RUVSeq、PCA分析与多算法比较

56、使用从1到10的多个k值运行RUVSeq，并比较每次RUVSeq运行的归一化计数得到的主成分分析（PCA）图。

通常，运行时需依次设置 k 值从 1 到 10，对每次运行得到的归一化计数数据使用 plotPCA 函数绘制 PCA 图，然后从主成分的解释方差比例、样本的聚类情况等方面进行对比。若主成分解释方差比例高，且病例组和对照组样本分离明显，说明该 k 值下的归一化效果较好。

57、使用 sva 包发现不需要的变异来源，并使用 sva 的输出变量重新进行差异表达分析，然后将结果与使用 RUVSeq 校正的归一化计数的 DESeq2 结果进行比较。

一般而言，需先使用 sva 包估计潜在变异源，将其整合到 DESeq2 的设计公式中重新分析，再将结果与使用 RUVSeq 校正归一化计数的 DESeq2 结果对比，可从差异表达基因数量、基因重叠情况、统计指标等方面进行比较。

58、对所有可用的ChIP和Input数据集应用片段大小估计程序。

首先，从 compGenomRData 包中获取数据集，路径为：

data_path = system.file('extdata/chip-seq', package='compGenomRData')

并列出数据集：

chip_files = list.files(data_path, full.names=TRUE)

然后，针对每个数据集，使用合适的工具或方法进行片段大小估计，可使用生物信息学工具如 MACS2 等进行操作。

59、使用GViz可视化CTCF、SMC3和ZNF143的图谱。

首先加载必要的包，然后定义基因组轴轨道，将信号转换为基因组范围并定义信号轨道