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...
这张图描述了如何将scATAC-seq(单细胞开放染色质测序)的峰-细胞计数矩阵转换为基因-细胞表达矩阵,类似于scRNA-seq(单细胞RNA测序)数据。以下是图中内容的详细解释: 转换过程 Convert peak-by-cell count matrix (scATAC-seq) to gene-by-cell expression matrix (similar to scRNA-seq)(如何转换?) 将scATAC-seq...
《BioArt》讯:单细胞ATAC测序技术(scATAC-seq)为揭示细胞类型的异质性开辟了新的途径。然而,细胞测序数据存在高维度和高稀疏性,导致scATAC-seq数据的细胞精确注释充满挑战。此前一些注释方法尝试通过计算基因内的ATAC峰值,并依据特定基因的峰...
执行了 MapQuery() 函数后,成功地将单细胞ATAC测序(scATAC-seq)数据集与多模态基准数据集进行了映射,并且实现了从基准数据集到查询数据集的细胞类型标签传递。现在,可以将这些映射结果进行可视化,并查看与 scATAC-seq 数据集现在关联的细胞类型标签: p1<-DimPlot(pbmc.multi,reduction="umap",group.by="predicted....
首先，其中一个数据集是利用10x Genomics的多组学技术获得的，涵盖了每个细胞的DNA可及性和基因表达信息。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...
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
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...
这种情况在传统ATAC-Seq中也存在,这里不再展开叙述了 终于把下载数据折腾完了 1.3 下载【比对索引】或者【自己构建索引】 这里就不得不吐槽10X了,你整那么大的索引干什么,下载起来贼费劲。 下载适配于Cell Ranger ATAC小鼠的参考基因组(13GB,解压后19GB)。没办法,就是这么大,但下载总比自己构建的快且用的安心...
ATAC-seq技术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重要工具。随着单细胞技术的发展，单细胞ATAC-seq（scATAC-seq）能提供单细胞水平的染色质可及性信息，但数据处理和分析面临挑战。中山大学徐锦课题组的综述论文为scATAC-seq提供了全面指导，包括数据预处理、质量评估、染色质图谱分析...