分析单细胞ATAC与Multiome数据

Analyze Single-Cell ATAC and Multiome Data · 🔴专家 · 所属分类：组学与生物信息分析

scATAC和Multiome的门槛在peak调用、TSS富集、doublet和RNA-ATAC配对整合上，ArchR/Signac流程又长，稀疏数据上一不小心就过拟合。它帮你把这套流程跑成可及性与调控图谱，Multiome还能把ATAC和配对RNA做多模态联合分析，每步QC决策都留档。

适合谁

做染色质可及性、基因调控、表观基因组的研究生与PI，以及处理Multiome数据的生信工程师。

给它什么 · 得到什么

• 你提供：cellranger-atac/arc输出（fragments.tsv.gz、peak矩阵或h5）、基因组版本，Multiome再加配对的RNA矩阵
• 你得到：可复现的ATAC/Multiome分析脚本、QC/聚类/gene activity图，以及peak与调控元件结果表（含WNN多模态整合）

怎么用

给它输出目录和基因组版本，比如：

「这是我cellranger-arc的Multiome输出，想把ATAC的可及性和配对RNA一起做WNN多模态整合聚类。」 触发后它会用ArchR/Signac做fragments质控（TSS/nucleosome）、peak调用和聚类，算gene activity,Multiome用Muon/WNN联合RNA整合，再做motif富集、footprint和peak-基因关联的初步调控推断，并输出决策日志。

提个醒

基因组版本和peak坐标必须一致，错配会让所有下游结果一起出错；调控关联是预测而非定论，通用红线适用。