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基因组测序>
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建库测序>
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人类基因组测序>
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动植物基因组测序>
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微生物基因组测序>
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转录调控测序>
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表观组测序>
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单细胞测序>
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空间转录组>
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基因分型>
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质谱分析>
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蛋白组学分析>
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代谢组学分析>
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免疫定量>
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多组学联合分析>
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分子育种>
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基因合成>
1.原始数据预处理
TAC进行基本的数据分析，主要结果包括：测序数据的产出和质量统计、参考基因组比对情况、实验捕获的细胞数目统计、细胞的fragments统计、fragments的基因组特征区域分布等。 基于Cell Ranger A
2.差异Peak分析
将每个cluster和剩余所有cluster之间进行差异可接近性比较，可以找到每个cluster特有的开放区域。
3.Peak注释
为研究 TSS 侧翼的开放性程度，我们根据其与 peak 的距离，统计TSS临近区域的peak分布情况；后续使用ChIPseeker 对 peak 在基因组不同功能区域（promoter、5’UTR、3’UTR、 Exon、Intron、Downstream、Intergenic）上的分布进行注释和统计。
4.聚类分析
基于ATAC的peak信号，可对细胞进行聚类分析，然后通过t-SNE对样本进行降维、可视化，展示细胞的分群情况[1]。
5.Maker基因展示
通过聚类分析得到的各cluster中差异高表达的基因，针对这些特征性marker基因以多种形式进行展示[2]。
6.Motif注释分析
将鉴定到的染色质开放位点同转录因子数据库JASPAR关联，可对cluster的每个Motif进行注释，然后把Motif注释结果投射到t-SNE细胞分群图。可以把cluster差异motif，在t-SNE分群图中可视化，展示Motif活性信号[3]。
7.10x 单细胞转录组和10x ATAC联合分析
使用FindTransferAnchors鉴定scATAC-seq数据集和scRNA-seq数据集的锚点进行整合分析[4]。
参考文献
[1] Chen X, Miragaia R J, Natarajan KN, et al. A rapid and robust method for single cell chromatin accessibility profiling[J]. Nature Communications, 2018.[2] Pervolarakis N, Sun P, Gutierrez G, et al. Iisntegrated single-cell transcriptomics and chromatin accessibility analysis reveals novel regulators of mammary epithelial cell identity[J]. Cell Reports,2019.
[3] Cusanovich D A，Hill A J, Aghamirzaie D, et al. Single-Cell Atlas of In Vivo Mammalian Chromatin Accessibility[J]. Cell, 2018, 147(5): 1309-1324.
[4] Long, Zhilin et al.“Single-cell multiomics analysis reveals regulatory programs in clear cell renal cell carcinoma.”Cell discovery vol. 8,1 68. 19 Jul. 2022.
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