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搜索 ATAC-seq ，共找到 6 条记录

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NGS 数据可视化利器

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deepTools 提供命令行 Python 工具链，可将 BAM 转为标准化覆盖、完成 QC（指纹、相关、PCA）、比对样本，并绘制 ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq 的热图与轮廓等可视化，支持常见流程模板。

基因组区间嵌入

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Geniml面向BED及scATAC-seq数据，用机器学习学习区域、元数据和细胞嵌入，支持相似度搜索、聚类、共识峰构建等基因组区间分析流程。

JASPAR转录因子结合位点工具

jaspar-database

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通过调用 JASPAR API 和 Python 工具，获取 TF 结合模型、将 PFM 转为 PWM 并在 DNA 序列中扫描高置信度的结合位点，辅助调控变异注释、ChIP/ATAC 解读及转录因子网络构建。

DeepTools 高通量测序分析工具包

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DeepTools 是一套用于处理和分析高通量测序数据的 Python 命令行工具套件。它支持质量控制、数据归一化、样本比较以及生成 ChIP-seq、RNA-seq 和 ATAC-seq 实验的出版级可视化图表。主要功能包括 BAM 转 bigWig、评估测序深度、生成基因组特征周围的热图及相关性分析。适用于需要基因组数据处理和可视化的生物信息学工作流。

单细胞基因组深度学习工具

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scvi-tools 是一个全面的 Python 框架，用于单细胞基因组学中的概率深度学习模型。基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 构建，支持批次校正、迁移学习、带不确定性的差异表达分析和多模态数据整合。适用于单细胞 RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq、空间转录组学及甲基化、流式细胞术等专用模态的高级建模分析。

AlphaGenome 变异效应评分

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查询 AlphaGenome Atlas 预计算数据或调用 AlphaGenome 模型，对人类 GRCh38 及小鼠单核苷酸变异进行打分，获取 AVI 影响分数、SHAP 特征归因及 RNA-seq、DNase、ATAC、ChIP、剪接、接触图等轨迹预测，用于非编码调控变异的优先级排序与机制解读。

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