Scasat还成功应用于公开可用的数据集,显示其用于处理和分析使用不同协议和平台生成的单细胞ATAC-seq数据集的总体效用。该工具的成功实施有助于进一步了解单细胞水平的表观遗传机制,并为更容易和更好地分析单细胞ATAC-seq数据提供了机会。 这些数据基于实际实验结果。Nucleic Acids Research评论认为,在未来,这种分析方法...
1,已知DNA序列标签的转座子复合物转座酶Tn5,在细胞核裂解液中进行IP富集开放染色质的DNA后,构建高通量NGS测序的文库;进行高通量测序及基因组序列匹配分析。 2,ATAC-seq的测序结果,和基于组蛋白修饰marker的ChIP-seq有较高的吻合程度。但比ChIP-Seq、MNase-seq和DNase-seq具备更好重复性与更少的细胞/组织量。 3...
ATAC-seq+RNA-seq:一般来说,RNA-seq会优先于ATAC-seq先测,但是差异基因富集出来的基因通路只是一种相关性。想要分析出其中是谁调控了目的基因,就可以通过ATAC-seq来做motif分析,寻找潜在的调控因子,然后再进行后续的实验验证或者chip-seq的验证。 +HiC:对于一些想了解染色质高级结构对生命行为的作用的时候,通常会需...
macs2 callpeak -f BAMPE -g<有效基因组大小>-t<干净的aliged.bam>-n<输出文件名>-q 0.01 --nolambda --nomodel -B --outdir<输出文件位置># ATAC-seq: 此处显示的代码用于无对照的ATAC数据,由于atac关注剪切位点,因此可将片段向5‘移动100bp,随后向3’延伸为200bp的片段(--shift -100 --extsize...
在下游分析前,最好是先对peak calling 后的ChIP-Seq数据进行质量评估。 链交叉相关(Strand cross-correlation) 链交叉相关是一个有效的评估ChIP-Seq质量的方法,它不依赖于peak calling,而是基于ChIP-Seq实验。如果ChIP-Seq实验成功,DNA富集序列标签(蛋白质相互作用的序列)会在reads的双峰富集中产生显著的聚集。产生rea...
图1. 同一数据不同分析方法的结果存在明显差异,且会导致下游结果的不一致。 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-nucleus ATAC-seq data with Paired-Insertion Counting (PIC) and a model-based insertion rate estimator”,提出了...
在通过下游分析生成生物学假设之前,scATAC-seq 数据必须经过预处理步骤才能准确解释。scATAC-seq 数据的预处理从序列文件的多路分解和低质量细胞的去除开始。必须仔细选择用于细胞特征矩阵的基因组区域、数据转换方法、降维 (DR) 方法和用于注释细胞身份的聚类方法。此外,如有必要,必须移除批次效应。由于数据分析中没有灵...
3)核小体编码区的免疫沉淀。4)文库构建和测序。下游数据分析流程类似于单细胞RNA-seq。ScChIP-seq基于染色质功能的多样性和每个群体特有的染色质特征的鉴定来实现细胞群体的聚集,例如某些细胞中H3K27me3标记的丢失可能与化疗耐药有关。然而,由于单个细胞产生的数据过于稀少,需要数千个细胞才能获得良好的聚类结果。
这两个教程非常细致地讲解了从Raw data到ATAC-seq 的peak数据的分析流程,数据处理这部分就不多赘述了,不过这里老熊要特别强调一下质控这步帮助大家理解: 上图我们可以看到,每一步分析(红色箭头)都涉及到质控,质控对于得到正确的分析结果至关重要:ATAC-seq的...
首先，研究人员通过ATAC-seq分析了1-MCP短期或长期处理下木瓜果实染色质可及性的变化。PCA（Pearson correlation analysis）（图2A）显示对照组不同生物重复之间的相关系数为0.96，1-MCP处理2h组的相关系数为0.98和1-MCP处理16h组的相关系数为0.98，不同生物学重复之间具有高相关系数，这表明了该研究采样和数据的...