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...
Normal serous acinar cellsdir.create("int")saveRDS(cellInfo,file="int/cellInfo.Rds")# 设置SCENIC分析的参数mydbDIR<-"/data/shumin/data/RcisTarget"mydbs<-c("hg38__refseq-r80__500bp_up_and_100bp_down_tss.mc9nr.feather","hg38__refseq-r80__10kb_up_and_down_tss.mc9nr.feather")names(my...
1、网页版:https://scope.aertslab.org/ 把数据从左侧工具栏处上传之后就可以个性化分析了~ 2、R和Python就殊途同归啦~ 笔者基于github和曾老师的分享进行简单可视化的练习和整理。 关于GRN调控网络知识和pyscenic流程可以见笔者之前的推文: 基因调控网络(gene regulatory network-GRN)分析基础概念https://mp.weixin....
第一个亚群的SCENIC转录因子分析的经典三张图 每个亚群都有各自富集到的转录因子,包括:pigmentation, NCSC, “invasive,”“proliferative” and SMC states ,都可以根据SCENIC转录因子分析的结果来绘制经典三张图,数据集在GSE116237,总共也就是 865个细胞: 其它亚群的SCENIC转录因子分析的经典三张图 2020年10月NC的...
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]。
runSCENIC_2_createRegulons(scenicOptions) # coexMethod过滤方法,默认6种方法都做,如果为提高运行速度,可以适当选择不同的阈值进行过滤 3.4 regulon 评分与可视化 #regulons计算AUC值并进行下游分析 exprMat_all = exprMat exprMat_all <- log2(exprMat_all+1) ...
SCENIC分析流程 下面才进入正餐! 输入数据的准备:表达矩阵加上表型信息 跟CellPhoneDB运行需要的输入数据一样,也是表达矩阵加上表型信息即可,官网给出的示例数据是基于loom文件,实际上没有这个必要哈,最重要的是 表达矩阵加上表型信息: rm(list = ls()) library(SCENIC) ## Load data loomPath <- system.file(...
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...
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。
知识分享官 知识 科学科普 SCENIC分析 SCENIC 单细胞 生信分析 单细胞测序 单细胞转录组 评论 上海欧易生物 发消息 以生物科技,成就他人,造福大众 【建模赚钱】每天建模一小时,挑战接外包赚钱! 戳我建模带飞 相关推荐 【快速入门】第一、第二、第三代测序原理(生信笔试面试必考题) 生信曲线 4.4万...