8. scATAC-seq 的未来方向 技术改进:提升测序深度和片段捕获效率,降低数据稀疏性。 多组学整合:与 scRNA-seq、scHi-C 等多模态技术联合分析,全面解析细胞调控网络。 更强的分析工具:开发能更好处理高维稀疏数据的算法与模型。
总的来说,Cellranger ATAC的运行时间相比RNA运行的时间更长,而在下游分析的过程当中也发现scATAC-seq相比于scRNA-seq的运行时间和内存需要的更多。在下一期推文当中,我们会开始介绍scATAC-seq的下游分析流程。
一、当细胞也有"阅读习惯":什么是scATAC-seq? 想象每个细胞都是一座微型图书馆,DNA是书架上的书籍。但有些书页被胶水粘住(紧密折叠的染色质),有些则自然展开(开放染色质区域)。这些展开的区域就像是细胞正在阅读的重点章节,藏着调控基因表达的核心密码。ATAC-seq(Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high...
在scATAC-seq数据中,对于每一个细胞,我们通过基因及基因上游2kb内的peak丰度去量化每个基因在每个细胞中基因开放性,即在这个区域内,peak丰度越高,基因就越有可能受到转录因子调控或与RNA聚合酶结合,基因开放性越高。对于每一个样本,我们计算平均基因开放性(scATAC-seq)和平均基因表达量(scRNA-seq),并进行相关性分析...
为了识别 scRNA-seq 和 scATAC-seq 实验之间的"锚点",我们首先利用 Signac 包中的GeneActivity()功能,通过量化2kb上游区域和基因体内的 ATAC-seq 计数,生成每个基因的转录活性分数。随后,scATAC-seq数据中的基因活性分数与 scRNA-seq 的基因表达定量一起用作相关分析的输入。我们对从 scRNA-seq 数据集中确定为高度...
通过整合单细胞ATAC-seq(scATAC-seq),单细胞RNA-seq(scRNA-seq),微阵列,批量RNA-seq,免疫组织化学(IHC)染色,以及来自配对原发性和肝转移性结直肠癌(CRC)患者来源的异种移植(PDX)模型和患者的蛋白质组学数据集,发现肝转移性CRC细胞失去了结肠特异性染色质可访问位点,但获得了肝脏特异性位点。重要的是,观察到肝...
与scRNA-seq数据整合分析 另外,为了进一步解释scATAC-seq数据,我们可以利用来自同一生物组织的scRNA-seq数据对细胞进行分类。scATAC-seq数据与scRNA-seq数据的整合主要是基于scATAC-seq中的基因活性矩阵与scRNA-seq基因活性表达矩阵的相关性,然后根据scRNA中对细胞类型的定义转移至对应的scATAC-seq数据中[2],本文下载了人类...
首先,AtacAnnoR将查询scATAC-seq数据转换为两个矩阵:一个是通过聚集基因区域周围的ATAC片段生成的基因活性矩阵,另一个是由全基因组ATAC峰的NMF创建的元程序矩阵。使用注释良好的scRNA-seq数据作为参考,AtacAnnoR通过两轮注释技术注释查询scATAC-seq细胞:1)第一轮使用参考基因表达矩阵和查询基因活性矩阵作为输入;2)第二轮...
单细胞测序技术一直是讨论热度极高的话题,除了单细胞转录组测序(scRNA-seq),单细胞ATAC测序(scATAC-seq)也逐渐引起科研人员的注意,使得scATAC-seq在单细胞层面研究染色质开放性成为可能,而正好scRNA-seq是在单细胞层面研究基因表达量的技术,又因为基因在发生转录之前,表观遗传调控会在染色体水平上调整结构,从而会影响基...
scATAC-seq是一种用于测定染色质开放性的单细胞测序技术。通过该技术,可以获得细胞核内开放染色质的基因组位置和组成,从而揭示细胞内基因的表达和调控情况。 2. scATAC-seq的原理 scATAC-seq的原理基于转座酶介导的核心染色质测序。在该技术中,细胞的染色质首先被处理成单细胞核提取物。随后,通过转座酶将TC标记的修...