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Cellranger-atac aggr [1] cellranger-atac count [2] cellranger-atac aggr 각각의 GEM well(multiplex data)의 FASTQ 데이터에 cellranger-atac count 를 이용해서 count 를 하고, cellranger-atac aggr를 이용해서 a single peak-barcode matrix 로 합쳐준다. 이때, cellranger에게 aggregation csv 를 이용해 데이터를 주어야 한다. 어떠한 GEM well에 온것인지는 barcode-1, barcode-2 등으로 GEM well suffix(숫자)로 구별할 수 있고 해당 숫자는 Aggregation csv 와 일치한다. Aggregation csv 예시) 1 ..

Cicero Cicero single-cell chromatin accessibility data 를 이용 → co-accessibility examine → cis-regulatory network를 구성하고 분석하기 위한 툴이다. 나는 scATACseq을 분석하기 위해 해당 툴을 이용했다. How? chromatin accessibility data → physically proximity 한 regions of genome 구하기→ 추정되는 enhancer-promoter pair 찾기 → cis-regulatory network 구성 Step 0. Create an input CDS Cicero는 CDS (cell_data_set) class object 를 이용한다. 10x scATACseq 데..

Cell Ranger OUTPUT FILES Cell ranger 의 output 은 outs/ 폴더에 저장이 된다. 해당 폴더에는 sequencing data, the annotated read sequences, gene expression matrices 등이 존재한다. 각 파일에 대한 더 자세한 정보 Matrices Web Summary .html Secondary Analysis CSV BAM Molecule Info (h5) Loupe File (.cloupe) Summary.html WEL SUMMARY .html cell ranger 가 제공해주는 summary 와 analysis 를 html 형식으로 확인할 수 있다. 다음 figure에서 볼 수 있듯이, 크게 summary 와 gene ..

해당 포스트는 Illumina (10x) 기술을 이용한 single cell RNAseq 에 초점이 맞춰져 있습니다. Chromium 10x single cell - Barcodes and UMI Paired-end sequencing output 은 주로 5’ → 3’ 방향으로 읽힌 두개의 fastq files 이다. 첫번째 Read 1 (R1) 은 항상 primer 의 Cell barcode + UMI (unique molecular identifiers) 부분을 포함하고 Read 2 (R2)는 reverse sequence를 읽는다(figure 1.3을 참고). Sequencing 으로 얻어낸 reads (containing cell barcode, UMI and cDNA) 를 이용하여, trans..