点击Send to,选择File,Format选择Accession List,点击Create File,下载自己要下载的SRR号列表 image.png cat SRR_Acc_List_scATAC.txt |while read id;do (prefetch -X 100G $id &);done #后台下载 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/563699865 SRR转fastq # 单样本 nohup fasterq-dump --split-3 SRR6...
基因表达数据处理 我们可以使用 SCTransform 对基因表达数据进行标准化,并使用 PCA 降低维度。 DefaultAssay(pbmc) <- "RNA" pbmc <- SCTransform(pbmc) pbmc <- RunPCA(pbmc) DNA可及性数据处理 在这里,我们通过执行潜在语义索引( LSI ),以处理 scATAC-seq 数据集的相同方式处理 DNA 可及性检测。
scATAC-seq 数据的批量效应校正通常在没有特定计算工具的情况下间接进行。通过仔细检查,可以删除特定批次的峰或特征[21]、[22]、[26]。批量效应通常在其他预处理步骤中得到纠正,例如选择可变峰值或降维[6]、[28]、[33]。 使用基于非线性算法的数据集成方法可以更系统地校正单细胞组学数据的批量效应。这些方法假设...
近日,来自美国宾夕法尼亚大学的Junhyong Kim实验室在Nature Methods上发表了研究论文“Uniform quantification of single-nucleusATAC-seq data with Paired-Insertion Counting (PIC) and a model-based insertion rate estimator”,提出了统一量化scATAC-seq数据的新方法,PIC,以及一个可以精确估计和比较染色质可及性的...
简单合并scATAC-seq和scRNA-seq数据 代码语言:javascript 复制 data = reference.concatenate(query, batch_categories=["reference", "query"]) 标准流程处理 代码语言:javascript 复制 data.layers["counts"] = data.X.copy() #过滤 sc.pp.filter_genes(data, min_cells=5) #文库大小 sc.pp.normalize_total...
目前的scATAC-seq数据处理方法中,一个重要的分歧是对于染色质开放区域(open chromatin regions)的定量。scATAC-seq的原始数据是DNA片段(fragments),这些片段来自于两个临近的Tn5转座(如图1a)。 图1a,Tn5 转座位置和测序结果的关系示意图。 ...
首先,通过scRNA-seq数据分析,我们可以识别和鉴定出不同的细胞亚群。接着,我们可以使用scRNA-seq的数据来注释scATAC-seq的细胞亚群,最后我们可以通过WNN分析将scATAC-seq和scRNA-seq数据进行整合,构建两组学整合的细胞图谱,并比较两组学的一致性。通过两组学数据的相互验证,可以帮助我们更准确地识别细胞亚群且更深入分析...
单细胞ATAC-seq技术(scATAC-seq)被广泛应用于研究基因表达的调控,包括发掘潜在启动子和增强子(promoters and enhancers),比较转录因子(Transcription factor enrichment)富集等。然而,单细胞ATAC-seq数据的分析流程存在诸多不一致。不一致的数据处理会导致下游结果的不一致,而且用不同分析方式产生的数据没有办法放在一起分析...
今天给大家介绍由新南威尔士州悉尼大学数学与统计学院Yingxin Lin等人在《bioRxiv预印本》上发表了一篇名为“scJoint: transfer learning for data integration of single-cell RNA-seq and ATAC-seq”的文章。文中提出了一种整合scRNA-seq和scATAC-seq数据的异构集合的转移学习方法(scJoint)。scJoint使用一个神经网...
深入探讨单细胞ATAC-seq数据分析,掌握这些分析技术,将助力您在科研道路上更进一步,创新样本将成为文章的亮点。Cicero是一个R包,专门用于处理单细胞染色质可及性数据,通过检测共可及性预测基因组中的顺式调控相互作用,包括增强子与启动子之间的相互作用。Cicero与Monocle 3协同工作,提供了更完善的聚类...