Signac|成年小鼠大脑 单细胞ATAC分析(2)

news2024/11/27 15:38:08

引言

在本教程中,我们将探讨由10x Genomics公司提供的成年小鼠大脑细胞的单细胞ATAC-seq数据集。本教程中使用的所有相关文件均可在10x Genomics官方网站上获取。

本教程复现了之前在人类外周血单核细胞(PBMC)的Signac入门教程中执行的命令。我们通过在不同的系统上进行相同的分析,来展示其性能以及对不同组织类型的适用性,并提供了一个来自不同物种的示例。

创建基因活动矩阵

# compute gene activities
gene.activities <- GeneActivity(brain)

# add the gene activity matrix to the Seurat object as a new assay
brain[['RNA']] <- CreateAssayObject(counts = gene.activities)
brain <- NormalizeData(
  object = brain,
  assay = 'RNA',
  normalization.method = 'LogNormalize',
  scale.factor = median(brain$nCount_RNA)
)

DefaultAssay(brain) <- 'RNA'
FeaturePlot(
  object = brain,
  features = c('Sst','Pvalb',"Gad2","Neurod6","Rorb","Syt6"),
  pt.size = 0.1,
  max.cutoff = 'q95',
  ncol = 3
)
alt

与 scRNA-seq 数据整合

为了更好地解读单细胞ATAC-seq数据,我们可以根据来自相同生物体系(即成年小鼠大脑)的单细胞RNA测序(scRNA-seq)实验结果,

# Load the pre-processed scRNA-seq data
allen_rna <- readRDS("../vignette_data/allen_brain.rds")
allen_rna <- UpdateSeuratObject(allen_rna)
allen_rna <- FindVariableFeatures(
  object = allen_rna,
  nfeatures = 5000
)

transfer.anchors <- FindTransferAnchors(
  reference = allen_rna,
  query = brain,
  reduction = 'cca',
  dims = 1:30
)

predicted.labels <- TransferData(
  anchorset = transfer.anchors,
  refdata = allen_rna$subclass,
  weight.reduction = brain[['lsi']],
  dims = 2:30
)

brain <- AddMetaData(object = brain, metadata = predicted.labels)

plot1 <- DimPlot(allen_rna, group.by = 'subclass', label = TRUE, repel = TRUE) + NoLegend() + ggtitle('scRNA-seq')
plot2 <- DimPlot(brain, group.by = 'predicted.id', label = TRUE, repel = TRUE) + NoLegend() + ggtitle('scATAC-seq')
plot1 + plot2
alt

您可以看到基于 RNA 的分类与 UMAP 可视化一致,仅根据 ATAC-seq 数据计算。

查找簇之间可差异访问的峰值

在这里,我们发现皮层不同层的兴奋性神经元之间的可访问区域存在差异。

#switch back to working with peaks instead of gene activities
DefaultAssay(brain) <- 'peaks'
Idents(brain) <- "predicted.id"

da_peaks <- FindMarkers(
  object = brain,
  ident.1 = c("L2/3 IT"), 
  ident.2 = c("L4""L5 IT""L6 IT"),
  test.use = 'LR',
  latent.vars = 'nCount_peaks'
)

head(da_peaks)
##                                  p_val avg_log2FC pct.1 pct.2    p_val_adj
## chr4-86523678-86525285    3.266647e-69   3.691294 0.426 0.037 5.135267e-64
## chr2-118700082-118704897  8.553383e-61   2.092487 0.648 0.182 1.344617e-55
## chr15-87605281-87607659   3.864918e-55   2.450827 0.499 0.097 6.075767e-50
## chr10-107751762-107753240 1.534485e-52   1.801355 0.632 0.192 2.412257e-47
## chr4-101303935-101305131  5.949521e-51   3.427059 0.356 0.031 9.352825e-46
## chr13-69329933-69331707   1.604991e-49  -2.254722 0.140 0.435 2.523094e-44

plot1 <- VlnPlot(
  object = brain,
  features = rownames(da_peaks)[1],
  pt.size = 0.1,
  idents = c("L4","L5 IT","L2/3 IT")
)
plot2 <- FeaturePlot(
  object = brain,
  features = rownames(da_peaks)[1],
  pt.size = 0.1,
  max.cutoff = 'q95'
)
plot1 | plot2
alt
open_l23 <- rownames(da_peaks[da_peaks$avg_log2FC > 3, ])
open_l456 <- rownames(da_peaks[da_peaks$avg_log2FC < 3, ])
closest_l23 <- ClosestFeature(brain, open_l23)
closest_l456 <- ClosestFeature(brain, open_l456)
head(closest_l23)

