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Brendan O’Connell
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High-content single-cell combinatorial indexing

Ryan Mulqueen et al.Jan 12, 2021
Abstract Single-cell genomics assays have emerged as a dominant platform for interrogating complex biological systems. Methods to capture various properties at the single-cell level typically suffer a tradeoff between cell count and information content, which is defined by the number of unique and usable reads acquired per cell. We and others have described workflows that utilize single-cell combinatorial indexing (sci) 1 , leveraging transposase-based library construction 2 to assess a variety of genomic properties in high throughput; however, these techniques often produce sparse coverage for the property of interest. Here, we describe a novel adaptor-switching strategy, ‘s3’, capable of producing one-to-two order-of-magnitude improvements in usable reads obtained per cell for chromatin accessibility (s3-ATAC), whole genome sequencing (s3-WGS), and whole genome plus chromatin conformation (s3-GCC), while retaining the same high-throughput capabilities of predecessor ‘sci’ technologies. We apply s3 to produce high-coverage single-cell ATAC-seq profiles of mouse brain and human cortex tissue; and whole genome and chromatin contact maps for two low-passage patient-derived cell lines from a primary pancreatic tumor.
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Single-cell DNA methylation analysis tool Amethyst reveals distinct noncanonical methylation patterns in human glial cells

Lauren Rylaarsdam et al.Aug 16, 2024
Single-cell sequencing technologies have revolutionized biomedical research by enabling deconvolution of cell type-specific properties in highly heterogeneous tissue. While robust tools have been developed to handle bioinformatic challenges posed by single-cell RNA and ATAC data, options for emergent modalities such as methylation are much more limited, impeding the utility of results. Here we present Amethyst, a comprehensive R package for atlas-scale single-cell methylation sequencing data analysis. Amethyst begins with base-level methylation calls and expedites batch integration, doublet detection, dimensionality reduction, clustering, cell type annotation, differentially methylated region calling, and interpretation of results, facilitating rapid data interaction in a local environment. We introduce the workflow using published single-cell methylation human peripheral blood mononuclear cell (PBMC) and human cortex data. We further leverage Amethyst on an atlas-scale brain dataset to discover a noncanonical methylation pattern in human astrocytes and oligodendrocytes, challenging prior assumptions that this form of methylation is only biologically relevant to neurons in the brain.
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Atlas-scale Single-cell DNA Methylation Profiling with sciMETv3

Ruth Nichols et al.Aug 30, 2024
Single-cell methods to assess DNA methylation have not yet achieved the same level of cell throughput compared to other modalities. Here, we describe sciMETv3, a combinatorial indexing-based technique that builds on our prior technology, sciMETv2. SciMETv3 achieves nearly a 100-fold improvement in cell throughput by increasing the index space while simultaneously reducing hands-on time and total costs per experiment. To reduce the sequencing burden of the assay, we demonstrate compatibility of sciMETv3 with capture techniques that enrich for regulatory regions, as well as the ability to leverage enzymatic conversion which can yield higher library diversity. We showcase the throughput of sciMETv3 by producing a >140k cell library from human middle frontal gyrus split across four multiplexed individuals using both Illumina and Ultima sequencing instrumentation. This library was prepared over two days by one individual and required no expensive equipment (e.g. a flow sorter, as required by sciMETv2). The same experiment produced an estimated 650k additional cells that were not sequenced, representing the power of sciMETv3 to meet the throughput needs of the most demanding atlas-scale projects. Finally, we demonstrate the compatibility of sciMETv3 with multimodal assays by introducing sciMET+ATAC, which will enable high-throughput exploration of the interplay between two layers of epigenetic regulation within the same cell, as well as the ability to directly integrate single-cell methylation datasets with existing single-cell ATAC-seq.
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