一般来说,我们先对scRNA-seq数据聚类和注释,然后通过scRNA-seq注释结果再对scATAC-seq数据进行注释,最后我们将scRNA-seq+scATAC-seq数据整合,得到单个细胞中的基因表达和染色质开放性数据,通过WNN算法将相似的细胞聚类到一起,形成两组学整合的细胞图谱。从整合的细胞图谱中我们可以研究两组学的一致性,发现两组学一致的...
3. scATAC-seq和scRNA-seq的区别 scATAC-seq和scRNA-seq相比,scATAC-seq可以提供更多有关细胞内调控机制的信息。如scRNA-seq可以揭示细胞内的基因表达水平,而scATAC-seq可以揭示细胞内开放的染色质区域,从而更深入地了解细胞内的调控机制。 三、scATAC-seq的技术流程 1. 细胞样本的准备 在进行scATAC-seq之前,首先需...
识别scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据集之间的anchors 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...
scATAC-seq可用于绘制细胞染色质开放区的单细胞图谱,是一种单细胞水平研究表观遗传学的有效手段。 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,从而会影响基因的表达。因此,从生物体内整个基因表达的过程考虑,scATAC-seq和scRNA-seq这一对绝佳的CP组合可以完整的为科研人员打开基因从源头到表达的整个视野...
scATAC文献:利用scRNA-seq和scATAC-seq研究灵长类中间神经元发育过程中的进化保守和非保守调控 INTRODUCTION 人脑复杂有序的神经网络主要由兴奋性谷氨酸神经元和含ɣ-氨基丁酸(GABA能)的抑制性中间神经元组成。中间神经元是高度多样的神经元,具有不同的形态、连接性和生物学功能。兴奋/抑制平衡失调与许多神经发育和神经...
作者将控制性别(female)的生物学重复创伤组织用于 scRNA-seq,这样就排除了对纤维母细胞状态的生物学或性别特异性差异的公正评估。尽管来自 LWC 细胞的 scATAC-seq 比较了再生能力与非再生成纤维细胞,但这样排除了在招募到不同创伤区域(LWC 与 LWP) 或创伤类型(SWs 与 LWs) 的成纤维细胞间差异染色质状态可及性 ...
图5 scRNA-Seq和scATAC-Seq的联合分析 RUNX1含有两个启动子,一个是上游的P1启动子,首先被用于HSPCs,另一个是更接近的P2启动子,在HE和HSPCs中是活跃的。P1首先在IAC细胞中呈现可及性,而P2在包括pre-HE在内的所有内皮细胞中呈现可及性(图6A),预测的E-Ps的显著性图显示了几个染色质开放与RUNX1表达显著相关...
scRNA-seq降维聚类发现,缺失Zeb2只导致转化态SMC的转录组和表型变化(Fig 4A-4C)。对谱系追踪的SMC细胞亚群细分,缺失Zeb2显著降低转化态SMC细胞数目(Fig 4D-4I),总SMC细胞数不变的情况下,CMC细胞百分比增加,FMC细胞百分比降低(Fig 4H-4I),敲除Zeb2促进SMC向CMC转化,类成纤维细胞的重塑态SMC基因MMP3和Cxcl12表达降...
在单细胞的尺度上衡量染色质开放性(例如scATAC-seq)有助于精确理解CRE的活性变化,尤其与单细胞转录组测序技术(scRNA-seq)相结合,可以帮助解析不同转录因子如何协同的调节基因表达网络,从而调节细胞和组织的发育过程。例如,人大脑皮层发生是一个动态的...
scATAC文献:利用scRNA-seq和scATAC-seq研究灵长类中间神经元发育过程中的进化保守和非保守调控 1 Specific cell identities of primate GE progenitors 在哺乳动物发育中的大脑中,神经元由位于脑室区(VZ)的RGC和位于大脑皮层和GE的脑室下区(SVZ)的IPC生成。作者对来自人类和猕猴的神经祖细胞进行了亚群划分,包括RGC和IP...