​Nat Commun | PACS模型:解密单细胞ATAC-seq数据的新工具

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在表观遗传学研究中,单细胞ATAC-seq技术让我们得以在单细胞水平观察染色质的可及性,揭示基因调控网络的奥秘。然而,这种技术也面临着数据稀疏和实验条件复杂等挑战。近期,宾夕法尼亚大学 Junhyong Kim 教授团队在 Nature Communications 上发表研究论文： Depth-corrected multi-factor dissection of chromatin accessibility for scATAC-seq data with PACS 。论文介绍了他们开发的PACS模型。该模型通过创新的数据处理方法和统计学框架mcCLR,为解决上述难题提供了新思路 （论文第一作者为该校博士生苗振） 。 单细胞ATAC-seq技术虽然能让我们直接观察单个细胞中染色质的开放状态,但存在两大技术难题:一是数据稀疏,二是不同细胞间测序深度差异显著。这使得研究人员难以准确区分真实的生物学信号和技术噪声。特别是在研究涉及多个因素(如细胞类型、空间位置等)的复杂系统时,如何有 ………………………………