图1. a)基于scATAC-seq数据的UMAP降维图;b)野生型和 IRF8cKO 细胞在不同聚类中的比例;c)scATAC-seq聚类与scRNA-seq聚类之间的对应关系;d)差异可及性峰的火山图;e)差异可及性区域的motif分析结果;f)不同cluster之间的差异可及性区域 图2. scATAC-seq聚类的代表性IGV峰图 2、Cancer Discov:MALAT1介导的P65...
添加motif矩阵:AddMotifs 代码语言:javascript 复制 # add motif information pbmc<-AddMotifs(object=pbmc,genome=BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19,pfm=pfm)# Building motif matrix # Finding motif positions # Creating Motif object # 得到motifs矩阵GetAssayData(object=pbmc,slot="motifs")#AMotif object containing7...
我们将细胞亚群中表达量上调,且对应motif在上调peak中富集的转录因子定义为候选转录因子。这部分转录因子的表达量水平上升,意味着转录调控机制的启动;富集相应motif的peak上调为这些转录因子的发挥作用提供了结合位点;所以,这部分转录因子具有参与转录调控的可能性。根据富集转录因子motif的peak所注释的靶基因位置,我们可以将...
基于注释的细胞类型,SANGO别了细胞特异的peak。基于特异Peak,研究人员进行了motif 富集分析,发现每个细胞类型显示了特异的motif。组织特异性表达富集分析显示,与背景峰相比,在与大脑相关的组织中,SANGO识别的峰中存在着显著的细胞类型特异性基因...
write.table(atac_cicero@edges, file = "atac_cicero_edges.txt", sep = "\t", quote = FALSE, row.names = FALSE, col.names = TRUE) # 保存Cicero共现分析结果 write.table(atac_chromvar_motifs@motif_scores, file = "atac_chromvar_motif_scores.txt", sep = "\t", quote = FALSE, row.nam...
此外,新旧版本的差异主要体现在peak calling。在旧版本当中,peak calling主要是基于计算得到的全局阈值,即全局阈值以上的含有平滑信号的连续区域,因此并不能准确识别所有的motif位点。新版本中对背景噪声更加敏感,准确度更高。 2)建立索引 Cellranger ATAC的建立索引主要需要三个文件: ...
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...
在对这些结果进行验证之后,作者接下来分别分析了兴奋性神经元和胶质细胞的转录因子和转录因子motif的活性的动态调控。 研究结果 1.人大脑皮层发育的单细胞调节图谱 作者对孕期16周、20周、21周和24周的胎儿大脑皮层细胞进行独立的scRNA-seq和scATAC-s...
- Peak-motif associations: /home/jdoe/runs/sample345/outs/peak_motif_mapping.bed 对于不同的下游分析软件,读取的文件是不同的。 是ArchR,读取的是fragments.tsv.gz文件; 是SnapATAC,推荐的方式是通过将bam文件进行转化为snap文件或者也可以通过fragments.tsv.gz文件产生snap文件; Signac则是需要singlecell.csv...
在对这些结果进行验证之后,作者接下来分别分析了兴奋性神经元和胶质细胞的转录因子和转录因子motif的活性的动态调控。 研究结果 1.人大脑皮层发育的单细胞调节图谱 作者对孕期16周、20周、21周和24周的胎儿大脑皮层细胞进行独立的scRNA-seq和scATAC-seq,分别获得57868个单细胞转录组和31304个单细胞表观基因组。首先...