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...
这些区域会在ATAC-seq数据的分析过程中被过滤掉,以减少假阳性信号的出现。因此,在scATAC-seq数据分析中,blacklist_ratio可以用来评估每个单细胞ATAC-seq数据的质量,如果一个细胞的blacklist_ratio很高,说明这个细胞的ATAC-seq信号被大量地过滤掉,可能需要进一步的筛选或者数据处理来获得更好的结果。 # nucleosome_signal...
scATAC-seq分析的第一个关键步骤就是识别染色质开放区域,即Peak Calling,这个步骤的数据好坏直接决定的后续所有的数据分析结果,并且还由于不同细胞的peak分布不同或者稀有细胞开放区域检测信号较低的影响,使得scATAC-seq以样本进行peak检测时会丢失一些peak信息,最终影响后续数据的挖掘。10X官方配套的Cell Ranger ATAC工具...
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
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通常与非线性降维算法一起使用。
研究人员开发了一种非线性降维算法,应用在Python软件包SnapATAC2中,该算法能更精确地捕捉单细胞组学数据的异质性,同时确保高效的运行时间和内存使用,使得它们与细胞数量成线性比例。 具体而言,SnapATAC2包括四个主要部分:预处理、嵌入/聚类、功能富集分析和多组学分析。该包使用Rust编程语言,并提供Python接口。此外,SnapAT...
终于要开始分析scATAC-seq数据了,联合scRNA-seq就可以做multi-omics,可以深入挖掘TF的调控机制。 先从seurat和signac开始上手 cellRanger - Understanding Output 10x - ATAC Data Concepts 10x - Cell Ranger ATAC Algorithms Overview Integrating scRNA-seq and scATAC-seq data ...
sci-ATAC-seq技术产生的数据集由Cusanovich和Hill等人生成。原始数据可从作者的网站下载: Cell metadata Count matrix 我们将演示使用Seurat v3中的数据整合方法(dataset integration and label transfer)对多个scATAC-seq数据集进行整合分析,以及使用harmony包进行数据整合。
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...
ATAC-seq 能够利用 Tn5 转座酶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有力工具。随着单细胞技术的不断发展,我们能够在单细胞水平研究染色质可及性,但相比于scRNA-seq,scATAC-seq 的数据十分稀疏且充满噪音,其分析往往需要不同的方法。目前对scATAC-seq数据分析进行全面介绍的综述寥寥无几,不利于...