SCENIC分析是对ScRNA-Seq数据中转录因子(Transcription Factors,TFs)进行研究,最终筛选得到调控强度显著、处于核心作用的TFs,结果通常以热图形式展示。尤其在肿瘤学中,SCENIC分析可以帮助找到与肿瘤发生发展相关的关键“驱动基因(Driver)”,从而为探究其发病机制奠定基础。 图1 肺癌组织中内皮细胞SCENIC分析热图 (图片来源于...
## 基因过滤# 过滤标准:基因表达量之和 > 细胞数*3%,且在1%的细胞中表达genesKept<-geneFiltering(expr_matrix,scenicOptions=scenicOptions,minCountsPerGene=3*.01*ncol(expr_matrix),minSamples=ncol(expr_matrix)*.01)## Maximum value in the expression matrix: 61516## Ratio of detected vs non-detect...
plotRSS_oneSet 结果,将气泡图的结果进一步可视化了。 5.计算TFs平均活性 # 计算每个细胞组中各调控子(regulon)的平均活性,并将这些平均活性值存储在一个矩阵中 # cellsPerGroup这里得到是不同细胞群中的样本列表 # function(x)rowMeans(getAUC(sub_regulonAUC)[,x])可以计算每个细胞群的regulon平均AUC值 regulo...
SCENIC(single-cell regulatory network inference and clustering)是一个基于共表达和motif分析,计算单细胞转录组数据基因调控网络重建以及细胞状态鉴定的方法。2017年11月发表在Nature Methods期刊上,是目前进行单细胞转录因子分析的主流软件,提供了R和python两个版本,(软件官网https://scenic.aertslab.org/),本文我们先...
SCENIC(single-cell regulatory network inference and clustering)是一个基于共表达和motif分析,计算单细胞转录组数据基因调控网络重建以及细胞状态鉴定的方法。 2017年发表在Nature Methods杂志上的SCENIC算法,利用单细胞RNA-seq数据,同时进行基因调控网络重建和细胞状态鉴定,应用于肿瘤和小鼠大脑单细胞图谱数据,提出并证明了...
运行SCENIC流程 首先是最耗费时间的步骤,Co-expression network 因为这个示例数据是小鼠表达矩阵200个细胞分成5个亚群,基因数量就862个。这个数据量可以说是非常小啦,所以运行这个流程会很快哈。但是实际情况下,这个步骤至少耗费几个小时,甚至好几天,建议挂在后台慢慢运行。 ### Co-expression network genesKept <- ...
运行SCENIC流程 首先是最耗费时间的步骤,Co-expression network 因为这个示例数据是小鼠表达矩阵200个细胞分成5个亚群,基因数量就862个。这个数据量可以说是非常小啦,所以运行这个流程会很快哈。但是实际情况下,这个步骤至少耗费几个小时,甚至好几天,建议挂在后台慢慢运行。
SCENIC是一种重建基因调控网络(GRN)并从scRNA-seq数据中鉴定stable cell states的工具。基于共表达和DNA模基序 (motif)分析推断基因调控网络 ,然后在每个细胞中分析转录因子基因集活性进而鉴定细胞状态[1]。SCENIC分析由于其能够关注转录因子与靶基因互作等额外信息,在很多单细胞文章中都得到了应用[2-3]。
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SCENIC工作流程始于一个表达矩阵,该矩阵捕获在scRNA-seq实验中被询问的每个细胞中每个基因的转录物的丰度。通常,每个细胞在此矩阵中表示为单独的行,而基因表示为列。尽管矩阵可以CSV格式提供,但也支持用于存储单细胞基因表达谱及其元数据的数字文件格...