genome = BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38) # link peaks to genes pbmc <- LinkPeaks( object = pbmc, peak.assay = "ATAC", expression.assay = "SCT", genes.use = c("LYZ", "MS4A1") )
图2. ATAC-seq的数据分析和差异peak鉴定 3. 鉴定差异靶基因 研究分析Li2突变体和WT的8DPA纤维RNA-seq数据,以确定开放染色质区域变化对基因表达的影响。差异表达基因(DEG)分析显示,Li2突变体相较于WT有5077个上调和4905个下调基因(图3A)。随后,研究将ATAC-seq鉴定的差异基因和RNA-seq鉴定的DEG进行关联分析。在L...
ATAC-seq+RNA-seq联合分析,可以获得ATAC检测到的染色质高度可及性区域与对应转录本表达的相关性,以及对应转录本相关基因的上游调控序列,构建TF结合后的基因表达调控机制,从而整体分析该特定时空下从DNA到RNA的调控网络,并且相互验证,进一步结合基因功能分析、实验表型进行讨论,清晰展现从表观调控—基因表达—基因功能—表...
与组织学结果一致,基于基因表达(RNA-seq)和染色质可及性(ATAC-seq)数据的PCA显示,皮质和髓质样本之间有明显的分离(图2b)。使用KPMP肾脏组织图谱中的snRNA-seq数据作为参考,作者使用BisqueRNA对大量RNA-seq数据中不同肾细胞类型的估计丰度进行了去卷积(图2c)。与预期的一样,在皮质样本中有更大比例的近端小管细胞...
我们可以通过DNA可及性数据来评估每个细胞的质量控制指标,并排除那些指标异常的细胞。此外,对于那些在RNA或ATAC检测中计数特别低或特别高的细胞,我们也会进行剔除。 DefaultAssay(pbmc)<-"ATAC"pbmc<-NucleosomeSignal(pbmc)pbmc<-TSSEnrichment(pbmc) 对象数据中变量之间的相互关系可以通过DensityScatter()函数来直观展示...
最后,整合RNA-seq和ATAC-seq数据,研究染色质状态的变化是否与DEGs相关。大多数DARs被定位于代表启动子可接近染色质的转录起始位点的300bp范围内,与对照组相比,Ru1处理组的转录起始位点区域的可及性有所增加。与预期的一样,基因表达水平与ATAC-seq信...
本次报告围绕以下内容展开:1.ATAC-seq技术简介2.ATAC-seq数据分析讲解3.ATAC-seq与RNA-seq联合应用案例分享技术咨询请加微信号:wt119666, 视频播放量 5707、弹幕量 9、点赞数 62、投硬币枚数 30、收藏人数 321、转发人数 91, 视频作者 臻阅生物, 作者简介 表观基因组领跑
ATAC-seq、RNA-seq、Ribo-seq结果概述 对照组(CK)和在4℃下处理了24h(低温,LT)植物样本进行ATAC-seq、RNA-seq、Ribo-seq,分别统计得到的clean reads数、Q20、Q30比例。qRT-PCR结果与RNA-seq数据一致,PCA分析表明样本重复性很高。 2 在转录和翻译水平上对寒冷响应 ...
首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合起来就是散点图...
首先ATAC-seq数据差异分析拿到的 differentially accessible (DA) peaks 可以去对应到基因组的基因,然后RNA-seq数据通常就有差异表达基因,两个基因集就可以取交集,做韦恩图: 韦恩图和散点图 可以看到,这个图里面并没有秀全部的基因,仅仅是差异的那些,RNA-seq和ATAC-seq数据各自的差异都有自己的流程和阈值,两个联合...