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比对到参考基因组上。 信号矩阵生成:在比对后,根据reads的位置和大小信息,生成信号矩阵(c...
Convert peak-by-cell count matrix (scATAC-seq) to gene-by-cell expression matrix (similar to scRNA-seq) using regulatory potential 使用调控潜力将scATAC-seq的峰-细胞计数矩阵转换为基因-细胞表达矩阵,这使得scATAC-seq数据类似于scRNA-seq数据。 Use CCA to combine gene by cell matrices from scATAC-seq...
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实验流程 总的来说,ScATAC-Seq实验包括以下几个部分:制备单细胞悬液→细胞破碎提核→单细胞核分选→文库构建→上机测序。具体实验流程如下: 1 样本:您可以提供单细胞悬液(活性>80%),或直接提供新鲜组织样本和冻存组织样本,由我们制备单细胞悬液进行检测。 2 提核:利用表面活性剂破坏样本细胞膜进行细胞...
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...
首先,作者们认为ATAC-seq中所使用的转座酶Tn5酶需要对细胞进行轻微的裂解或透化(Permeabilization)处理将适配子(Adapter)整合到开放的染色质和线粒体DNA中。另外,细胞内包含多个线粒体,在裂解或者透化过程中需要进行固定以防止细胞内线粒体DNA的混合。最后,作者们希望能够实验测试出保持高质量染色质可及性数据...
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 <-...
联合单细胞RNA-seq分析数据,发现两种方法注释的细胞类型表现出高度一致性;基于KNN分类将scRNA-seq中最常见的标记关联到scATAC-seq数据,共同注释细胞类型。 利用全基因组关联研究(GWAS)的数据,使用LDSC模型将人类的SNP提升到小鼠基因组中,根据DA峰值的重叠进行注释,研究人类特征性疾病与细胞类型间的相关性。
scATAC-seq实验的测序效率普遍较低。有两种策略可以缓解这个问题:优化样品制备和核提取方案,以尽量减少样品中环境染色质的数量,潜在地应用FACS进行样品清理,以及在文库饱和以下测序,以限制duplicate reads的数量。 除了评估不同的 scATAC-seq 方法之外,此项研究还为单细胞基因组学研究提供了分析工具——PUMATAC,流程可公...