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Deconvolution of single-cell multi-omics layers reveals regulatory heterogeneity

转录组 计算生物学 染色质 单细胞分析 生物 细胞 反褶积 稳健性(进化) 计算机科学 基因调控网络 基因 遗传学 基因表达 算法
作者
Longqi Liu,Chuanyu Liu,Andrés Quintero,Liang Wu,Yue Yuan,Mingyue Wang,Mengnan Cheng,Lizhi Leng,Liqin Xu,Guoyi Dong,Rui Li,Yang Liu,Xiaoyu Wei,Jiangshan Xu,Xiaowei Chen,Haorong Lu,Dongsheng Chen,Quanlei Wang,Qing Zhou,Xinxin Lin,Guibo Li,Shiping Liu,Qi Wang,Hongru Wang,J. Lynn Fink,Zhengliang Gao,Xin Liu,Yong Hou,Shida Zhu,Huanming Yang,Yunming Ye,Ge Lin,Fang Chen,Carl Herrmann,Roland Eils,Zhouchun Shang,Xun Xu
出处
期刊:Nature Communications [Springer Nature]
卷期号:10 (1) 被引量:126
标识
DOI:10.1038/s41467-018-08205-7
摘要

Abstract Integrative analysis of multi-omics layers at single cell level is critical for accurate dissection of cell-to-cell variation within certain cell populations. Here we report scCAT-seq, a technique for simultaneously assaying chromatin accessibility and the transcriptome within the same single cell. We show that the combined single cell signatures enable accurate construction of regulatory relationships between cis -regulatory elements and the target genes at single-cell resolution, providing a new dimension of features that helps direct discovery of regulatory patterns specific to distinct cell identities. Moreover, we generate the first single cell integrated map of chromatin accessibility and transcriptome in early embryos and demonstrate the robustness of scCAT-seq in the precise dissection of master transcription factors in cells of distinct states. The ability to obtain these two layers of omics data will help provide more accurate definitions of “single cell state” and enable the deconvolution of regulatory heterogeneity from complex cell populations.
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