4. 分析方法-Python版 同样不介绍安装步骤,可查看官方说明。 如果服务器配置了docker的话直接用docker比较简便,拉一个镜像就行了: docker pull aertslab/pyscenic:0.10.0 这里主要记录一下分析方法。 4.1 输入文件准备 以下是官方教程用到的文件: (1)表达量文件,cellinfo 导入单细胞数据 准备表达量矩阵 exprMat <...
我前面在教程单细胞转录因子分析之SCENIC流程提到的两个解决方案,第一个是对细胞亚群里面的单细胞进行抽样,第二个是Python(pySCENIC). 教程,开启多线程!其实在R里面也算是解决了一半,我目前还没有去测试,在R里面跟python里面,到底是速度有啥差异,如果都开启了多线程的话。
数据好的话,可以得到下图这样的结果啦。 4. 分析方法-Python版 同样不介绍安装步骤,可查看官方说明。 如果服务器配置了docker的话直接用docker比较简便,拉一个镜像就行了: docker pull aertslab/pyscenic:0.10.0 这里主要记录一下分析方法。 4.1 输入文件准备 以下是官方教程用到的文件: (1)表达量文件,cellinfo ...
SCENIC的输入是一个单细胞的表达矩阵,其中基因缩写名是行名,第一步是去加载这个矩阵。 在这个教程中,我们提供了一个只有200个细胞以及少于1000个基因的小鼠脑数据集 loomPath <- system.file(package="SCENIC", "examples/mouseBrain_toy.loom") 打开loom文件并加载这个表达矩阵(如果有的话也可以加载细胞注释文件)...
我前面在教程单细胞转录因子分析之SCENIC流程提到的两个解决方案,第一个是对细胞亚群里面的单细胞进行抽样,第二个是 Python (pySCENIC). 教程,开启多线程!其实在R里面也算是解决了一半,我目前还没有去测试,在R里面跟python里面,到底是速度有啥差异,如果都开启了多线程的话。©...
SCENIC教程中给出三个方法进行下游的可视化分析,分别可以选择网页(SCope)平台,R或者python进行分析。 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。
Python我不怎么使用,所以Python(pySCENIC). 先略过。虽然这次略过了,但其实是躲不过去的,因为R里面的计算速度真心很慢,后期我们会补上这个Python(pySCENIC). 教程哈。 另外,运行单细胞转录因子分析之SCENIC流程还需要下载配套数据库,不同物种不一样, 在https://resources.aertslab.org/cistarget/查看自己的物种,按...
Python我不怎么使用,所以Python(pySCENIC). 先略过。虽然这次略过了,但其实是躲不过去的,因为R里面的计算速度真心很慢,后期我们会补上这个Python(pySCENIC). 教程哈。 另外,运行单细胞转录因子分析之SCENIC流程还需要下载配套数据库,不同物种不一样, 在 https://resources./cistarget/ 查看自己的物种,按需下载: ...
我前面在教程单细胞转录因子分析之SCENIC流程提到的两个解决方案,第一个是对细胞亚群里面的单细胞进行抽样,第二个是Python(pySCENIC). 教程,开启多线程!其实在R里面也算是解决了一半,我目前还没有去测试,在R里面跟python里面,到底是速度有啥差异,如果都开启了多线程的话。
三、通过Cytoscape对不用细胞类型差异转录因子进行可视化。 1、pyscenic对单细胞进行转录因子的分析 需要一些依赖 conda create-n pyscenic python=3.7conda activate pyscenic mamba install-y numpy scanpy mamba install-y-c anaconda cytoolz pip install pyscenic ...