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ArchR 需要基因和基因组注释来执行诸如计算 TSS 富集评分、核苷酸含量和基因活性评分等操作。ArchR 默认支持“hg19”、“hg38”、“mm9”和“mm10”,这些基因组都是可通过addArchRGenome函数直接使用。addArchRGenome指定物种时,内部已经默认调用该物种对应的gene 和genome注释信息。ArchR也可以使用 createGeneAnnotation()...
ArchR先将文件同步并行切割成比较小的hdf5 chunk文件,所有染色体是并行处理,同时将染色体字段从hdf5文件中移除,以及将细胞barcode 字符串改为RLE( run-length encoding)编码(下图a中),RLE编码适用于字符串中重复单元比较多的场景,比如说barcode是 ”AAATTGCCCCTTTT”,那么使用 RLE 编码后则为 “A3T2G1C4T4”,很明...
本章的中间“Peak2GeneLinkage”部分里的代码,因为按照官网的代码运行总是报错,所以我去ArchR的github上直接问的developer(见https://github.com/GreenleafLab/ArchR/issues/442)。根据developer说的,是代码本身的bug,所以他们在新版ArchR里修复了这个bug。(如何安装新版的ArchR下文里有提到)所以这就是对于任何我们想学...
ArchR官网教程学习笔记14:ArchR的Footprinting分析 ArchR官网教程学习笔记15:ArchR的整合分析 为了在拟时间(pseudo-time)中对细胞进行排序,ArchR在ArchRProject中创建了细胞轨迹,这些轨迹可以在较低的N维子空间中对细胞进行排序。以前,我们在二维UMAP子空间中执行了这种排序,但ArchR改进了这种方法,使N维子空间(即LSI)内的...
需要指出的是,ArchR 提供了并行化算法,将总的细胞分成更小的细胞组,单独执行比对,极大地提高了运行效率。 2. ArchR 识别 Co-accessibility ArchR 采用了 Cicero 引入的方法,在分析之前创建低重叠的细胞集合,过滤与任何其他集合重叠度大于 80% 的细胞群,以减少偏差。为了提高这种方法的速度,ArchR 开发了一个优化的迭...
本文深入探讨了基因组文件的创建流程在ArchR分析中的重要性。首先回顾了ATAC-seq的基本概念和ArchR工具的基本框架。接着重点介绍了如何构建参考基因组，这是进行基因活性分析的基础。构建基因组文件，通常对于常规物种如人和小鼠相对简单，但对于非常规物种，构建过程则可能较为复杂。本文介绍了在遇到构建问题时...
(ArchR;https://www.archrproject.com/) that enables fast and comprehensive analysis of single-cell chromatin accessibility data. ArchR provides an intuitive, user-focused interface for complex single-cell analyses, including doublet removal, single-cell clustering and cell type identification, unified ...
python中archr模型拟合result参数介绍 python做arima模型预测,1.数据的平稳性1.1.平稳性:1.平稳性是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段时间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去。2.平稳性要求序列的均值和方差不发生明显的变化1.2.严平稳和弱平稳1严平稳
在ArchR中，数据通过Arrow文件进行管理。每个Arrow文件记录了独立样本的所有信息，包括元数据、开放的fragment和数据矩阵。独立样本是分析的基本单元，最好具有详尽的分析内容，如特定条件下的单个重复。创建Arrow文件时，会编辑和更新相关文件，添加额外信息层。Arrow文件实际上是磁盘上的HDF5文件路径，而不是...