我们开发了一种简单的策略来生成单个细胞的染色质谱,我们称之为 单细胞CUT&Tag(scCUT&Tag) (图6a)。我们对大量K562细胞群体进行H3K27me3修饰的scCUT&Tag分析,但在步骤之间温和离心,而不是ConcanavalinA 磁珠。整合后,我们使用Takara ICELL8纳米分装系统将单个细胞分离到5184孔的纳米孔芯片里,通过对芯片成像识别包...
衡量ChIP-seq、CUT-RUN以及CUT-Tag的性能,在每个数据集都取8M reads的测序深度的前提下,发现尽管pattern相似,但是CUT-Tag具有最低的background: 所以在测序数据量有限(稀有样本)的情况下,ChIP就无能为力了 可以看到,以K4me1为例,在相同测序深度条件下CUT-Tag的信号值是略高于CUT-RUN的 虽然基因的转录状态可以从...
同时作者将数据与iCell8 scCUT&Tag与scChIP–seq m比较,指纹图谱显示,与scChIP-seq相比,scCUT&Tag具有更高的特异性和更好的信噪比,其特异性水平与iCell8 scCUT&Tag相似。 2、单个组蛋白修饰的 scCUT&Tag 可用来识别小鼠大脑中的特定细胞群 为了对细胞进行解卷积和聚类,作者使用 5 kb(H3K4me3、H3K27ac 和 ...
本文描述了一种改进后的CUT&Tag方法—CUT&Tag2for1,该方法利用RNA聚合酶II抗体(Pol2 Serine-5 phosphate)和一类抑制性组蛋白修饰(H3K27me3)抗体的混合物,通过计算信号反卷积以产生单个细胞中活跃和抑制性调控的高分辨率图谱。CUT&Tag2for1方法提供了单流程绘制活跃启动子,增强子和抑制性调控元件的完整分析方法,是...
为了计算λbg(下面讨论的一个参数),MACS 需要有效基因组大小或可映射的基因组大小。可映射性与基因组中特定位置的 k-mers 的唯一性有关。低复杂性和重复区域具有低唯一性,这意味着低可映射性。因此,我们需要提供有效基因组长度来校正低可映射区域中真实信号的损失。
K-mer 含量模块检查序列的任何小片段是否存在位置偏差。它测量文库中每个位置上每种七聚体(7-mer)的数量,然后使用二项式检验来查找所有位置上与均匀覆盖度的显著偏差。任何具有位置偏向性富集的 K-mer 都会被报告,并且还会绘制出前 6 个偏差最大的 K-mer 以展示它们的分布情况。
1.scNanoSeq-CUT&Tag能够在单细胞水平上精准捕获染色质修饰特征并鉴定不同细胞类型。 为了评估scNanoSeq-CUT&Tag技术的可靠性,该研究首先使用该技术深入分析了六种有代表性的人类细胞系(K562、293T、GM12878、HG002、H9、HFF1)的七种染色质修饰状态,包括五种组蛋白共价修饰(H3K4me3、H3K27ac、H3K36me3、H3K...
使用CUT&Tag-IT™ Assay Kit建议使用什么对照? 试剂和流程的技术性阳性对照推荐使用抗体H3K27me3(cat#39157)。阴性对照我们建议仅使用二抗而不使用一抗,这将显示二抗和pA-Tn5在你的样本中的背景。 Q9 我需要加入IgG对照吗? 在CUT&Tag实验中包括IgG对照的目的是确定pA-Tn5是否特异性的定位于抗体所在/富集的基...
2. 词性标注(POS Tag) 词性也称为词类或词汇类别。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集 词性:词类,词汇性质,词汇的语义功能,词汇的所属类别 词性取决于:1.选定的词的类别体系 2.词汇本身在语句中上下文的语法语义功能 一个词汇有多个不同的词性,词性兼类现象 词性唯一:单性词 词性多于2个:兼类词 词性...
一、字符串离散化上图是我们本次需要分析的数据, 有一个 tags 标签, 它代表每个英雄的属性, 每英雄的属性有多个, 他们房子一个列表里 (类型是字符串) 我们第一步做的就是将它拆分, 将数据变为 宽数据首先我们需要将 tag 中所有的类别提取出来, 然后再创建一个与原数据同长, 与类别同宽的全为 0 的数组...