scATAC-seq数据用于分析单细胞分辨率的染色质可及性,并与转录因子结合位点数据(来自ReMap2022数据库)、ENCODE联合体注释的候选顺式调控元件(CCRE)以及scRNA-seq数据进行联合分析,以确定TET2 LOF对转录因子结合和基因表达的影响。此外,作者还使用scRNA-seq数据进行了进化轨迹分析,以注释正常人类和小鼠造血过程中MALAT1的表...
Signac:Seurat框架的延伸包,用于处理单细胞 ATAC 数据。 峰调用: MACS2:识别染色质开放区域的经典工具。 转录因子分析: HOMER:识别富集的转录因子结合位点。 JASPAR:转录因子结合位点数据库。 数据整合: Seurat + Signac:可同时分析 RNA 和 ATAC 数据。 SnapATAC:专注于单细胞 ATAC 数据分析。 7. scATAC-seq 的...
基于数据库信息,在开放的区域内,寻找一些TF或是其他因子结合的motif,并计算这些motif相应的开放活性。 scATAC-seq的结果通常用于分析和注释染色质开放程度,以及寻找TF或其他因子结合的位点。这些结果可以用于研究细胞类型、细胞状态以及基因表达调控等方面的信息。©...
细胞身份注释的第一种方法使用细胞群特异性的 peak 进行注释,监督或手动注释细胞群身份需要参考数据库或有关细胞类型特定基因组特征(例如TF motif,增强子,启动子和TSS)的文献。基于细胞类型特异的基因列表,启动子和 TSS 被最广泛地用于细胞群注释。一些简易的方法通过启动子或 TSS 上游一定距离内 peak 的存在来定义...
仅有待注释的scATAC-seq数据,使用其他来自公共数据库的scRNA-seq作为参考来进行细胞注释。这种情况是最普遍,同时也是难度最大的一种情况。因为大多数情况下并没有配套的scRNA-seq作为参考,公共数据库的scRNA-seq数据可能会与手上的scATAC-seq数据存在较大的批次效应。
JASPAR是一个免费公开的转录因子数据库,在该数据库中收录了转录因子(TF)的motif信息,可以用来预测转录因子与序列的结合区域。存储六个分类组中多个物种的TF的位置频率矩阵(PFM)。在JASPAR的第8版中,CORE系列已扩展为245个新的PFM(脊椎动物169个,植物42个,线虫17个,昆虫10个,真菌7个),更新了156个PFM(脊椎动物125...
在进行染色质数据的预处理过程中,Signac 利用了两个相关输入文件的信息,这两个文件都可以通过 CellRanger 软件生成: 峰值/细胞矩阵。这与用于分析单细胞 RNA-seq 技术的基因表达计数矩阵相似。不同之处在于,矩阵中的每一行不是代表一个基因,而是代表基因组中的一个特定区域(称为峰值),这个区域被预测为开放染色质...
Nature Genetics、Neuron、eLife等国际知名学术期刊上。aBIOTECH杂志由主编黄善文教授领导，专注于植物生物技术领域前沿研究，所有发表的文章可在springer.com/journal/42...上查阅。该杂志被多个学术数据库收录，包括CAB Abstracts、SCOPUS、CSCD、CNKI、Dimensions、EBSCO Discovery Service等。
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数据进行数据整合分析或...
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