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等进行数据预处理。 数据比对:scATAC-seq数据比对通常需要使用比对软件如Bowtie2、BWA等将reads...
ATAC-seq是通过使用转座酶打开染色质,使ATAC-seq测序数据中更容易获得开放染色质区域。但是,由于核小体的存在,染色质某些区域会被核小体所保护,从而阻碍转座酶的结合和DNA的开放。因此,ATAC-seq测序数据中,具有核小体保护的区域通常表现出较低的ATAC-seq信号。ATAC-seq是通过使用转座酶打开染色质,使ATAC-seq测序数...
之后,我们就可以在UMAP上检查预测的细胞类型的分布,检查细胞类型在scRNA-seq和scATAC-seq中的相对位置 pbmc.atac.filtered<-subset(pbmc.atac,subset=prediction.score.max>0.5)pbmc.atac.filtered$predicted.id<-factor(pbmc.atac.filtered$predicted.id,levels=levels(pbmc.rna))# to make the colors matchp1<-Dim...
scATAC-seq分析流程包含数据预处理、质量控制、比对、单细胞分析、聚类与可视化等多个步骤。首先，通过数据预处理去除低质量reads和PCR扩增偏差，确保数据质量。接着，利用Bowtie2或BWA软件进行比对，将reads与参考基因组进行匹配。在比对后，通过MACS2或SAMtools生成信号矩阵，用以后续分析。之后，采用PCA、t...
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...
将预测的细胞类型标签添加至pbmc的metadata当中后,我们可以分别绘制基于scATAC-seq和scRNA-seq数据的umap图。 #scRNA细胞类型umapplot_rna<- DimPlot( object = pbmc_rna, group.by = ''celltype'', label = TRUE, repel = TRUE) + NoLegend() + ggtitle(''scRNA-seq'')#scATAC细胞类型umapplot_atac <-...
达普生物单细胞表观组(scATAC-seq)试剂盒产品的发布,打响了国产自研单细胞表观组学产品正式进入单细胞表观组学领域的第一枪,将协同达普生物自主开发的单细胞转录组测序产品,共同为国产单细胞测序产品在市场中开疆拓土! 单细胞表观组(scATAC-seq)试剂盒产品 ...
当然除了用cicero分析gene activity,还可以分析开放染色质区和snp这类疾病易感位点的"links" 首先从http://pubs.broadinstitute.org/pubs/finemapping/dataportal.php上下载casal snps及其enhancer注释,然后把snp转成GRange对象,求其与ATAC-seq peaks的overlap;相当于把上一步的peak-to-peak link改成peak-to-snp ove...
10x scATAC-seq(Single Cell Assay for Transposase Accessible Chromatin with high-throughput sequencing,单细胞染色质易开放区域测序)基于GemCode微流体平台,利用Tn5转座酶切割染色质的开放区域,并加上测序引物进行高通量测序,以高分辨率研究染色质开放区域,为成千上万个单细胞提供全面的染色质调控图谱。
cellranger 【分析常规scRNA-seq,antibody hashtag,Perturb-seq】 spaceranger 【visum空间转录组数据】 cellranger-atac 【独立分析ATAC数据】 cellranger ARC 【联合分析RNA和ATAC,multi-omics】 参考: 单独ATAC 10x的单细胞ATAC上游流程之cellranger-atac