scATAC-seq是一种单细胞水平的染色质可及性测序技术,可用于检测细胞中基因组区域的开放性。scATAC-seq技术的分析流程包括数据预处理、质控、对齐、单细胞分析、聚类和可视化等步骤。 以下是scATAC-seq分析流程的一般步骤: 数据预处理:包括数据质量控制,去除低质量reads、PCR扩增偏差等,通常使用软件如FastQC、Trimmomatic等...
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...
为了在单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单细胞ATAC测序(scATAC-seq)实验之间找到相互关联的“锚点”,首先利用Signac软件包中的GeneActivity()函数,通过计算2kb启动子区域和基因体内的ATAC-seq测序计数,来估算每个基因的转录活性。 接下来,使用scATAC-seq数据得到的基因活性评分,与scRNA-seq中的基因表达量数据一起,作为典型...
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...
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标记的修饰 DNA序列插入到开放的染色质区域。接下来利用PCR扩增这些DNA序列,然后进行测序分析,即可获得开放性染色质的信息。由于该技术是在单个细胞水平上进行的,因此可以获得不同细胞之间染色...
scATAC-seq最后可以得到4个原始文件: 其中I1/2分别是barcode和sample index,R1/2是目的片段的双末端。 10x提供cellranger软件对原始数据进行初步分析,如质控,比对,peak calling等。 代码语言:javascript 复制 $ cellranger-atac count--id=sample345 \--reference=/opt/refdata-cellranger-atac-GRCh38-1.2.0\--...
在本研究中,研究人员使用了单细胞技术,通过测序进行转座酶可及染色质的单细胞分析(scATAC-seq)和单细胞RNA测序(scRNA-seq),研究人类对季节性和大流行性流感疫苗免疫的表观基因和转录图谱。为了确定季节性灭活流感疫苗(TIV)免疫对免疫系统表观基因组景观的影响,研究采用表位因子对21名18-45岁健康人在TIV给药前后的...
目前scATAC_Seq数据的降维算法有五种: 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA):是一种线性降维算法,计算速度快,但是难以反映数据内部的非线性关系。BROCKMAN、SnapATAC和Cusanovich2018都采用了PCA。但是只用PCA会造成大量细胞之间具有很高的相似性,因为每个细胞的剖面(Profile)中都含有大量的零值。因此,PCA通常与非...
主页> 问答中心> 单细胞分析FAQ汇总> ScATAC-seq可以进行哪些类型的数据分析? 1、将输入归一化为每个细胞的相同中值片段(灵敏度);2、检测可获取的染色质峰;3、为聚合数据的峰值和转录因子生成计数矩阵;4、降维;5、细胞聚类;6、聚类差异可及性。 相关服务: ...