<!-- README.md是从README生成的。房间。请编辑该文件-->#MethReg公司<!-- 徽章：开始-->[！[codecov](https://codecov.io/gl/tiagochst/methtf/branch/%5Cx6d6173746572/graph/badge.svg？token=NESBYPVF64)](https://codecov.io/gl/tiagochst/methtf)[！[许可证](https://img.shields.io/badked/license-GPL%20\（%3E%3D%202\）-蓝色）]（）<!-- 徽章：结束-->`MethReg`可用于生成协同作用的可测试假设DMRs和TFs在基因调控中的相互作用。`MethReg`可用于评估候选区域或寻找甲基化偶联TF调控整个基因组中的过程。##安装您可以通过以下方式从Bioconductor安装MethReg：```第页BiocManager:：安装（“MethReg”）```##示例这是一个基本示例，向您展示了如何使用软件包：```对库（MethReg）#---------------------------------------#数据输入#---------------------------------------#1）基因表达矩阵#2）DNA甲基化#具有相同的列名数据（“dna.met.chr21”）数据（“gene.exp.chr21.log2”）所有（列名（dna.met.chr21）==列名（gene.exp.chr21.log2））#>[1]正确#由于我们正在与地区合作，因此需要将450k阵列映射到各个地区dna.met.chr21<-make_dnam_se（dna.met.chr21）``````第页#---------------------------------------#映射区域#---------------------------------------#对于每个区域，获取目标基因并预测TF对区域的结合#get_triplet包含其他两个函数：#1）获取区域目标基因#2）获取区域三元组<-create_triplet_distance_based(区域=行名称（dna.met.chr21），motif.search.window.size=50，motif.search.p.cutoff=10^-3，target.method=“genes.promoter.roverlap”，基因组=“hg19”，芯数=1)#>寻找目标基因#>将区域映射到最近的基因#>寻找TFBS#> #> #>附加包：“S4Vectors”#>以下对象已从“package:base”中屏蔽：#> #>展开.grid#>#>附加包：“生物串”#>以下对象已从“package:base”中屏蔽：#> #>strsplit（字符串拆分）#>加入，由=“regionID”``````第页#---------------------------------------#评估两个模型：#---------------------------------------#1）靶基因~TF+DNAm+TF*DNAm#2）靶基因~TF+DNAm_group+TF*DNAm_group#其中，如果样本属于Q4或Q1，则DNAm_group是二进制指示符结果<-交互模型(三胞胎=三胞胎，dnam=dna.met.chr21，exp=基因.exp.chr21.log2)``````第页水头（结果）#>区域ID target_gene_name目标#>1图表21:30372219-30372220 RPL23P2 ENSG00000176054#>2 chr21:30430511-30430512 AF129075.5 ENSG0000231125#>3 chr21:33109780-33109781 AP000255.6 ENSG00000273091#>4 chr21:40692859-40692860 BRWD1 ENSG0000185658#>5 chr21:439882646-43982647 AP001625.6 ENSG00000235772#>6 chr21:439883587-43983588 AP001625.6 ENSG00000235772#>TF_external_gene_name满足TF_symbol目标符号。IQR公司#>1 ETS2 ENSG00000157557 ETS2 RPL23P2 0.182568764#>2 BACH1 ENSG0000156273 BACH1 AF129075.2 0.310379208#>3 GABPA ENSG0000154727 GABPA AP000255.1 0.080160919#>4 GABPA ENSG00000154727 GABPA BRWD1 0.040638333#>5加拿大盾00000154727加拿大盾AP001625.2 0.008670064#>6 GABPA ENSG00000154727 GABPA AP001625.2 0.014175786#>数量_ pval _设置组数量_ fdr _ metGrp数量_ pval_rna.tf数量_ fdr_rna.tf#>1 3.953828e-05 0.0001186148 5.958024e-03 1.787407e-02#>2 7.437666e-01 0.7437665914 6.570509e-04 6.570509 e-04#>3 2.208774e-03 0.0022087741 5.803942e-01 5.803942-01#>4 3.823862e-01 0.3823861582 7.142112e-08 7.142112e-08#>5 4.434057e-01 0.4434057288 4.977765e-02 4.977765e-02#>6 5.619040e-01 0.9778889092 1.305771e-03 2.611541e-03#>quant_pval_metGrp:rna.tf quant_fdr_metGrp:rna.tf quant_sestimate_metGrp#>1 3.768097e-05 0.0001130429-83.041219#>2 7.9459988e-01 0.7945988318-3.533136号#>3 2.305241e-03 0.0023052406-30.858474#>4 4.999473e-01 0.4999473203-3.386762#>5 4.663539e-01 0.4663538741-10.643704#>6 5.234533e-01 0.9782246238-5.525037#>quant_estimate_rna.tf quant_deimate_metGrp:rna.tf-模型.