1. 简介
ATACseq
(Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing) 使用转座酶在测序前有效地片段化可访问的 DNA(DNA可极性)。结果提供了一种绘制可访问/开放染色质基因组范围的方法。
与其他技术相比,ATACseq 有几个优点,包括:
- 所需输入材料少(> 10,000 个细胞)
- 实验所需时间短(约 4 小时)
2. 酶
- 下面介绍几种不同酶获取数据的差异
DNaseseq
- 酶消化以从转录因子结合位点周围的开放染色质中提取信号。MNaseseq
- 酶消化以提取代表核小体定位的信号。ATACseq
- 使用转座酶并提供一种同时从单个样本的转录因子结合位点和核小体位置提取信号的方法。
3. Work
在本教程中,我们将使用一些公开的数据来了解 R
中 ATACseq
处理的一些基础知识。
将研究 ATACseq
数据在 TSS 上的比对、比对后处理和绘图。
4. 数据
本教程中,我们将使用三组已发布的数据。
4.1. data_1
第一个数据集来自原始 ATACseq 论文。我们将使用 ATACseq_50k_Rep2
示例 GEO - GSM1155958
可以从 ENA
以 FASTQ
格式获取数据。
- SAMN02192806 - [here](https://www.ebi.ac.uk/ena/data/view/SAMN02192806 “SAMN02192806”)
4.2. data_2
对于第二个数据集,我们将 UCSD
的 Bing Ren
生成的 ATACseq
作为 ENCODE
联盟的一部分。它包括来自小鼠几种组织的样本。数据和示例信息的链接包含在下面的列表中。
- Liver day 12 - ENCSR302LIV
- Kidney day 15 - ENCSR023QZX
- Hindbrain day 12 - ENCSR088UYE
4.3. data_3
最后,我完全按照本次教程中的描述处理了来自 MSKCC
的 Christina Leslie
实验室的一些数据,因此我们可以在练习中回顾 ATACseq
数据的一些特征以及 ENCODE
管道处理的相同数据。
原始数据和处理后的 BAM
文件可从 ENCODEs
门户网站获得
- T-Reg - [ENCSR724UJS](https://www.encodeproject.org/experiments/ENCSR724UJS/ “ENCSR724UJS”)
FQ 文件可以在此处找到 read1 和此处的 read2。我们还将使用对齐数据作为BAM 文件,该文件可在此处找到。
5. 参考数据
对于 ATACseq
分析,我们需要一些参考数据。
fasta
格式的参考基因组——我们将从BSGenome Bioconductor
注释包中检索。- 基因模型——我们将从
TxDb Bioconductor
注释包中检索这些模型。 - Blacklists 特定于基因组的区域。这些可以在此处的 ENCODE 门户中找到
6. 已处理数据
我们从以下链接中的公共测序数据开始,并使用 Bioconductor
中的参考数据。由于其中一些处理步骤可能需要一点时间,因此我提供了指向预处理结果的链接。
来自我们对齐/排序/索引的 BAM
文件和 BAI
索引:
- SAMN02192806 - Greenleaf BAM -
Greenleaf
示例的完整BAM
文件在我们的Rsubread
对齐、排序和索引中生成。 - SAMN02192806 - Greenleaf BAI index -
Greenleaf
示例中BAM
的BAI
索引文件在我们的对齐、排序和索引中生成如下。
小型 BAM
、peak calls
和目录结构。
- ATAC_Workshop_Essential.zip - 需要额外的文件和目录结构。
下载上述文件并解压缩 ATAC_Workshop.zip
后,您应该将 Sorted_ATAC_50K_2.bam
和 Sorted_ATAC_50K_2.bam.bai
文件移动到 ATAC_Workshop/ATAC_Data/ATAC_BAM/
。您还应该将 RU_ATAC_Workshop.Rmd
复制到 ATAC_Workshop/
目录,然后打开以确保所有相对路径都是正确的。
与上述相同,但具有用于计数的 BAM
以及小型 BAM
、peak calls
和目录结构。
- Bigwigs - 在 IGV 中审查的 BigWigs.
- ATAC_Workshop.zip - 附加文件和目录结构。
欢迎Star -> 学习目录
更多教程 -> 转录组测序分析教程合集
更多教程 -> 单细胞系列教程:合集
本文由mdnice多平台发布
标签:教程,ATAC,seq,ATACseq,介绍,Workshop,BAM,数据 From: https://www.cnblogs.com/swindler/p/17009235.html