它提供了从质量控制到差异甲基化位点（DMPs）和区域（DMRs）识别的一系列功能，同时也涵盖了拷贝数变异（CNAs）分析。ChAMP旨在简化高通量DNA甲基化数据分析流程，并且支持用户调整参数以适应特定分析需求。
2. 项目快速启动
安装ChAMP
在R环境中安装ChAMP前，你需要先安装BiocManager。执行以下命令：
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) {
install.packages("BiocManager")
}
BiocManager::install("ChAMP")
加载数据并进行初步分析
如果你有一个位于testDir目录下的Illumina数据集，可以使用以下代码开始分析流程（假设是450k芯片数据）：
library(ChAMP)
myLoad <- champ.load(directory = "testDir")
CpG_GUI()
champ.QC()
myNorm <- champ.norm()
对于EPIC芯片数据，需要设置arraytype参数：
myLoad <- champ.load(directory = "testDir", arraytype = "EPIC")
CpG_GUI(arraytype = "EPIC")
champ.QC(arraytype = "EPIC")
myNorm <- champ.norm(arraytype = "EPIC")
请注意替换"testDir"为实际数据所在的目录。
3. 应用案例和最佳实践
一个典型的ChAMP分析流程包括以下步骤：
- 加载数据：通过
champ.load()读取IDAT文件或模拟数据。 - 质量控制：使用
champ.QC()检查样品质量。 - 归一化：
champ.norm()对数据进行处理。 - 批效应校正（如有必要）：使用
champ.runCombat()处理批次效应。 - 寻找差异甲基化位点（DMPs）：
champ.DMP()计算DMPs。 - 可视化DMPs：
DMP.GUI()显示结果。 - 寻找差异甲基化区域（DMRs）：
champ.DMR()找到DMRs。 - 可视化DMRs：
DMR.GUI()展示DMR分析结果。 - 拷贝数变异分析：如样本属于血液样品，运行
champ.CNA()分析CNAs。 - 参考基因组比对（仅限血液样本）：使用
champ.refbase()进行比对。
每个步骤都可以根据实际情况调整参数，以满足特定研究需求。
4. 典型生态项目
ChAMP通常与其他Bioconductor包结合使用，例如minfi用于处理基础芯片数据，globaltest和sva用于统计分析，以及illuminaio用于读取 Illumina 格式的数据。这些包共同构成了DNA甲基化分析的生态系统。
除此之外，ChAMP的结果还可以与其他工具进一步整合，例如使用GSEA或Enrichr进行富集分析，或用CNAnorm等专门的CNV分析工具进行拷贝数变异的深入探究。
以上就是ChAMP的基本介绍和使用流程。要获取更详细的信息，请查看ChAMP的官方文档和Bioconductor上的相关资源。祝你的数据分析顺利！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
