代码分享|| 见过将代码整理成wiki资源的吗？这是篇极好的学习单细胞与scATAC-Seq组学以及联合分析的文献资源！
代码分享|| 见过将代码整理成wiki资源的吗？这是篇极好的学习单细胞与scATAC-Seq组学以及联合分析的文献资源！
生信技能树一直致力于华语地区生信知识的普及，本次针对多年来呕心沥血整理的资源来给大家进行资源分享，包括但不限于介绍带有完整代码和数据的图表复现资源，不同大学免费公开的公开课介绍，免费电子书籍资源介绍等~
由于最近学习多组学方向的思路，顺便随手将以前整理的资源进行了翻阅，发现了非常多好东西，~本次分享的文献是一篇极好的学习scRNA-Seq与scATAC-Seq组学以及联合分析的文献资源！囊括了上游分析的bash代码和下游每一张Figure的复现代码，是一个非常好的学习单细胞与ATAC-Seq联合分析的文献资源，代码可以说整理的非常好了，还包括各种readme说明。作者甚至还将代码整理了一个wiki版本的，这说明有各种详细的说明以及代码大纲，简直不要太棒！
鉴于大家访问github等网站不太方便，我们已经整理好这篇文献的代码到百度云盘，只要回复20240603-scENDO_scOVAR即可获取下载链接~
zenodo上的部分代码展示如下：https://zenodo.org/records/5546110
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wiki上的：https://github.com/RegnerM2015/scENDO_scOVAR_2020/wiki
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github上也有：https://github.com/RegnerM2015/scENDO_scOVAR_2020/tree/v1.0.1
A multi-omic single-cell landscape of human gynecologic malignancies
Regner，Wisnievska等人提出了对单细胞转录组学和染色质可及性数据的综合分析，以确定人类妇科癌症中恶性细胞状态的调控逻辑。他们鉴定了数千个显著的癌症特异性远端调控元件，并揭示了驱动肿瘤内异质性的差异转录因子活性
主要结论：
- 1、首次匹配了人类妇科肿瘤的scRNA-seq和scATAC-seq数据集
- 2、在癌细胞中，与转录输出相关的染色质可及性的重新布线
- 3、识别癌症特异性和临床相关的远端调控元件
- 4、差异转录因子活性驱动肿瘤内的异质性
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文章中的各种精美图片如下：
数据情况：
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Figure 1. Overview of matched scRNA-seq and scATAC-seq workflow for patient tumors
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Figure 2. Systematic identification of cancer-specific distal regulatory elements
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Figure 3. A cancer-specific distal regulatory element helps drive IMPA2 expression within the endometroid endometrial cancer patient
cohort
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Figure 4. Malignant populations of the high-grade serous ovarian cancer patient cohort acquire novel enhancer-like elements that drive
LAPTM4B expression
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Figure 5. Functional validation of cancer-specific LAPTM4B regulatory model in high-grade serous ovarian cancer cells
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Figure 6. Functional scoring of cell type-specific enhancer activity and their cognate transcription factors helps prioritize potential thera
peutic targets across gynecologic malignancies
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Cite：
Regner MJ, Wisniewska K, Garcia-Recio S, Thennavan A, Mendez-Giraldez R, Malladi VS, Hawkins G, Parker JS, Perou CM, Bae-Jump VL, Franco HL. A multi-omic single-cell landscape of human gynecologic malignancies. Mol Cell. 2021 Dec 2;81(23):4924-4941.e10. doi: 10.1016/j.molcel.2021.10.013. Epub 2021 Nov 4. PMID: 34739872; PMCID: PMC8642316.
写在文末
我在《生信技能树》，《生信菜鸟团》，《单细胞天地》的大量推文教程里面共享的代码都是复制粘贴即可使用的， 有任何疑问欢迎留言讨论，也可以发邮件给我，详细描述你遇到的困难的前因后果给我，我的邮箱地址是 jmzeng1314@163.com
如果你确实觉得我的教程对你的科研课题有帮助，让你茅塞顿开，或者说你的课题大量使用我的技能，烦请日后在发表自己的成果的时候，加上一个简短的致谢，如下所示：
We thank Dr.Jianming Zeng(University of Macau), and all the members of his bioinformatics team, biotrainee, for generously sharing their experience and codes.
十年后我环游世界各地的高校以及科研院所（当然包括中国大陆）的时候，如果有这样的情谊，我会优先见你。