03 DiffBind 差异结合分析
ChIP-seq 的差异分析和 RNA-seq 思路一样：把每个 peak 在每个样本里的 reads 数当 作"表达量"，用 DESeq2 或 edgeR 做统计检验。DiffBind 把这条流程封装成几个函数，从 peak 文件 + BAM 到差异结合位点一步到位。
本章用 DiffBind 自带的 tamoxifen 数据演示：11 个乳腺癌细胞系的 ER（雌激素受体）ChIP-seq，分为 Responsive（对他莫昔芬敏感）和 Resistant（耐药）两组。
真实示例
配套脚本 epi03_diffbind_sci.R 在 tamoxifen 数据上跑完整的差异结合分析：
Rscript scripts/epigenomics/epi03_diffbind_sci.R
每张图看什么
图 1：样本间 binding affinity 的相关性热图。同一条件的样本应该聚在一起。
图 2：PCA 按条件着色。Responsive 和 Resistant 在 PC1 上分开。
图 3：MA plot。红点是 FDR < 0.05 的差异结合位点。
图 4：火山图。横轴 log2FC，纵轴 -log10(FDR)。
图 5：差异结合位点的 binding affinity 热图。每行一个 peak，每列一个样本。
图 6：差异位点按方向分：Gained（Responsive 里更强）vs Lost（Resistant 里更强）。
核心代码
library(DiffBind)
data(tamoxifen_counts)
# 设置对比
tamoxifen <- dba.contrast(tamoxifen, categories = DBA_CONDITION)
# 差异分析（DESeq2 后端）
tamoxifen <- dba.analyze(tamoxifen, method = DBA_DESEQ2)
# 提取结果
db_report <- dba.report(tamoxifen)
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