如果还要继续探索的,还存在另外一种情况,就是一个样本有多个Lane,因此分析的时候要把原始文件下载全了再分析,就比如说上面下载的SRR13450125,他其实还有个孪生兄弟SRR13450126,只不过测序的时候泳道不同,所以下载的时候一定要下载全,虽然不全也能继续分析,只不过就不能复原文献内容了。这种情况在传统ATAC-Seq中也存在...
八、和scRNA-seq数据整合 为了帮助解释scATAC-seq数据,我们可以基于来自同一生物系统(人PBMC)的scRNA-seq实验数据对细胞进行分类。我们利用此处描述的跨模态集成和标签转移方法,,将scATAC-seq数据和scRNA-seq数据进行整合。我们基于scATAC-seq数据的基因活性矩阵和scRNA-seq数据集的基因表达矩阵识别它们之间共享的相关模式,...
在scATAC-seq 数据中注释和解释簇更具挑战性,因为我们对非编码基因组区域的功能作用的了解远少于对蛋白质编码区域(基因)的了解。 我们可以通过评估与基因相关的染色质可及性来量化基因组中每个基因的活性,并创建一个源自 scATAC-seq 数据的新基因活性检测。在这里使用一种简单的方法来求和基因体和启动子区域相交的片...
七、与scRNA-seq数据进行整合(Integrating with scRNA-seq data) 为了帮助解释ATAC-seq数据,我们可以基于来自于同一生物学系统的scRNA-seq的数据来对细胞进行分类我们使用一种标签转移(label transfer)和多组学的数据整合(cross-modality integration)的方法。目的是在基于基因活性矩阵的scATAC-seq数据和基于基因表达的scRNA...
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
1 加载数据并单独处理每种模式 2 识别 scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据集之间的锚点 3 通过标签转移注释 scATAC-seq 细胞 4 共同嵌入 scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据集 ::: 官网教程:https://satijalab.org/seurat/articles/atacseq_integration_vignette ...
我们可以识别scATAC-seq数据集和scRNA-seq数据集之间的锚点,并使用这些锚点将scRNA-seq数据中细胞类型标签转移到scATAC-seq细胞。 代码语言:javascript 复制 transfer.anchors <- FindTransferAnchors(reference = pbmc.rna, query = pbmc.atac, features = VariableFeatures(object = pbmc.rna), reference.assay = "...
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...
观察到基于单细胞 RNA 测序(scRNA)的分类结果与利用单细胞染色质可及性测序(scATAC-seq)数据生成的 UMAP(均匀流形近似和投影)图呈现出一致性。我们注意到,在 scATAC-seq 数据集中并未预测出血小板细胞,这是符合预期的,因为血小板是无核细胞,无法通过 scATAC-seq 技术被检测到。
为了更好地理解 scATAC-seq 测序数据,我们可以通过与人类外周血单核细胞(PBMC)相关的单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)实验来对细胞进行分类。我们采用了一种跨数据类型整合和标签迁移的方法,这种方法的详细教程可以在这里找到。我们的目标是找出基因活动矩阵与 scRNA-seq 数据集之间的共同相关性模式,以此来确定两种技术中...