基因共现分析:通过计算在每个细胞簇中某一基因区域的信号值(如peaks)出现的频率,确定不同细胞类型的共同表达基因。一些流行的软件包括Cicero、ChromVAR等。 基因功能富集分析:基于已知的基因集,如Gene Ontology、KEGG和Reactome,将不同细胞类型和状态的基因进行富集分析,以了解它们可能的功能和通路。 可视化:使用不同的...
分析由10x Genomics提供的人类外周血单核细胞(PBMCs)的单细胞ATAC-seq数据集 一、Signac的安装 & 加载流程中所有的安装包 install.packages("Signac")install.packages("BiocManager")install.packages("EnsDb.Hsapiens.v75")install.packages("Seurat")install.packages("spatstat.utils")install.packages("spatstat.geom...
目前这些分析Seurat还不直接支持,还在调试中。 共嵌入(co-embedding) 最后,如果你想将所有的细胞一同展示,可以将scRNA-seq和scATAC-seq数据嵌入到相同的低维空间。 我们使用之前的锚点从scATAC-seq细胞中推断RNA-seq的值,后续分析就相当于两个单细胞数据的分析流程。 注意: 这一步只是为了可视化,其实不做也行。 选...
scATAC-seq分析流程包含数据预处理、质量控制、比对、单细胞分析、聚类与可视化等多个步骤。首先，通过数据预处理去除低质量reads和PCR扩增偏差，确保数据质量。接着，利用Bowtie2或BWA软件进行比对，将reads与参考基因组进行匹配。在比对后，通过MACS2或SAMtools生成信号矩阵，用以后续分析。之后，采用PCA、t...
将插入序列进行PCR扩增,然后进行测序分析。通过测序,可以获得单个细胞的染色质开放性信息。 四、scATAC-seq的应用前景 1. 生物学研究 scATAC-seq可以提供单细胞级别的染色质开放性信息,从而可以深入了解细胞内基因调控网络的形成和调控机制。在生物学研究领域,可以应用于基因调控网络的构建和分析、细胞分化及发育等方面的...
兼容好:文库兼容目前不同的主流测序平台。分析全:自主开发的 StarScope 生信分析软件,可完成从原始数据到分析报告的生信分析。 流程活:可接驳下游流程 ,如单液滴分选。 多应用:同时兼容转录组、免疫组库及表观组试剂盒单细胞文库构建。 达普生物科技有限公司孵化于香港科技大学,于 2018 年由多位海归博士共同创立。
分析流程 建库测序流程 scATAC-seq的测序要求有些特殊(如要求i5 index测16个cycle),所有难以与其他文库一同测序,建库通常是分开的 Cell ranger ATAC流程 cell ranger分析结果示例 资源 Howard Y chang 和William J Greenleaf最近在bioRxiv上线的利用sc-ATAC研究免疫细胞发育的文章: ...
Read 1和Read 2用来对插入片段进行测序。 图2 10x Genomics单细胞ATAC文库结构 分析内容 图3 10x Genomics单细胞ATAC分析流程图 部分分析结果 图4 单细胞亚群分类tSNE图 图5 各亚群显著TF motif聚类热图 样本和测序要求 样本类型:单细胞核悬浮液
单个凝胶珠(Gel Beads)与细胞核以及反应试剂形成GEMs,而GelBeads上同时包含了mRNA捕获序列poly(dT)以及染色质开放性捕获序列,后期构建基因表达⽂库与ATAC-seq⽂库,分析上通过10xBarcode匹配,实现同⼀细胞的转录组和表观组共同研究。单细胞多组学以多维度为解析生命活动机制提供了新的解决⽅案。 技术流程: Gel...