用途：回答“哪些转录因子基序能解释样本或细胞间染色质可及性差异”。chromVAR 计算每个（基序，样本）对的偏差 z-score，即该基序可及性高于期望的标准差数，并通过匹配 GC 含量与整体可及性的背景峰集校正偏倚。与足迹分析不同：足迹问“某个位点是否被结合”，chromVAR 问“含该基序的峰整体是否系统性更开放”，二者互补。
主要能力：computeDeviations 得到基序×样本 z-score 矩阵；computeVariability 给出基序变异度排序；单细胞可用 Signac::RunChromVAR 或 ArchR::addDeviationsMatrix。z-score 有符号，正表示比群体平均更开放；2-5 通常有生物学意义，>5 表示与样本状态强相关。变异度无需条件标签即可排序基序，适合无监督 TF 发现。
使用方式：R 中构建 SummarizedExperiment，addGCBias 加 GC 偏倚，filterSamples（深度≥1500、FRiP≥0.15）与 filterPeaks 过滤，matchMotifs 匹配 JASPAR 基序，getBackgroundPeaks 取匹配背景峰，再 computeDeviations 与 computeVariability。差异分析用 limma 对 z-score 拟合，取 adj.P.Val<0.05。单细胞在 Signac 中 AddMotifs 后 RunChromVAR，再用 FindAllMarkers 并设 mean.fxn=rowMeans；ArchR 中 addPeakMatrix、addMotifAnnotations、addBgdPeaks、addDeviationsMatrix，再用 getMarkerFeatures。
适用场景：多样本条件对比、scATAC 细胞簇标记基序、多组学整合、非模式生物自定义 PFM、时间序列轨迹分析。
限制：峰集需达全 ATAC 规模（约 5 万-20 万峰），样本深度不足或峰太少会膨胀 z-score；单细胞建议聚合到≥500 细胞的簇；整体可及性差异大时 z-score 被压缩，可按簇分别运行；样本间无生物学变异时 z-score 趋近零，需 6 个以上样本才有信息量；z-score 依赖工具与基序库，跨研究比较需在同一峰集与基序库上重算。版本兼容与具体参数以实际安装包为准。