DSS:甲基化差异分析

两组比较（有重复）

输入数据格式
上游分析进行bismark_methylation_extractor后获得一个包含计数信息的coverage文件，计数文件包含：chr，start，end，methylation%，count methylated，count unmethylated。修改此文件即可。

读入输入文件：makeBSsepData

dat.list是一个列表，里面的元素是所有样本的输入文件
BSobj = makeBSsepData(dat.list,c("C1","C2","N1","N2")) [1:1000,]

call DML:DMLtest + callDML
包括以下步骤：估算所有CpG位点的平均甲基化水平；估算每个CpG位点的离散度；进行Wald-test。
dml = DMLtest(BSobj,group1 = c("C1","C2"),group2 = c("N1","N2"),smoothing = TRUE)
对于WGBS数据，建议进行平滑处理。
使用callDML函数call DML：

dmls = callDML(dml,p.threshold = 0.001,delta =  0.1)
delta指定差异阈值

call DMR:callDMR

dmrs = callDMR(dml,p.threshold = 0.05,delta = 0.1)
选择一个合理的阈值来定义DMRs是非常困难的，所以建议尝试不同的阈值。

DMR可视化：showOneDMR

showOneDMR(dmrs[1,],BSobj)
第一个甲基化区域

单样本VS单样本

BSobj = makeBSsepData(dat.list,c("C1","N1")) [1:1000,]
dml = DMLTest(BSobj,group1 = c("C1"),group2 = c("N1"),smoothing = TRUE)

实验设计：两个参数及以上

假设参数有：菌株种类（A,B,C）,性别（M,F）
构建design矩阵：
建立线性模型:
X = model.matrix(~Strain+ sex,design)
使用DMLfit.multiFactor拟合线性模型：

DMLfit = DMLfit.multiFactor(BSobj,design,formula = ~Strain+ sex+Strain:sex)

使用DMLtest.multiFactor进行DML test：结果不用再callDML，只需要callDMR。

colnames(DMLfit$X)
dmlTest=DMLtest.multiFactor(DMLfit,coef=2)
coef是指定设计矩阵第n列的参数。这里可以使用term直接指代参数名。

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