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单细胞 | 转录因子足迹分析
2024-10-24 22:17  浏览:1427  搜索引擎搜索“养老之家”
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数据加载

在本案例中,将采用之前在轨迹构建案例中已经介绍并处理过的数据集。

library(Signac) library(Seurat) bone <- readRDS("cd34.rds") DimPlot(bone, label = TRUE)




要执行足迹分析,必须首先向对象中添加Motif 信息,这包括每个Motif 的精确位置。这一过程可以通过使用“motif”和“packages”这两个包中的函数来实现。

library(motifmatchr) library(JASPAR2020) library(TFBSTools) library(BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19) # extract position frequency matrices for the motifs pwm <- getMatrixSet( x = JASPAR2020, opts = list(species = 9606, all_versions = FALSE) ) # add motif information bone <- AddMotifs(bone, genome = BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19, pfm = pwm)

Motif 足迹分析

现在可以对任何已知位置信息的Motif 进行足迹分析。通常,这会涵盖基因组中所有该Motif 的实例。也可以设置 in.peaks = TRUE 参数,以便只考虑那些位于分析中峰值区域内的Motif 。Footprint() 函数会收集所有必要的数据,并将其保存在分析结果中。之后,可以使用 PlotFootprint() 函数来绘制这些基序的足迹图。

# gather the footprinting information for sets of motifs bone <- Footprint( object = bone, motif.name = c("GATA2", "CEBPA", "EBF1"), genome = BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19 ) # plot the footprint data for each group of cells p2 <- PlotFootprint(bone, features = c("GATA2", "CEBPA", "EBF1")) p2 + patchwork::plot_layout(ncol = 1)




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