Stuart T, Srivastava A, Madad S, Lareau CA, Satija R. Single-cell chromatin state analysis with Signac. Nat Methods. 2021 Nov;18(11):1333-1341. 对scATAC-seq数据分析感兴趣的同学可参考: scATAC分析学习手册 手册展示: 教程可视化集锦: 二、主要内容 1、PBMC演示数据 Signac的演示数据也是基于10X Ge...
暴露的染色质开放区域会包含启动子、增强子、绝缘子、沉默子等顺式调控元件,其可以被反式作用因子接近结合的特性,为染色质的可及性(也叫染色质开放性 chromatin accessibility )。DNA 开放区域与基因表达类似,在不同的组织细胞中、在发育或细胞的不同时期动态变化,呈现时空变化特异性,通过 ATAC-seq(Assay for Transpo...
因为在良好的实验和数据处理条件下，ATAC-seq数据中大部分的reads应该能够映射到ATAC-seq峰的区域中。
总的来说,Cellranger ATAC的运行时间相比RNA运行的时间更长,而在下游分析的过程当中也发现scATAC-seq相比于scRNA-seq的运行时间和内存需要的更多。在下一期推文当中,我们会开始介绍scATAC-seq的下游分析流程。
今天,我们关于scATAC-seq数据的基础分析介绍就到这里了,后面我们将就scATAC-seq数据的深度挖掘和解析进一步介绍,欢迎关注。 参考文献 1.Stuart, T., Srivastava, A., Madad, S. et al. Single-cell chromatin state analysis with Signac. Nat Methods 18, 1333–1341 (2021). https://doi.org/10.1038/s4159...
A部分:整体分析(Bulk analysis) B部分:单细胞RNA分析(scRNA analysis) 接着介绍文库制备原理 左侧部分: 右侧部分:Inside Individual GEMs(在单个GEMs中) 具体步骤: P5接头的作用 ChIP-seq a. 微流控芯片和细胞标记 b. 染色质免疫共沉淀(ChIP)和测序文库制备 总结 WGBS scATAC的数据分析 读段比对 Sample QC Tec...
通过分析单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据,我们能很好地在基因表达水平层面对样本细胞进行簇(cluster)的分类,以及marker基因的注释。而分析单细胞转座酶可及染色质测序(scATAC-seq)测序数据可以在染色质层面进行细胞研究,是目前主流的单细胞水平染色质可及性测序解决方案。scATAC-seq可用于绘制细胞染色质开放区的单细胞图谱...
通过非监督学习对单细胞转录组进行聚类分析;采用一个迭代算法[1]对scATAC-seq结果进行分析,得到可能作为CRE的657930个峰。作者采用典型相关分析(canonical correlation analysis, CCA)算法[2]对两组测序结果进行相互映射,得到64878个CRE-gene对,每一对...
DNA 开放区域与基因表达类似,在不同的组织细胞中、在发育或细胞的不同时期动态变化,呈现时空变化特异性,通过 ATAC-seq(Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing)技术可实现 bulk 样本染色质可及性的分析从而进行相关的表观研究。 随着近几年单细胞水平技术平台的发展,采用 10x Genomics Chromium Si...
在本期推文当中,我们将继续上一次的话题,简单介绍scATAC-seq的上游分析流程,即最常用的Cellranger和用于SnapATAC分析的上游分析软件snaptools。 Cellranger 上游分析 1)版本的选择 对于Cellranger ATAC的版本相比于RNA而言要少很多,主要可以分为2.0和1.2及之前的版本。2.0版本相比于1.2之前的版本,在算法方面有了比较大...