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-...
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scATAC-seq scATAC-seq の次元削減とクラスタリング ─ なぜ PCA ではないのか
📚 この記事についてほぼ二値・超スパースな行列を、細胞のまとまりが見える低次元表現に変える工程です。ツールごとに手法が違う点を正確に押さえます。🔙 前の記事：scATAC-seq のピークコール🔜 次の記事：scATAC-seq の統合・バ...
scATAC-seq scATAC-seq のピークコール ─ MACS3 で「開いた領域」を定義する
📚 この記事についてフラグメントが密集した「開いた領域」をピークとして定義する工程です。ピークはクラスタごとに呼ぶ、という点が要になります。🔙 前の記事：scATAC-seq のダブレット検出🔜 次の記事：scATAC-seq の次元削減と...
scATAC-seq scATAC-seq のダブレット検出 ─ 2つの考え方と AMULET
📚 この記事についてscATAC-seq 前処理の任意ステップ、ダブレット（2細胞の混ざり）の検出です。ATAC 固有の原理と、2つの手法を扱います。🔙 前の記事：scATAC-seq の QC🔜 次の記事：scATAC-seq のピークコ...
scATAC-seq scATAC-seq の QC ─ TSS濃縮・フラグメント数・ヌクレオソーム周期で細胞を選ぶ
📚 この記事についてscATAC-seq 前処理の品質管理（QC）です。ATAC 固有の指標で低品質な細胞を除きます。🔙 前の記事：scATAC-seq のデータ読み込みとデータ構造🔜 次の記事：scATAC-seq のダブレット検出📌 前...
scATAC-seq scATAC-seq のデータ読み込みとデータ構造 ─ フラグメントから AnnData まで
📚 この記事についてscATAC-seq 前処理の最初のステップです。入力データの種類と、ATAC ならではのデータ構造（タイル／ピーク）を押さえます。🔙 前の記事：scATAC-seq 前処理の全体像🔜 次の記事：scATAC-seq の...
scATAC-seq scATAC-seq 前処理の全体像 ─ QC からクラスタリングまで
📚 この記事についてscATAC-seq 前処理ブロックの入口です。読み込みからクラスタリングまでの流れを俯瞰し、各ステップの詳細記事へ橋渡しします。🔙 前の記事：scATAC-seq 解析ツールの選び方🔜 次の記事：scATAC-seq ...
scATAC-seq scATAC-seq 解析の全体像 ─ 何を、どの順番で行うのか
📚 この記事についてscATAC-seq 解析シリーズの入口です。前処理・アノテーション・下流解析の全体像を1枚の地図で俯瞰し、各ブロックの詳細記事へ橋渡しします。🔜 次の記事：scATAC-seq 前処理の全体像📌 前提：特別な前提知識は...
scATAC-seq scATAC-seq 解析ツールの選び方 ─ Signac・ArchR・SnapATAC2 を比較する
📚 この記事についてscATAC-seq をどのツールで解析するかを、主要3ツールを比較して決めます。とくに「R か Python か」という初心者最大の分岐点を扱います。🔙 前の記事：scATAC-seq 解析の全体像🔜 次の記事：scA...
scRNA-seq scRNA-seq解析：遺伝子制御ネットワーク・転写因子活性（GRN／TF activity）
📚 この記事について：「scRNA-seq解析 実践シリーズ」下流解析編。発現の背後でどの転写因子（TF）がどの遺伝子を制御し、どの細胞型でどの TF が活性化しているかを推定します。de novo 推定（pySCENIC）と既知ネットワー...