为了帮助解释scATAC-seq测序数据,我们还可以基于来自同一生物系统(人PBMC)的scRNA-seq实验数据对细胞进行分类。在这里,我们利用跨模式整合和标签传输的方法,将scATAC-seq数据和scRNA-seq数据进行整合。我们基于scATAC-seq数据的基因活性矩阵和scRNA-seq数据集的基因表达矩阵识别它们之间共享的相关模式,以鉴定两种模式下匹配...
在上述两个数据集中,sci-ATAC-seq数据是比对到小鼠mm9参考基因组的,而10x的数据是比对到小鼠mm10参考基因组的,因此这两个数据集中peaks的基因组坐标信息是不同的。我们可以使用rtracklayer包将mm9参考基因组的坐标信息转换到mm10中,并使用mm10的坐标更换sci-ATAC-seq数据中peaks的坐标,其中liftover转换的chain文件...
if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("GenomicRanges")library(GenomicRanges)# 创建一个GRanges格式的peaks文件gr<-GRanges(seqnames="chr1",ranges=IRanges(start=c(20,70,300),end=c(120,200,400)))gr GRangesobjectwith3rangesand0metadata colu...
在本教程中,我们将学习使用Signac包进行DNA序列的motif富集分析。Signac包可以使用两种互补的方法进行motif分析:一种是通过在一组差异可及性peaks中找到overrepresented的基序motifs,另一种是在不同细胞组之间执行差异基序活性(motif activity)分析的方法。 安装并加载所需的R包 if (!requireNamespace("BiocManager", qui...