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。
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。
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...
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。
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。
在单细胞的尺度上衡量染色质开放性(例如scATAC-seq)有助于精确理解CRE的活性变化,尤其与单细胞转录组测序技术(scRNA-seq)相结合,可以帮助解析不同转录因子如何协同的调节基因表达网络,从而调节细胞和组织的发育过程。例如,人大脑皮层发生是一个动态的...
可先通过scRNA-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...