2024第五课:单细胞ATAC数据分析 数据分析atac数据分析单细胞 视频文本 温馨提示:文本由机器自动转译,部分词句存在误差,以视频为准 00:01 好,哎,时间差不多了。我们来上我们的第5课啊,第5课哎,单细胞的这个a tag的数据分析。啊,我不知道大家对a tag的数据接触的有多少啊,我相信应该是比较少的啊。啊,是多方...
snap.pl.umap(atac, color="cell_type", interactive=False, height=550 Perform joint embedding assert (rna.obs_names == atac.obs_names).all() embedding = snap.tl.multi_spectral([rna, atac], features=None)[1] atac.obsm['X_joint'] = embedding snap.tl.umap(atac, use_rep='X_joint') ...
单细胞转录组测序(scRNA-seq)是在单细胞水平上研究基因表达差异的技术,为细胞异质性研究提供了有力手段。而单细胞ATAC测序(scATAC-seq)是利用转座酶在单细胞水平上研究染色质开放性的技术,可以提供高分辨率的单细胞染色质开放图谱,有助于深入研究细胞异质性的表观遗传调控机理。它们的研究对象一个是mRNA,一个是染色...
传统的混池ATAC-seq分析中,会使用TSS富集得分作为标准流程的一部分,用于确定信噪比(如 ENCODE计划)。我们和其他人通过混池ATAC-seq和scATAC-seq分析发现,TSS富集得分在大部分的细胞类型中都具有代表性。TSS富集得分的背后思想是,由于大蛋白复合体会结合在启动子区域,ATAC-seq数据更多的富集在基因的TSS区域而不基因组...
scAGDE通过其独特的峰值重要性评分来有效筛选和评估单细胞ATAC-seq数据中的峰值,从而在下游分析中减轻了维度灾难。该评分反映了每个峰值对低维表示学习的贡献,是从编码器网络的权重中提取的,编码器学习了染色质可及性谱系。通过这种方法,s...
主流的分析:scATAC基础分析、单细胞RNA和ATAC联合分析、ATAC的区域差异分析、ATAC的多样本联合分析、多组学分析(ATAC + RNA)。 大家只要玩明白其中的一个,单细胞联合ATAC分析就不是问题。 今天我们分享的是snapATAC2,2024年1月发表于Nature Methods。 Standard pipeline ...
总的来说,作者开发的SELMA系列方法利用单纯形编码改进了高通量测序数据中序列偏倚的量化模型,可以更准确地估计并修正序列偏倚这一酶切内禀属性对开放染色质测序数据不可忽视的影响。这一生物信息学工具可以应用于大量细胞以及单细胞开放染色质...
目前,利用高通量测序(ATAC-seq)分析转座酶可及染色质被认为是全基因组分析染色质可及性的最易获得和最具成本效益的策略。单细胞ATAC-seq(scATAC-seq)技术也被开发出来,用于研究含有异质细胞群的组织样本中细胞类型特异性染色质的可及性。然而,由于scATAC-seq数据本身的高噪声和稀疏性,很难准确提取生物信号并设计...
这是获取单细胞ATAC数据的关键步骤。 1.单细胞分离:采用合适的方法,如流式细胞术或微流控技术,将细胞分离成单个细胞悬液。 2.染色质片段化:利用特定的酶对染色质进行片段化处理。 3.测序文库构建:将片段化的染色质与接头连接,构建测序文库。 4.上机测序:将文库加载到测序仪上进行测序,获取原始测序数据。 三、...
在本教程中,我们将学习使用Signac包对多样本的scATAC-seq数据进行整合分析。这里,我们对来自10x Genomics和sci-ATAC-seq技术测序的成年小鼠大脑的多个单细胞ATAC-seq数据集进行了整合分析。 其中,10x Genomics平台产生的原始数据可从官网下载: TheRaw data