Single-cell chromatin state analysis with Signac

染色质 计算机科学 计算生物学 国家(计算机科学) 生物 细胞生物学 化学 DNA 遗传学 算法
作者
Tim Stuart,Avi Srivastava,Shaista Madad,Caleb A. Lareau,Rahul Satija
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:18 (11): 1333-1341 被引量:1546
标识
DOI:10.1038/s41592-021-01282-5
摘要

The recent development of experimental methods for measuring chromatin state at single-cell resolution has created a need for computational tools capable of analyzing these datasets. Here we developed Signac, a comprehensive toolkit for the analysis of single-cell chromatin data. Signac enables an end-to-end analysis of single-cell chromatin data, including peak calling, quantification, quality control, dimension reduction, clustering, integration with single-cell gene expression datasets, DNA motif analysis and interactive visualization. Through its seamless compatibility with the Seurat package, Signac facilitates the analysis of diverse multimodal single-cell chromatin data, including datasets that co-assay DNA accessibility with gene expression, protein abundance and mitochondrial genotype. We demonstrate scaling of the Signac framework to analyze datasets containing over 700,000 cells. The Signac framework enables the end-to-end analysis of single-cell chromatin data and interoperability with the Seurat package for multimodal analysis.
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