chromVAR: inferring transcription-factor-associated accessibility from single-cell epigenomic data

表观遗传学 染色质 计算生物学 R包 注释 转录因子 计算机科学 生物 聚类分析 遗传学 数据挖掘 人工智能 DNA 基因 DNA甲基化 基因表达 计算科学
作者
Alicia N. Schep,Beijing Wu,Jason D. Buenrostro,William J. Greenleaf
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:14 (10): 975-978 被引量:1235
标识
DOI:10.1038/nmeth.4401
摘要

ChromVar infers transcription-factor-associated accessibility from low-coverage or single-cell chromatin-accessibility data, thus enabling the clustering of cells and analysis of regulatory sequence motifs from sparse data sets. Single-cell ATAC-seq (scATAC) yields sparse data that make conventional analysis challenging. We developed chromVAR ( http://www.github.com/GreenleafLab/chromVAR ), an R package for analyzing sparse chromatin-accessibility data by estimating gain or loss of accessibility within peaks sharing the same motif or annotation while controlling for technical biases. chromVAR enables accurate clustering of scATAC-seq profiles and characterization of known and de novo sequence motifs associated with variation in chromatin accessibility.
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