目前单细胞技术发展迅速,单细胞RNA-seq和单细胞ATAC已经应用到多个物种,植物中的多组学应用还相对较少,今天我们分享一篇单细胞ATAC+RNA-seq的文献,是由河北农业大学赵建军团队在国际知名期刊Advanced Science(中科院一区,IF:15.1)在线发表题为“Multiome in the Same Cell Reveals the Impact of Osmotic Stress on Ar...
识别scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据集之间的anchors 为了在单细胞RNA测序(scRNA-seq)和单细胞ATAC测序(scATAC-seq)实验之间找到相互关联的“锚点”,首先利用Signac软件包中的GeneActivity()函数,通过计算2kb启动子区域和基因体内的ATAC-seq测序计数,来估算每个基因的转录活性。 接下来,使用scATAC-seq数据得到的基因活性...
使得scATAC-seq在单细胞层面研究染色质开放性成为可能,而正好scRNA-seq是在单细胞层面研究基因表达量的技术,又因为基因在发生转录之前,表观遗传调控会在染色体水平上调整结构,从而会影响基因的表达。
首先,通过scRNA-seq数据分析,我们可以识别和鉴定出不同的细胞亚群。接着,我们可以使用scRNA-seq的数据来注释scATAC-seq的细胞亚群,最后我们可以通过WNN分析将scATAC-seq和scRNA-seq数据进行整合,构建两组学整合的细胞图谱,并比较两组学的一致性。通过两组学数据的相互验证,可以帮助我们更准确地识别细胞亚群且更深入分析...
如何使用Seurat 4.0进行scRNA和scATAC数据的整合? 分享是一种态度 作者| 周运来 男, 一个长大了才会遇到的帅哥, 稳健,潇洒,大方,靠谱。 一段生信缘,一棵技能树。 生信技能树核心成员,单细胞天地特约撰稿人,简书创作者,单细胞数据科学家。 前情回顾 Seurat 4.0 ||您的单细胞数据分析工具箱上新啦 Seurat 4.0 ...
接下来,使用scATAC-seq数据得到的基因活性评分,与scRNA-seq中的基因表达量数据一起,作为典型相关性分析的输入。对scRNA-seq数据集中所有被鉴定为变异性高的基因进行这样的量化分析。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # quantify gene activity ...
我们介绍的是scATAC联合scRNA数据分析,那么scRNA必不可少,我们选择的数据相同的分组也测了scRNA,所以还是回顾一下,跑一下scRNA流程,做好细胞分群和注释吧,一方面注释好的scRNA可用于scATAC数据注释,另一方面两者可以联合分析做一些内容。话不多说,都很熟悉,直接上代码:上游分析不再多说!
接下来,使用scATAC-seq数据得到的基因活性评分,与scRNA-seq中的基因表达量数据一起,作为典型相关性分析的输入。对scRNA-seq数据集中所有被鉴定为变异性高的基因进行这样的量化分析。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # quantify gene activity ...
对SMC细胞条件性敲除Zeb2的动脉粥样硬化小鼠进行scATAC-seq和scRNA-seq,研究Zeb2调控SMC转化的机制(Fig 3A)。scATAC-seq降维聚类发现(Fig 3B),缺失Zeb2广泛改变转化态SMC细胞的染色质可及性(Fig 3C)。SMC细胞亚群细分,转化态SMC主要存在于Zeb2敲除的样本中(Fig 3D-3E),成熟SMC标记基因Cnn1等的染色质可及性增加(...
1、表达矩阵,也有三个标准文件,只不过对于scATAC就是peak矩阵,矩阵也可以读取filtered_peak_bc_matrix.h5.h5文件 2、:fragments.tsv.gz | fragments.tsv.gz.tbi,这是ATAC分析的一个关键文件,是所有cell中片段信息文件,是最大的,一般G起步。 3、singlecell.csv或者per_barcode_metrics.csv(前者可能是大部分遇到...