Nat Commun｜单细胞ATAC-seq深度学习工具包AtacWorks，简单、高效且适用
maisuier 测序中国 4月1日https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NTYzMzAyNQ==&mid=2650217407&idx=1&sn=cf7f92a362b672e2b1416dc039c62113&chksm=88bfd051bfc8594761369e229f41ce8e0bed3dc59d336add2dcf7ba4093cc5fb7fe72b279c1e&scene=21#wechat_redirect

染色质转座酶可及性测序技术（ATAC-seq）可利用Tn5转座酶直接测量染色质可及性，已被广泛应用于鉴定转录因子对染色质的影响，构建细胞调控网络以及定位潜在的不同发育和疾病相关的表观遗传变化。最近，单细胞ATAC-seq技术的发展使在单个细胞中测量可及染色质成为可能，从而能够对异质组织内的稀有细胞类型进行表观基因组分析。

ATAC-seq检测活跃调节区的能力取决于测序覆盖的深度和信噪比。然而，诸如细胞或组织的整体质量、核提取方法或染色质的过度消化等技术参数都可能导致对可及性的测量减弱，限制测量全基因组染色质状态的能力，且这些问题在单细胞实验中更为严重。

为解决上述挑战，NVIDIA公司和哈佛大学的研究团队联合开发了AtacWorks深度学习工具包，可对整个基因组进行推断，提高单细胞实验的灵敏度，并显著减少运行稀有类型单细胞实验所需的时间和成本。该研究成果发表在Nature Communications上，文章题为“Deep learning-based enhancement of epigenomics data with AtacWorks”。
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