--output fibo_ctx.gmt fibo_grn.tsv $feather 3、aucell 最后,评估每个regulon在所有细胞里面的活性,富集方法与上面的motif富集相似。需要注意的是该步骤也有随机种子参数,如果想保证后面复现结果最好设置一下参数。 pyscenic aucell --seed 21 \ --num_workers 10 \ --output fibo_aucell.csv fibo_cou...
pyscenic ctx --num_workers 20 \ --output ${project}.regulons.csv \ --expression_mtx_fname $expression_mtx \ --all_modules \ --mask_dropouts \ --mode "dask_multiprocessing" \ --min_genes 10 \ --annotations_fname $annotations \ ${project}.sce.adj.csv \ $database pyscenic aucell -...
ctx.csv grn.tsv metadata_subset.xls out.csv out.loom regulon_RSS.Rdata seurat_annotations_rss.rds subset.rds 加载需要的包: library(Seurat)library(SCopeLoomR)library(AUCell)library(SCENIC)library(dplyr)library(KernSmooth)library(RColorBrewer)library(plotly)library(BiocParallel)library(pheatmap)library(...
另外,表达矩阵的格式可以接受csv和loom,如果是csv(rows=cells x columns=genes) 则需要参数--transpose。表达矩阵在整个过程都有用到,为了方便可以使用loom格式。 pyscenicgrn--seed21--num_workers10--methodgrnboost2--outputfibo_grn.tsvfibo_count.loomallTFs_hg38.txt 2、ctx 上一步得到了初...
需要注意的是该步骤也有随机种子参数,如果想保证后面复现结果最好设置一下参数。 pyscenic aucell --seed 21 \ --num_workers 10 --output fibo_aucell.csv fibo_count.loom fibo_ctx.gmt 到此,pyscenic流程就结束了,后面的工作就是基于regulon活性矩阵探索数据了。当然,也可以将活性矩阵二值化,这样...