🔗scRNA-seq 、🔗scRNA-seq高级分析、🔗scATAC-seq、 🔗R包开发、🔗源码拆解、 🔗测试、🔗RNA-seq 、🔗其它生信分析、 🔗R语言 、🔗Python 、🔗环境配置 、🔗文献分享 、 🔗一只羊的碎碎念
scRNA-seq描述了细胞的转录组特征，而scATAC-seq则描述了细胞基染色质开放性状态，显然这两种组学特征之间存在着某种相关性：我们期望的是某一个基因越开放，则通常它的表达量就越高。那么如何描述这种关系呢？
为了描述基因表达和染色质开放的相关性，说到相关性很自然的想到两个组学的相关性散点图，对于scATAC-seq等表观组的数据，我们通常使用peak来表征其在某一个位点上的强弱。尽管我们可以提取基因坐标向上游拓展然后统计peak数量，将cell × peak矩阵转换成基因表达活性矩阵(cell × gene)，然后去做相关性，但是这样做的结果相关性不太好：
本篇文章示例代码的原理，简单来说是根据scRNA-seq数据中基因的表达量，分为了N组（最下面一条线表示在scRNA-seq中表达量为0的基因，越往上表达量越高），然后去作图：
我们根据这张图可以描述，基因表达和染色质开放的相关性。完整代码如下所示：
