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前面我们signac分析的完整流程（scATAC联合scRNA之signac分析(五): 多样本scATAC合并分析-降维注释及可视化【视频教程】），可以看到，signac标准分析需要3种文件，但是有些时候，我们并没有或者很难获取，只有fragments.tsv.gz下游文件，当然用它进行ArchR分析流程没有什么问题，但是你依然想用Signac分析，如何构建数据，计算质控指标，就需要换个思路。数据读取计算质控指标后，就和前面一样继续分析！
完整代码如下：
#2024-12-11#Signac 1.14.0#======================================================================================# Signac单细胞ATAC数据分析（番外）- 分析公共数据库只提供fragments.tsv.gz的情况#======================================================================================#这个番外对应的是如果你想分析公共数据库，但是又不想跑上游或者作者没有提供上游数据#只提供了cellranger-atac处理得到的fragments.tsv.gz，又想用Signac分析的情况#注意的是，fragments.tsv.gz和fragments.tsv.gz.tbi要同时存在#假装我的数据只有fragments.tsv.gz和fragments.tsv.gz.tbi，我们进行signac分析及质控library(Signac)library(Seurat)library(ggplot2)library(dplyr)library(harmony)library(hdf5r)library(GenomeInfoDb)library(AnnotationHub)#load data & create seurat objtotal_counts <- CountFragments('./SRR_HC/outs/fragments.tsv.gz')barcodes <- total_counts[total_counts$frequency_count > 500, ]$CBfrags <- CreateFragmentObject(path = './SRR_HC/outs/fragments.tsv.gz', cells = barcodes)peaks <- CallPeaks(frags, macs2.path = "/Users/aaa/Library/Python/3.9/bin/macs2")counts <- FeatureMatrix(fragments = frags, features = peaks, cells = barcodes)# Quantify fragments in each peakHC.frag <- CreateChromatinAssay(counts = counts,sep = c(":", "-"),fragments = "./SRR_HC/outs/fragments.tsv.gz",min.cells = 10,min.features = 200)#create fragment objectsHC_atac <- CreateSeuratObject(counts = HC.frag,assay = "peaks",project = 'HC')#to seurat obj#add genome annotation# ah <- AnnotationHub()# query(ah, "EnsDb.Hsapiens.v98")#Search for the Ensembl 98 EnsDb for Homo sapiens on AnnotationHub# ensdb_v98 <- ah[["AH75011"]]#这个版本的注释文件可以保存一下，如果后续其他数据分析还用得到的话# annotations <- GetGRangesFromEnsDb(ensdb = ensdb_v98)# seqlevels(annotations) <- paste0('chr', seqlevels(annotations))# genome(annotations) <- "hg38"# add the gene information to the objectHC_atac <- HC_atac[as.vector(seqnames(granges(HC_atac)) %in% standardChromosomes(granges(HC_atac))), ]Annotation(HC_atac) <- annotations#Counting fraction of reads in peaksrownames(total_counts) <- total_counts$CBHC_atac$fragments <- total_counts[colnames(HC_atac), "frequency_count"]HC_atac <- FRiP(object = HC_atac,assay = 'peaks',total.fragments = 'fragments')HC_atac$FRiP <- HC_atac$FRiP *100#Counting fragments in genome blacklist regionsHC_atac$blacklist_fraction <- FractionCountsInRegion(object = HC_atac,assay = 'peaks',regions = blacklist_hg38_unified)#compute QC metricHC_atac <- NucleosomeSignal(object = HC_atac)HC_atac <- TSSEnrichment(object = HC_atac)
（本图为凑封面，作图参考前一篇帖子）
