我们用单细胞RNA测序(scRNA-Seq)和单细胞转座酶可及染色质测序的 (scATAC-Seq)方法,分析了从胚胎9.5天(E9.5) 到E11.5小鼠胚胎的尾动脉(背主动脉(DA),脐动脉(U),卵黄(V) )的大约37,000个细胞,鉴定了从E到HE再到IAC细胞的连续发育轨迹。
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评分,与scRNA-seq中的基因表达量数据一起,作为典型...
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),并进行相关性分析...
单细胞转录组测序(scRNA-seq)是在单细胞水平上研究基因表达差异的技术,为细胞异质性研究提供了有力手段。而单细胞ATAC测序(scATAC-seq)是利用转座酶在单细胞水平上研究染色质开放性的技术,可以提供高分辨率的单细胞染色质开放图谱,有助于深入研究细胞异质性的表观遗传调控机理。它们的研究对象一个是mRNA,一个是染色...
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。
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。
本研究使用scRNA-seq和scATAC-seq关联分析的方法,对野生型和突变体棉花OI细胞进行了系统表征,首先作者通过scRNA-seq数据确定了包括纤维细胞在内的五种细胞亚群,并构建了纤维谱系细胞的发育轨迹。通过不同时间的转录组分析,作者发现纤维细胞的初级生长是一个高度调控的昼夜节律过程。结合scATAC-seq,作者进一步确定了两个CR...
通过分析单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据,我们能很好地在基因表达水平层面对样本细胞进行簇(cluster)的分类,以及marker基因的注释。而分析单细胞转座酶可及染色质测序(scATAC-seq)测序数据可以在染色质层面进行细胞研究,是目前主流的单细胞水平染色质可及性测序解决方案。scATAC-seq可用于绘制细胞染色质开放区的单细胞图谱...
整合scRNA-seq和scATAC-seq中的SMC细胞数据,降维分析发现SMC可以聚类为静息态和转化态SMC(Fig 2J)。Monocle软件构建SMC演化状态(Fig 2K),平滑肌细胞起始于收缩基因高表达状态,随着SMC转化为FMC,其表达量逐渐降低(Fig 2L)。Zeb2表达伴随于Zeb结合位点的可及性降低(Fig 2M-2O)。随着演化轨迹,出现CMC细胞时,Zeb2...
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。