分位数#>1-2.0395999 3.8764266稳健线性模型#>2 1.3437155 0.1642009稳健线性模型#>3 0.2627746 1.8528803稳健线性模型#>4 1.3876278 0.1522536稳健线性模型#>5 1.1156152 0.5884195稳健线性模型#>6 1.2125286 0.3594288稳健线性模型#>威尔科森_pval_target_q4met_vs_q1met威尔科森_pval_tf_q4met vs_q1 et#> 1 0.42735531 0.5707504#> 2 0.47267559 0.4726756#> 3 0.49466484 0.9097219#>4 0.03763531 0.7913368#> 5 0.44952133 0.2730363#> 6 1.00000000 0.2730363#>0个目标基因中的%（Q1和Q4）#> 1 0 %#> 2 5 %#> 3 20 %#> 4 0 %#> 5 10 %#> 6 5 %```#会话信息```对sessionInfo（）#>R版本4.0.2（2020-06-22）#>平台：x86_64-apple-darwin17.0（64位）#>运行于：macOS Catalina 10.15.6#> #>矩阵产品：默认#>BLAS:/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/lib/libRblas.dylib#>LAPACK:/Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.0/Resources/lib/libRlapack.dylib（LAPACK）#> #>区域设置：#>[1]en_US.UTF-8/en_US-UTF-8/en_US.UNTF-8/C/en_US。UTF-8/C/en_US#> #>附加的基本包：#>[1]stats4并行统计图形grDevices utils数据集#>[8]方法库#> #>其他附加包：#>[1]牛基因组。哈皮恩斯。UCSC.hg19_1.4.3英国基因组_1.56.0#>[3]rtracklayer_1.48.0生物字符串_2.56.0#>[5]XVector_0.28.0基因组范围_1.40.0#>[7]基因组信息Db_1.24.2 IRanges_2.22.2#>[9]S4Vectors_0.26.1 sesameData_1.6.0#>[11]实验Hub_11.5.3注释Hub_2.20.2#>[13]生物文件缓存_1.12.1 dbplyr_1.4.4#>[15]生物遗传学_0.34.0 MethReg_0.99.11#>#>通过命名空间加载（未附加）：#>[1]readxl_1.3.1后台_1.1.10#>[3]plyr_1.8.6生物平行_1.22.0#>[5]ggplot2_3.3.2 TFBS工具_1.26.0#>[7]消化_0.6.25 foreach_1.5.0#>[9]htmltools_0.5.0开始.db_3.11.4#>[11]马格里特_1.5回忆录_1.1.0#>[13]doParallel_1.0.15 sfsmisc_1.1-7文件#>[15]openxlsx_4.1.5读卡器_1.3.1#>[17]注释_1.66.0矩阵Stats_0.56.0#>[19]参考文献_2.10.1 JASPAR2020_0.99.10#>[21]prettyunits_1.1.1颜色空间_1.4-1#>[23]blob_1.2.1振打器-0.3.1#>[25]避风港_2.3.1 xfun_0.17#>[27]dplyr_1.0.2蜡笔_1.3.4#>[29]RCurl_1.98-1.2 TFMP值_0.0.8#>[31]迭代器_1.0.12 glue_1.4.2#>[33]表格_0.3.0参数_1.6.0#>[35]zlibbioc_1.34.0延迟阵列-0.14.1#>[37]汽车3.0-9小麦地图0.1.0#>[39]Rhdf5lib_1.10.1 HDF5阵列_1.16.1#>[41]abind_1.4-5量表_1.1.1#>[43]磅_1.5.5 DBI_1.1.0#>[45]rstatix_0.6.0卢比_1.0.5#>[47]xtable_1.8-4进度_1.2.2#>[49]外来_0.8-80位_4.0.4#>[51]预处理Core_1.50.0 httr_1.4.2#>[53]RColorBrewer_1.1-2省略号0.3.1#>[55]pkgconfig_2.0.3 XML_3.99-0.5#>[57]R.methodsS3_1.8.1 DNAcopy_1.62.0方法#>[59]潮汐选择_1.1.0 rlang_0.4.7#>[61]重塑2_1.4.4 later_1.1.0.1#>[63]注释Dbi_1.50.3 munsell_0.5.0#>[65]BiocVersion_3.11.1细胞范围_1.1.0#>[67]工具_S.0.2 Dirichlet多项式_1.30.0#>[69]概述_0.0.2 RSQLite_2.2.0#>[71]扫帚_0.7.0评估_0.14#>[73]字符串_1.4.0快速映射_1.0.1#>[75]山药2.2.1针织品_1.29#>[77]位64_4.0.5 zip_2.1.1#>[79]caTools_1.18.0呜呜_0.3.4#>[81]随机森林_4.6-14 KEGGREST_1.28.0#>[83]mime_0.9 R.oo_1.24.0码#>[85]功率Law_0.70.6 pracma_2.2.9#>[87]编译器_4.0.2 curl_4.3#>[89]png_0.1-7交互式DisplayBase_1.26.3#>[91]ggsignif_0.6.0藏文3.0.3#>[93]字符串_1.5.3适用于猫0.5.0#>[95]格子_0.20-41 CNEr_1.24.0#>[97]矩阵_1.2-18 vctrs_0.3.4#>[99]支柱_1.4.6生命周期_0.2.0#>[101]BiocManager_1.30.10数据表_1.13.0#>[103]比特ops_1.0-6 httpuv_1.5.4#>[105]R6_2.4.1承诺_1.1.1#>[107]rio_0.5.16代码工具_0.2-16#>[109]MASS_7.3-53 gtools_3.8.2#>[111]断言_0.2.1 seqLogo_1.54.3#>[113]rhdf5_2.32.2总结实验_1.18.2#>[115]基因组比对_1.24.0 Rsamtools_2.4.0#>[117]基因组信息DbData_1.2.3 hms_0.5.3#>[119]motismatchr_1.10.0网格_4.0.2#>[121]第1.1.2天rmarkdown_2.3天#>[123]汽车数据_3.0-4 ggpubr_0.4.0#>[125]生物基_2.48.0 shin_1.5.0```
