EpiScanpy: integrated single-cell epigenomic analysis.
EpiScanpy: integrated single-cell epigenomic analysis.
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DOI：
10.1038/s41467-021-25131-3
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发表时间：
2021-09-01
影响因子：
16.6
通讯作者：
Colomé-Tatché M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Danese A;Richter ML;Chaichoompu K;Fischer DS;Theis FJ;Colomé-Tatché M
EpiScanpy是一个用于分析单细胞表观基因组数据的工具包，即单细胞DNA甲基化和单细胞ATAC-SEQ数据。为了解决来自表观基因组学数据的特定形式的挑战，EPSCANPY使用多个特征空间构造来量化表观基因组，并使用细胞之间的表观基因组距离来构建最近邻图。EpiScanpy使许多现有的scRNA-seq工作流程从scanpy到来自其他组学模式的大规模单细胞数据都可用，包括共同聚类、降维、细胞类型识别和轨迹学习技术的方法，以及scatac-seq数据集的atlas集成工具。该工具包还具有许多有用的下游功能，如差异甲基化和差异开放调用，将感兴趣的表观基因组特征映射到其最近的基因，或使用染色质开放构建基因活性矩阵。我们成功地与其他scatac-seq分析工具进行了比较，并展示了其在区分细胞类型方面的卓越表现。作者提出了EPEPSCANPY：一个用于分析单细胞表观基因组数据的计算框架，包括ATAC-SEQ数据和DNA甲基化数据，并举例说明了聚类、细胞类型识别、轨迹学习和图谱整合-并展示了其在区分细胞类型方面的性能。
EpiScanpy is a toolkit for the analysis of single-cell epigenomic data, namely single-cell DNA methylation and single-cell ATAC-seq data. To address the modality specific challenges from epigenomics data, epiScanpy quantifies the epigenome using multiple feature space constructions and builds a nearest neighbour graph using epigenomic distance between cells. EpiScanpy makes the many existing scRNA-seq workflows from scanpy available to large-scale single-cell data from other -omics modalities, including methods for common clustering, dimension reduction, cell type identification and trajectory learning techniques, as well as an atlas integration tool for scATAC-seq datasets. The toolkit also features numerous useful downstream functions, such as differential methylation and differential openness calling, mapping epigenomic features of interest to their nearest gene, or constructing gene activity matrices using chromatin openness. We successfully benchmark epiScanpy against other scATAC-seq analysis tools and show its outperformance at discriminating cell types. The authors present epiScanpy: a computational framework for the analysis of single-cell epigenomic data, both ATAC-seq and DNA methylation data, with examples for clustering, cell type identification, trajectory learning and atlas integration - and show its performance in distinguishing cell types.
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DOI：
10.1126/science.aan3351
发表时间：
2017-08-11
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Luo C;Keown CL;Kurihara L;Zhou J;He Y;Li J;Castanon R;Lucero J;Nery JR;Sandoval JP;Bui B;Sejnowski TJ;Harkins TT;Mukamel EA;Behrens MM;Ecker JR
通讯作者：
Ecker JR
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影响因子：
64.8
作者：
Buenrostro JD;Wu B;Litzenburger UM;Ruff D;Gonzales ML;Snyder MP;Chang HY;Greenleaf WJ
通讯作者：
Greenleaf WJ
影响因子：
48
作者：
Korsunsky, Ilya;Millard, Nghia;Raychaudhuri, Soumya
通讯作者：
Raychaudhuri, Soumya
DOI：
10.1088/1742-5468/2008/10/p10008
发表时间：
2008-10-01
影响因子：
2.4
作者：
Blondel, Vincent D.;Guillaume, Jean-Loup;Lefebvre, Etienne
通讯作者：
Lefebvre, Etienne
影响因子：
12.3
作者：
Angermueller C;Lee HJ;Reik W;Stegle O
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