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Novel scATAC-seq Pipeline Reveals Cell Type Specific Chromatin Profiles of Noncoding Elements of the Genome

Veranstaltungsdetails
Datum: 23.01.2025, 17:30 Uhr - 19:00 Uhr 
Ort: N2045, Universit?tsstra?e 2, 86159 Augsburg
Veranstalter: Lehrstuhl für Biomedizinische Informatik, Data Mining und Data Analytics
Themenbereiche: Studium, Wissenschaftliche Weiterbildung, Informatik, Gesundheit und 伟德国际_伟德国际1946$娱乐app游戏izin
Veranstaltungsreihe: 伟德国际_伟德国际1946$娱乐app游戏ical Information Sciences
Veranstaltungsart: Vortragsreihe
Vortragende: Anna Danese
BIOINF ASFDASDF DSFASF ASDF ASDF ? Universit?t Augsburg

In diesem Wintersemester wird die im WiSe 2022/23 erfolgreich gestartete Vortragsreihe 伟德国际_伟德国际1946$娱乐app游戏ical Information Sciences fortgesetzt. Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler unterschiedlicher Fachdisziplinen und Forschungsstandorte geben jeden Donnerstag ab 17:30 Uhr Einblicke in aktuelle Fragestellungen und Anwendungsgebiete des breiten Forschungsfeldes 伟德国际_伟德国际1946$娱乐app游戏ical Information Sciences.


scATAC-seq analysis usually relies on peak feature spaces to build chromatin profiles and distinguish cell types. Peaks correspond to genomic sequences particularly open in the genome, their differential openness allows to identify what is usually considered a cis-regulatory sequence. Another popular approach is to measure the chromatin openness of genes as a proxy for gene expression, also called gene activity. While these are powerful approaches to describing the chromatin profiles of cell types, they fail to describe the epigenomic regulation of non-coding and repetitive elements of the genome, such as LINEs, tRNAs, rRNAs, etc. These genomic annotations are experimentally difficult to measure and usually require computational approaches specific to the type of feature being investigated. Here, we developed a novel pipeline that reveals the annotation-specific chromatin profiles of different cell types using scATAC-seq data. The pipeline tackles the issues of multi-mapping, extreme sparsity of sequencing, and overlapping annotations, which otherwise hinder a successful quantification of the different annotation chromatin profiles. We tested the pipeline on multiple scATAC-seq human PBMC samples, identifying similar profiles for tRNAs, rRNAs, L1-LINEs, etc. both at the level of the annotation sub-families and in a loci-specific manner. Our results reproduce some already described tRNA and L1-LINEs expression and regulation patterns and identify more cell type specific factors that we are currently validating experimentally to determine their effect on cell identity and cell function.

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