这种分析尤其困难,因为scATAC-seq数据集的注释工作较为复杂,这不仅因为单细胞水平上收集的基因组数据较为稀疏,也因为scRNA-seq数据中缺少易于解释的基因标记。 在2019年由Stuart*, Butler*等人的研究中,引入了一种方法,用以整合来自同一生物体系的scRNA-seq和scATAC-seq数据集,并在本文[1]中展示了这些方法的应
和本领域的其他研究者一样,已经开发出了用于映射和解读查询数据集的工具,并且还构建了一系列涵盖不同哺乳动物组织的单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)数据集。 demo数据 链接:pan.baidu.com/s/1pX2SIL 提取码:1234 R包配置 suppressPackageStartupMessages({ library(Signac) library(Seurat) library(ggplot2) library...
Seurat 4.0在整合scRNA和scATAC数据方面有哪些创新? WNN在Seurat 4.0中的作用是什么? 如何使用Seurat 4.0进行scRNA和scATAC数据的整合? 分享是一种态度 作者| 周运来 男, 一个长大了才会遇到的帅哥, 稳健,潇洒,大方,靠谱。 一段生信缘,一棵技能树。 生信技能树核心成员,单细胞天地特约撰稿人,简书创作者,单细胞...
这种分析尤其具有挑战性,因为 scATAC-seq 数据集很难注释,因为以单细胞分辨率收集的基因组数据稀疏,而且 scRNA-seq 数据中缺乏可解释的基因标记。 在Stuart、Butler et al, 2019中,我们介绍了整合从同一生物系统收集的 scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据集的方法,并在此小节中演示了这些方法。我们特别展示了以下分析: ...
Seurat4.0WNN整合scRNA和scATAC数据 男，⼀个长⼤了才会遇到的帅哥，稳健，潇洒，⼤⽅，靠谱。⼀段⽣信缘，⼀棵技能树。⽣信技能树核⼼成员，单细胞天地特约撰稿⼈，简书创作者，单细胞数据科学家。前情回顾 S e u r a t 4.0||您的单细胞数据分析⼯具箱上新啦 S e u r a t ...
Seurat 4.0 || WNN整合scRNA和scATAC数据 by 单细胞天地 作者| 周运来 男, 一个长大了才会遇到的帅哥, 稳健,潇洒,大方,靠谱。 一段生信缘,一棵技能树。 生信技能树核心成员,单细胞天地特约撰稿人,简书创作者,单细胞数据科学家。 前情回顾 Seurat 4.0 ||您的单细胞数据分析工具箱上新啦 ...
Seurat 4.0 ||单细胞多模态数据整合算法WNN Seurat 4.0 || 分析scRNA和膜蛋白数据 正文 单细胞数据数据正在走向统一:在一个细胞内同时测量分属中心法则不同阶段的多种数据类型。这需要我们开发新的方法来将这些数据整合在一起以描绘一个完整的细胞状态。Seurat升级到4.0以后,在一个Seurat对象中可以存储(数据结构)和...
为了整合来自scRNA-seq和scATAC-seq的细胞,MAESTRO首先计算每个细胞中每个基因的调控潜力,从而测量基因附近的scATAC-seq reads量,以基因TSS读取距离的指数衰减为加权。然后,MAESTRO执行典型相关分析(CCA),CCA捕获两个数据集之间的共同方差,并将其投影到相同的低维空间中,本质上是将两个数据平台视为来自同一平台的两批数...
Seurat 4.0 || 分析scRNA和表面抗体数据 单细胞数据数据正在走向统一:在一个细胞内同时测量分属中心法则不同阶段的多种数据类型。这需要我们开发新的方法来将这些数据整合在一起以描绘一个完整的细胞状态。Seurat升级到4.0以后,在一个Seurat对象中可以存储(数据结构)和计算(算法)单细胞多模态数据。本文我们跟着官方教...
这种分析尤其困难,因为scATAC-seq数据集的注释工作较为复杂,这不仅因为单细胞水平上收集的基因组数据较为稀疏,也因为scRNA-seq数据中缺少易于解释的基因标记。 在2019年由Stuart, Butler等人的研究中,引入了一种方法,用以整合来自同一生物体系的scRNA-seq和scATAC-seq数据集,并在本文中展示了这些方法的应用。