🔑 1、概要 liftOver 是 基因组坐标转换（genome coordinate conversion） 的一个常用工具/方法，最早由 UCSC Genome Brow...
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snATAC-seq Peak 跨物种 liftOver 质量控制原则
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R语言::生成拟细胞 SOMA 轮廓（绘图视觉优化）示例图展示的内容：每个“泡泡状”的多边形表示一个模拟细胞 soma；不同颜色对应不同类型的细胞（比如 Neuron、Astrocyte 等）；图中细胞之间间距合理，形状平滑，...
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对 Signac-TF Footprint Plot 的理解与解释生物背景： snATAC-SEQ 数据由Tn5 转座酶 切割产生的DNA片段组成（fragments file）。这种酶倾向于在染色质的开放（可访问）的区域进行切割，这些区域...
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karyoploteR：基于 BigWig 绘制多层信号图 + 自定义基因组支持本教程将以 食蟹猕猴（Macaca fascicularis）的 snATAC-seq 测序数据中提取的基因组可及性信号（以 BigWig 格式 存储的 Peak 强度数据）...
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关于PhastCons和SIFT4G的使用
由于分析需求需要使用PhastCons分析DNA的保守序列，以及使用SIFT软件分析氨基酸变异的有害性，经过一段时间的探索，对这两款软件已经有了还算全面的认识，在此记录一下分...
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ArchR-To-Signac 转换：拓展单细胞ATAC分析引言 本博客旨在详细展示如何将 ArchR 项目中的数据转换为 Signac 格式对象，为下游单细胞 ATAC-seq 数据分析提供支持。主要通过 六个简短的代码块 系统性说...
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基于GWAS结果的SNP筛选与坐标检索指南
1、关于潜关联SNP的筛选 筛选疾病风险SNP时，选择GWAS p值小于0.05的结果 并不是一个最佳的策略，尤其是在全基因组范围的关联分析中。这是因为在GWAS中，通常要对...
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基于Seurat 整合分析创建“共现热图”（co-occurance）通过 共现热图(co-occurance heatmap)，我们可以用数值的方法定量地检查两个数据集的重叠程度。基于“最小值和”计算的重叠分数，是一种有效的方法来量化这种重叠...
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Seurat v4 与 v5 数据整合工作流的技术差异说明批次效应 是指在实验中由于不同的实验条件、操作人员、试剂批次、设备差异等非生物学因素引起的系统性差异。具体来说，在单细胞RNA测序（scRNA-seq）中，不同的实验批次可能...
