counts <- FeatureMatrix(fragments = frags, features = peaks, cells = barcodes) ATAC-seq 数据通过一种特定的分析方法——ChromatinAssay——进行存储。这种方法支持对单细胞基因组分析(例如单细胞ATAC-seq)进行特殊功能的分析。通过展示 ChromatinAssay 的内容,我们可以获取包括基序信息、基因注释和基因组数据在内...
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),并进行相关性分析...
在进行染色质数据的预处理过程中,Signac 利用了两个相关输入文件的信息,这两个文件都可以通过 CellRanger 软件生成: 峰值/细胞矩阵。这与用于分析单细胞 RNA-seq 技术的基因表达计数矩阵相似。不同之处在于,矩阵中的每一行不是代表一个基因,而是代表基因组中的一个特定区域(称为峰值),这个区域被预测为开放染色质...
单细胞染色质可及性测序(scATAC-seq)数据分析教程:Signac和Seurat高度集成、无缝连接,助力scATAC-seq数据高效处理, 视频播放量 3995、弹幕量 2、点赞数 104、投硬币枚数 89、收藏人数 218、转发人数 27, 视频作者 scverse, 作者简介 生物信息学博士,公众号:生信编程自
另一部分数据则采用了单细胞ATAC测序（scATAC-seq）技术，仅包含DNA可及性的一些细节。在整合这两个数据集时，借助Seurat软件包的工具，研究者依据两个数据集共有的DNA可及性检测方法进行合并。在进入实际预处理之前，研究者需要确保这些数据集具备相同特征。此时对ATAC数据集中的多组学峰值进行了量化，以寻找两个数据...
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。
一直以来都不是太清楚scATAC-seq中fragments文件、peak calling,以及counts矩阵的关系,本文就来梳理一下scATAC-seq的上游数据处理中的一些基本概念。 fragment fragment是Tn5转座酶随机插入到开放染色质中剪切出的DNA片段,再经过测序和mapping到基因组上就得到了fragments文件。
在进行染色质数据的预处理过程中,Signac 利用了两个相关输入文件的信息,这两个文件都可以通过 CellRanger 软件生成: 峰值/细胞矩阵。这与用于分析单细胞 RNA-seq 技术的基因表达计数矩阵相似。不同之处在于,矩阵中的每一行不是代表一个基因,而是代表基因组中的一个特定区域(称为峰值),这个区域被预测为开放染色质...
在进行染色质数据的预处理过程中,Signac 利用了两个相关输入文件的信息,这两个文件都可以通过 CellRanger 软件生成: 峰值/细胞矩阵。这与用于分析单细胞 RNA-seq 技术的基因表达计数矩阵相似。不同之处在于,矩阵中的每一行不是代表一个基因,而是代表基因组中的一个特定区域(称为峰值),这个区域被预测为开放染色质...
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。 代码语言:javascript 复制 # quantify gene activity gene.activities<-GeneActivity(pbmc.atac,features=VariableFeatures(pbmc.rna))# ...