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...
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...
一、 scATAC-seq Peak Calling scATAC-seq分析的第一个关键步骤就是识别染色质开放区域,即Peak Calling,这个步骤的数据好坏直接决定的后续所有的数据分析结果,并且还由于不同细胞的peak分布不同或者稀有细胞开放区域检测信号较低的影响,使得scATAC-seq以样本进行peak检测时会丢失一些peak信息,最终影响后续数据的挖掘。10X...
这种分析尤其困难,因为scATAC-seq数据集的注释工作较为复杂,这不仅因为单细胞水平上收集的基因组数据较为稀疏,也因为scRNA-seq数据中缺少易于解释的基因标记。 在2019年由Stuart*, Butler*等人的研究中,引入了一种方法,用以整合来自同一生物体系的scRNA-seq和scATAC-seq数据集,并在本文[1]中展示了这些方法的应用。
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,作为典型相关性分析的输入。对scRNA-seq数据集中所有被鉴定为变异性高的基因进行这样的量化分析。 # quantify gene activitygene.activities<-GeneActivity(pbmc.atac,features=VariableFeatures(pbmc.rna))# add gene activities as a...
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...
由于scATAC-seq对于peak的捕获效率只能达到5%-15%左右,因此对于区分细胞类型的过程来说,scATAC-seq相比于scRNA-seq的分析困难更大。当前针对于scATAC-seq数据集,主要的无监督学习算法有以下几种类型: 1)根据细胞染色质开放区的转录因子motif的位点分布进行聚类,例如chromVAR; ...
利用scATAC-seq并整合来自scRNA-seq,微阵列,RNA-seq,IHC染色以及蛋白质组学的等多种数据集从不同方面以及不同层次进行分析探究!其次,这篇SCI可以很好把握顶刊风向!手握热点肿瘤转移,染色质可及性还是国自然热点之一!在加上多种新颖测序手段!在逻辑上、选题以及探究手段上都优势!这不就是优势的解题思路吗?(ps:不...
ATAC-seq 能够利用 Tn5 转座酶在全基因组范围内鉴定染色质开放区域,是研究表观遗传调控的有力工具。随着单细胞技术的不断发展,我们能够在单细胞水平研究染色质可及性,但相比于scRNA-seq,scATAC-seq 的数据十分稀疏且充满噪音,其分析往往需要不同的方法。目前对scATAC-seq数据分析进行全面介绍的综述寥寥无几,不利于...
使用测序 (scATAC-seq) 技术对转座酶可及的染色质进行单细胞测定,可在单细胞分辨率下深入了解基因调控和表观遗传异质性,但由于数据的高维性和极度稀疏性,scATAC-seq 的细胞注释仍然具有挑战性。现有的细胞注释方法大多集中在细胞峰矩阵上,而没有充分利用底层的基因组序列。