Multiomics マルチオミクス前処理の全体像 ─ RNA・ATAC を統合に載せるまで
📚 この記事についてマルチオミクス・シリーズの前処理ハブです。RNA と ATAC を統合に載せるまでの前処理の全行程を1枚の地図として示し、各ステップの詳しい記事と、scRNA-seq・scATAC-seq の各シリーズへの入口になります...
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Multiomics シングルセル・マルチオミクス解析の全体像 ─ 統合から遺伝子制御ネットワークまで
📚 この記事についてマルチオミクス・シリーズの入口（ハブ）です。RNA と ATAC を統合する意味、統合の2つの型（ペア／非ペア）、その先の遺伝子制御ネットワーク（GRN）推論までの地図を示します。各手法の詳しい解説は個別の記事にあります...
scATAC-seq scATAC-seq の co-accessibility ─ 一緒に開くピークを繋ぐ
📚 この記事について下流解析の締めくくりです。細胞をまたいで一緒に開くピーク対を繋ぎ、遠位の制御領域と遺伝子を結びつけます（ATAC 単独で完結）。🔙 前の記事：差次的アクセシビリティ🔜 次のシリーズ：マルチオミクス（scRNA-seq +...
scATAC-seq scATAC-seq の差次的アクセシビリティ ─ 開き方が違う領域を見つける
📚 この記事について下流解析の中心です。細胞型や条件のあいだで、開き方（アクセシビリティ）が有意に違うピークを統計的に見つけます。🔙 前の記事：scATAC-seq 下流解析の全体像🔜 次の記事：co-accessibility でピークを...
scATAC-seq scATAC-seq 下流解析の全体像 ─ 開いた領域から生物学を読む
📚 この記事についてscATAC-seq 下流解析ブロックの入口です。ATAC 単独で完結する2ルートを俯瞰し、発展先（GRN・マルチオミクス）への導線を示します。🔙 前の記事：モチーフ・TF活性解析🔜 次の記事：差次的アクセシビリティ📌 ...
scATAC-seq scATAC-seq のアノテーション③ モチーフ・TF活性解析 ─ 細胞型を駆動する転写因子を見る
📚 この記事について細胞型に名前を付けるのを補完し、その細胞型を「駆動している」転写因子を明らかにする解析です。🔙 前の記事：RNA参照からのラベル転移🔜 次の記事：scATAC-seq 下流解析の全体像📌 前提：ピーク行列と細胞型アノテー...
scATAC-seq scATAC-seq のアノテーション② RNA参照からのラベル転移
📚 この記事について注釈済みの scRNA-seq を参照に、細胞型のラベルを ATAC へ自動でコピーする方法です。古典（ingest）と AI（scANVI）を対比します。🔙 前の記事：遺伝子活性スコアでアノテーション🔜 次の記事：モチ...
scATAC-seq scATAC-seq のアノテーション① 遺伝子活性スコア ─ 開閉を発現の代わりに使う
📚 この記事についてアノテーションの最も基本のルートです。遺伝子まわりの開閉を「発現の代わり」にして、RNAと同じ作法で細胞型を付けます。🔙 前の記事：scATAC-seq のアノテーション全体像🔜 次の記事：RNA参照からのラベル転移📌 ...
scATAC-seq scATAC-seq のアノテーション全体像 ─ RNAなしで細胞型を決める
📚 この記事についてscATAC-seq アノテーションブロックの入口です。RNAが無い中で細胞型を決める3つのルートを俯瞰し、各手法へ橋渡しします。🔙 前の記事：scATAC-seq の統合・バッチ補正🔜 次の記事：遺伝子活性スコアでアノ...
scATAC-seq scATAC-seq のサンプル統合・バッチ補正 ─ Harmony と PeakVI
📚 この記事について複数サンプルをまとめる際に生じる実験差（バッチ）を補正します。古典（Harmony）と深層学習（PeakVI）を対比して選びます。🔙 前の記事：scATAC-seq の次元削減とクラスタリング🔜 次の記事：scATAC-...