scATAC-seq建库原理,质控方法和新R包Signac的使用 生物信息学习的正确姿势 NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序...
首先加载所需R包: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(Signac)library(Seurat)library(GenomeInfoDb)library(EnsDb.Hsapiens.v75)library(ggplot2)library(patchwork)set.seed(1234) 加载peaks, 细胞注释和片段分布数据,并创建object。这个object和Seurat object类似,只是在assay里多了peaks等信息...
由于10X封装好了流程,所以软件安装和call peak就很简单了,因此重要的就是如何获取数据?、如何超快速从sra跑出来R1234?,不过还是解释一下整体流程吧,不想看的可以直接往下翻! 1.1 软件安装 1) 服务器硬件与软件要求 硬件要求:>8核CPU,>64G运行内存,>1TB存储空间 软件要求:bcl2fastq版本 ≥ 2.20【官网链接(要...
scATAC-seq分析工具当中,比较为人熟知的是ArchR、SnapATAC以及Signac三个R包,本期我们着重对SnapATAC进行介绍。SnapATAC是由加州大学圣地亚哥分校的任兵教授团队开发的工具,这款工具很早就已经推广使用了,不过直到今年才在NC上发表见刊。 任兵教授团队今年除了这篇SnapATAC的正式发表,还有另一篇建立在单细胞Hi-C数据基础上的...
file = "D:/R/Signac.pipeline/data/atac_v1_pbmc_10k_singlecell.csv", header = TRUE, row.names = 1 ) # 读入Peak/Cell matrix counts <- Read10X_h5(filename = "D:/R/Signac.pipeline/data/atac_v1_pbmc_10k_filtered_peak_bc_matrix.h5") ...
下面是scATAC-seq分析的一些R代码示例：数据导入和预处理：library(Seurat) library(Rtsne) library(umap)...
使用Seurat/Signac R 包分析 mtscATAC-seq 的 mtDNA变异 适合多种形式 ReadMGATK从 mgatk 输出中导入文件,并将它们存储在Seurat对象中; IdentifyVariant利用 mtscATAC-seq 库上的链一致性和 VMR 统计来鉴定高质量的亚克隆变异; FindClonotypes从前面的函数中获取高置信度的变体,然后通过异质空间中的细胞-细胞邻居...
首先加载所需R包: library(Signac) library(Seurat) library(GenomeInfoDb) library(EnsDb.Hsapiens.v75) library(ggplot2) library(patchwork) set.seed(1234) 加载peaks, 细胞注释和片段分布数据,并创建object。这个object和Seurat object类似,只是在assay里多了peaks等信息。 counts<-Read10X_h5(filename= 'atac_...
进行，以揭示细胞类型与状态的潜在功能和通路，软件包如Seurat、Loupe Cell Browser或scater可用于结果可视化。完成分析后，使用R语言编写代码进行各步骤的操作，包括数据比对与信号矩阵生成、细胞聚类与降维、基因共现分析、基因注释与富集分析以及可视化。最后，将分析结果保存，以供后续研究与验证。
-rw-r--r-- 1 zxli staff 6.7G Mar 25 2021 UE-D60-BO-2-2_S22_L003_R1_001.fastq.gz 这时的分析脚本的参数就是: 1 sampleName=UE-D60-BO-2 1 --sample=${sampleName}-1,${sampleName}-2,${sampleName}-3,${sampleName}-4 另一种就是index单独存放,可以存成一个fastq,也可以是单独的两...