##                                 tx_id gene_name            gene_id
## ENSMUST00000151481 ENSMUST00000151481   Fam154a ENSMUSG00000028492
## ENSMUST00000131864 ENSMUST00000131864   Gm12796 ENSMUSG00000085721
## ENSMUST00000139527 ENSMUST00000139527     Yipf1 ENSMUSG00000057375
## ENSMUSE00001329193 ENSMUST00000185379   Gm29414 ENSMUSG00000099392
## ENSMUSE00000514286 ENSMUST00000077353      Hmbs ENSMUSG00000032126
## ENSMUST00000161356 ENSMUST00000161356      Reln ENSMUSG00000042453
##                      gene_biotype type           closest_region
## ENSMUST00000151481 protein_coding  gap   chr4-86487920-86538964
## ENSMUST00000131864        lincRNA  gap chr4-101292521-101318425
## ENSMUST00000139527 protein_coding  cds chr4-107345009-107345191
## ENSMUSE00001329193        lincRNA exon   chr1-25026581-25026779
## ENSMUSE00000514286 protein_coding exon   chr9-44344010-44344228
## ENSMUST00000161356 protein_coding  gap   chr5-21891568-21895988
##                                query_region distance
## ENSMUST00000151481   chr4-86523678-86525285        0
## ENSMUST00000131864 chr4-101303935-101305131        0
## ENSMUST00000139527 chr4-107344435-107345145        0
## ENSMUSE00001329193   chr1-25008426-25009334    17246
## ENSMUSE00000514286   chr9-44345250-44346015     1021
## ENSMUST00000161356   chr5-21894051-21894682        0

head(closest_l456)
##                                 tx_id gene_name            gene_id
## ENSMUST00000104937 ENSMUST00000104937   Ankrd63 ENSMUSG00000078137
## ENSMUSE00000647021 ENSMUST00000068088   Fam19a5 ENSMUSG00000054863
## ENSMUST00000165341 ENSMUST00000165341     Otogl ENSMUSG00000091455
## ENSMUST00000044081 ENSMUST00000044081     Papd7 ENSMUSG00000034575
## ENSMUST00000070198 ENSMUST00000070198    Ppp3ca ENSMUSG00000028161
## ENSMUST00000084628 ENSMUST00000084628    Hs3st2 ENSMUSG00000046321
##                      gene_biotype type            closest_region
## ENSMUST00000104937 protein_coding  cds  chr2-118702266-118703438
## ENSMUSE00000647021 protein_coding exon   chr15-87625230-87625486
## ENSMUST00000165341 protein_coding  utr chr10-107762223-107762309
## ENSMUST00000044081 protein_coding  utr   chr13-69497959-69499915
## ENSMUST00000070198 protein_coding  utr  chr3-136935226-136937727
## ENSMUST00000084628 protein_coding  cds  chr7-121392730-121393214
##                                 query_region distance
## ENSMUST00000104937  chr2-118700082-118704897        0
## ENSMUSE00000647021   chr15-87605281-87607659    17570
## ENSMUST00000165341 chr10-107751762-107753240     8982
## ENSMUST00000044081   chr13-69329933-69331707   166251
## ENSMUST00000070198  chr3-137056475-137058371   118747
## ENSMUST00000084628  chr7-121391215-121395519        0

绘制基因组区域

我们同样可以利用CoveragePlot()函数,根据不同的细胞聚类、细胞类型或对象中存储的其他任何元数据信息,为特定的基因组区域绘制出分组的覆盖度图。这些覆盖度图实际上是伪批量的可访问性轨迹图,通过将同一组内所有细胞的信号进行平均,从而在视觉上展示出特定区域内DNA的可访问性情况。

# show cell types with at least 50 cells
idents.plot <- names(which(table(Idents(brain)) > 50))

CoveragePlot(
  object = brain,
  region = c("Neurod6""Gad2"),
  idents = idents.plot,
  extend.upstream = 1000,
  extend.downstream = 1000,
  ncol = 1
)
alt

本文由 mdnice 多平台发布

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1808378.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

