模块11：选择性多聚腺苷酸化分析
本模块介绍选择性多聚腺苷酸化（Alternative Polyadenylation, APA）在单细胞水平的分析。
学习目标
- 理解 APA 的生物学意义
- 识别 APA 位点
- 分析 APA 的细胞类型特异性
- 关联 APA 与基因表达
APA 基础
什么是 APA？
选择性多聚腺苷酸化是指同一基因使用不同的 poly(A) 位点，产生不同长度的 3' UTR。
生物学意义
- 调控基因表达
- 影响 mRNA 稳定性
- 调控蛋白质定位
- miRNA 结合位点变化
分析工具
scAPA
- 专门用于单细胞 APA 分析
- 识别差异 APA 事件
Sierra
- 基于 peak calling
- 识别 APA 位点
使用 scAPA
# 安装
devtools::install_github("BMILAB/scAPA")
library(scAPA)
# 准备数据
# 需要 BAM 文件和 GTF 注释
# 识别 APA 位点
apa_sites <- identifyAPAsites(
bam_file = "possorted_genome_bam.bam",
gtf_file = "genes.gtf",
output_dir = "apa_output"
)
# 量化 APA 使用
apa_matrix <- quantifyAPA(
apa_sites = apa_sites,
bam_file = "possorted_genome_bam.bam"
)
# 差异 APA 分析
diff_apa <- testDifferentialAPA(
apa_matrix = apa_matrix,
cell_types = cell_type_labels
)
可视化
# 可视化 APA 位点
plotAPAsites(
gene = "CD44",
apa_sites = apa_sites,
cell_types = cell_type_labels
)
# 3' UTR 长度分布
plotUTRlength(
apa_matrix = apa_matrix,
cell_types = cell_type_labels
)