SCENIC正式分析的第一步是计算转录因子与每个基因的相关性 ## 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 expr...
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。在输入单细胞基因表达量矩阵后,SCENIC经过以下三个步骤完成转录因子分析: 第一步,GENIE3(随机森林)/GRNBoost (Gradient Boosting) 推断转录因子与候选靶基因之间...
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2017年11月发表在Nature Methods期刊的一种单细胞转录因子分析方法,也是目前进行单细胞转录因子分析的主流软件,该软件在进行数据分析的同时也能得到可视化结果图。另外,SCENIC是一款开源软件,可以免费下载使用,目前软件有R和python两个版本,每个版本都配备了详细的使用说明(软件官网https://scenic.aertslab.org/)...
去年我们在《生信技能树》公众号带领大家一起学习过: SCENIC转录因子分析结果的解读 ,提到了在做单细胞转录因子分析,首选的工具就是SCENIC流程,其工作流程两次发表在nature系列杂志足以说明它的优秀 :SCENIC :…
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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所以综上所得,我的浅显的认知:SCENIC能让我们知道每一个细胞他们不同的TF激活情况,不要跟RcisTarget包弄混了,虽然都是得到都是TF的差异,但是RcisTarget包是通过二者的差异基因来判断是什么TF造成的,而SCENIC是能够得出每一个细胞的TFs的激活情况。 ok 关于分析流程就将到这,当然这只是我个人浅显的理解,更标准,正...
单细胞进阶分析包括多个方面，如拟时序分析、细胞通讯分析以及SCENIC转录因子分析。SCENIC转录因子分析虽然在研究中变得更为常见，但其难度并未降低。理解SCENIC分析方法前，应通过实例学习并广泛阅读相关文献。例如，2018年CELL杂志上发表的文章《Toward Minimal Residual Disease-Directed Therapy in Melanoma》中...