XMind v24.04.1 全功能VIP版(思维升级,效率飞跃)

软件介绍 XMind 是一款功能丰富的思维导图和创新构思工具&#xff0c;可在多个平台助力高效思考。它涵盖了从灵感触发、结构构建到演示展示的完整思维过程&#xff0c;有效提升创建思维导图的效率。这款工具适用于记录灵感、创新思维、问题解决和效率提升等多元场景&#xff0…

永久免费的iPhone,iPad,Mac,iWatch锁屏,桌面壁纸样机生成器NO.105

使用这个壁纸样机生成器&#xff0c;生成iPhone&#xff0c;iPad&#xff0c;Mac&#xff0c;iWatch锁屏&#xff0c;桌面壁纸&#xff0c;展示你的壁纸作品&#xff0c;一眼就看出壁纸好不好看&#xff0c;适不适合 资源来源于网络&#xff0c;免费分享仅供学习和测试使用&am…

内网穿透的方式有哪些——快解析的优势

外网穿透内网技术&#xff0c;即内网映射&#xff0c;是把目标本地内网地址和端口发布到互联网&#xff0c;是一种由内网开放到外网的权限操作。那么&#xff0c;内网穿透的方法有哪些呢&#xff1f;做映射外网的方法。需要结合自己本地网络环境和应用场景来实施。这里分享三种…

【Unity Shader入门精要 第13章】使用深度和法线纹理(二)

1. 再谈运动模糊 之前的文章中曾经通过保存渲染结果进行叠加的方式实现过运动模糊效果&#xff0c;下面的例子我们通过深度纹理重建世界坐标的方式来实现运动模糊&#xff1a; 首先&#xff0c;基于深度纹理重建像素的世界坐标&#xff0c;原理在【Unity Shader入门精要 第13…

LangChain开发【NL2SQL】应用

前言 关于LangGraph的简单介绍&#xff0c;请参考这篇博客&#xff1a; LangGraph开发Agent智能体应用【基础聊天机器人】-CSDN博客 对比LangChain实现NL2SQL 关于用LangChain开发NL2SQL的Agent应用&#xff0c;在这篇博客提供了完整的代码实现&#xff1a; LangChain开发…

数据结构笔记 线性表的查找 顺序,折半,分块查找

顺序查找&#xff1a;从头找到尾&#xff0c;或者从尾找到头 顺序查找的性能&#xff1a; 其中&#xff0c;辅助空间的O&#xff08;1&#xff09;用于存放哨兵的 折半查找&#xff1a;向下取整&#xff1a;指当计算的结果不为整数时取小于计算结果的整数。 折半查找的性能&am…

未来几年,同样的性能,推理功耗降低为现在的几万分之一,有可能吗

未来几年,同样的性能,推理功耗降低为现在的几万分之一,有可能吗 一.数据二.抓取LLM排行榜,相同的MMLU精度,模型参数量缩减倍数三.其它 有人说未来几年,推理功耗能降低为现在的几万分之一,好奇怎么能做到呢 一.数据 二.抓取LLM排行榜,相同的MMLU精度,模型参数量缩减倍数 import…

【LeetCode算法】第112题:路径总和

目录 一、题目描述 二、初次解答 三、官方解法 四、总结 一、题目描述 二、初次解答 1. 思路&#xff1a;二叉树先序遍历。首先访问根节点&#xff0c;若根节点是叶子节点并且值等于目标值&#xff0c;则返回true&#xff0c;否则递归访问左子树和右子树&#xff0c;只要左…

跨境电商|Facebook Marketplace怎么做?

2016 年&#xff0c;Facebook打造了同名平台 Facebook Marketplace。通过利用 Facebook 现有的庞大客户群&#xff0c;该平台取得了立竿见影的成功&#xff0c;每月访问量将超过 10 亿。对于个人卖家和小企业来说&#xff0c;Facebook Marketplace是一个不错的销货渠道&#xf…

激活乡村振兴新动能:推动农村产业融合发展,打造具有地方特色的美丽乡村,实现乡村全面振兴

目录 一、推动农村产业融合发展 1、农业产业链条的延伸 2、农业与旅游业的结合 二、挖掘地方特色&#xff0c;打造美丽乡村 1、保护和传承乡村文化 2、发展特色农业 三、加强基础设施建设&#xff0c;提升乡村品质 1、改善农村交通条件 2、提升农村水利设施 四、促进…

