使得scATAC-seq在单细胞层面研究染色质开放性成为可能,而正好scRNA-seq是在单细胞层面研究基因表达量的技术,又因为基因在发生转录之前,表观遗传调控会在染色体水平上调整结构,从而会影响基因的表达。
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评分,与scRNA-seq中的基因表达量数据一起,作为典型...
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...
多组学单细胞测序技术,特别是同时检测染色质可及性(scATAC-seq)和基因表达(scRNA-seq)的技术,为计算方法的发展提供了新的机遇。这些方法将增强子与基因联系起来,推断基因调控网络,并基于染色质势能的概念解析发育轨迹。染色质势能理论认为,在细胞分化过程中,基因位点的可及性先于基因表达。染色质可及性的研究把基因组...
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评分,与scRNA-seq中的基因表达量数据一起,作为典型...
整合scRNA-seq和scATAC-seq中的SMC细胞数据,降维分析发现SMC可以聚类为静息态和转化态SMC(Fig 2J)。Monocle软件构建SMC演化状态(Fig 2K),平滑肌细胞起始于收缩基因高表达状态,随着SMC转化为FMC,其表达量逐渐降低(Fig 2L)。Zeb2表达伴随于Zeb结合位点的可及性降低(Fig 2M-2O)。随着演化轨迹,出现CMC细胞时,Zeb2...
可先通过scRNA-seq方法聚焦到关键细胞类型,后续再通过scATAC-seq+scRNA-seq多组学方法研究关键细胞类型背后的调控机制;此外,可结合10x Visium、smFISH等技术,了解关键细胞类型在组织中的位置信息,深度解析疾病发展进程或发育过程的动态变化;也可结合数据库中数据(如GEO数据库)或已有研究中scRNA-seq或bulk RNA数据进行...
可先通过scRNA-seq方法聚焦到关键细胞类型,后续再通过scATAC-seq+scRNA-seq多组学方法研究关键细胞类型背后的调控机制;此外,可结合10x Visium、smFISH等技术,了解关键细胞类型在组织中的位置信息,深度解析疾病发展进程或发育过程的动态变化;也可结合数据库中数据(如GEO数据库)或已有研究中scRNA-seq或bulk RNA数据进行...
scATAC文献:利用scRNA-seq和scATAC-seq研究灵长类中间神经元发育过程中的进化保守和非保守调控 INTRODUCTION 人脑复杂有序的神经网络主要由兴奋性谷氨酸神经元和含ɣ-氨基丁酸(GABA能)的抑制性中间神经元组成。中间神经元是高度多样的神经元,具有不同的形态、连接性和生物学功能。兴奋/抑制平衡失调与许多神经发育和神经...
在单细胞的尺度上衡量染色质开放性(例如scATAC-seq)有助于精确理解CRE的活性变化,尤其与单细胞转录组测序技术(scRNA-seq)相结合,可以帮助解析不同转录因子如何协同的调节基因表达网络,从而调节细胞和组织的发育过程。例如,人大脑皮层发生是一个动态的...