PHP“well”运动健身APP-计算机毕业设计源码87702

【摘要】 随着互联网的趋势的到来&#xff0c;各行各业都在考虑利用互联网将自己的信息推广出去&#xff0c;最好方式就是建立自己的平台信息&#xff0c;并对其进行管理&#xff0c;随着现在智能手机的普及&#xff0c;人们对于智能手机里面的应用“well”运动健身app也在不断…

树莓派Pico开发板与Gravity语音识别模块接口及其语音控制MicroPython编程

**摘要:**介绍Gravity语音识别模块的主要功能及其特性,讲述树莓派Pico与Gravity语音识别模块接口连接的基本方法,介绍使用Gravity语音识别模块学习语音唤醒词/命令词并给出I2C通信接口语音识别MicroPython库,以及基于树莓派Pico开发板和Gravity语音识别模块的语音控制Micro…

通过在idea上搭建虚拟hadoop环境使用MapReduce做词频去重

idea上的MapReduce ​ 一般在开发中&#xff0c;若是等到环境搭配好了再进行测试或者统计数据&#xff0c;数据处理等操作&#xff0c;那会很耽误时间&#xff0c;所以一般都是2头跑&#xff0c;1波人去在客户机上搭建环境&#xff0c;1波人通过在idea上搭建虚拟hadoop环境&am…

祝大家端午节安康

五月到端午&#xff0c;愿你端来快乐&#xff0c;无烦无恼&#xff1b;端来好运&#xff0c;无时无刻&#xff1b;端来健康&#xff0c;无忧无虑&#xff1b;端来财富&#xff0c;五谷丰登&#xff1b;端来祝福&#xff0c;五彩缤纷。端午节安康&#xff01;

onesixtyone一键扫描SNMP服务(KALI工具系列二十)

目录 1、KALI LINUX 简介 2、onesixtyone工具简介 3、在KALI中使用onesixtyone 3.1 目标主机IP&#xff08;win&#xff09; 3.2 KALI的IP 4、操作示例 4.1 扫描目标主机 4.2 加上团队名称 4.3 输出详细结果 4.4 扫描整个网段 5、总结 1、KALI LINUX 简介 Kali Lin…

淘宝扭蛋机小程序,扭蛋市场创新模式

扭蛋机作为潮玩市场的娱乐消费方式&#xff0c;成为了当下消费者的新宠。扭蛋机凭借自身性价比高、商品多样、惊喜性等特点&#xff0c;吸引了各个年龄层的消费者&#xff0c;不仅年轻人喜欢&#xff0c;不少小学生和老年人也非常喜欢&#xff0c;扭蛋机市场迎来了快速发展期。…

简单介绍一下vim

简单介绍一下vim 一、vim是什么&#xff1f;二、vim的优点三、vi/vim的使用命令模式输入模式底线命令模式 四、vi/vim 按键说明&#xff08;一&#xff09;命令模式可用的光标移动、复制粘贴、搜索替换等移动光标的方法:搜索替换的方法删除、复制与贴上的方法 &#xff08;二&a…

Vue15-watch对比计算属性

一、姓名案例 1-1、watch实现 1-2、计算属性 对比发现&#xff1a; 计算属性比watch属性更简略一些。 1-3、计算属性 VS 侦听属性 1-4、需求变更 计算属性中不能开启异步任务&#xff01;&#xff01;&#xff01;因为计算属性靠return返回值。但是watch靠亲自写代码去改。 1-…

msvcp140_CODECVT_IDS.dll的解决方法是什么?有多少种解决方法

msvcp140_CODECVT_IDS.dll 是一个动态链接库&#xff08;DLL&#xff09;文件&#xff0c;属于微软Visual C 2015运行时库的一部分。这个文件主要负责字符编码转换&#xff0c;支持Unicode与其他字符集之间的转换&#xff0c;如UTF-8与UTF-16。它对于运行时库的多语言支持至关重…

【Python】在【数据挖掘】与【机器学习】中的应用:从基础到【AI大模型】

目录 &#x1f497;一、Python在数据挖掘中的应用&#x1f495; &#x1f496;1.1 数据预处理&#x1f49e; &#x1f496;1.2 特征工程&#x1f495; &#x1f497;二、Python在机器学习中的应用&#x1f495; &#x1f496;2.1 监督学习&#x1f49e; &#x1f496;2.2…