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...
图3. SCENIC的分析例子 如上图为SCENIC的经典分析结果,左图热图代表的是在不同细胞类群(横坐标)的富集Motif的AUC scores值,从其聚类结果可以推测这些不同的细胞类群发生了转录重编程。右图为JUNB表达水平的tSNE图(上)和AUC得分的tSNE图(下),总体来看表达水平与转录活性呈现一定的相关性,但是在有些细胞上则两者呈现...
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....
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...
单细胞SCENIC简单可视化分析学习和整理 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~...
3. SCENIC分析流程 SCENIC主要包含三个步骤: GENIE3(随机森林)/GRNBoost(Gradient Boosting):基于共表达情况鉴定每个TF的潜在靶点,推断转录因子与候选靶基因之间的共表达模块。每个模块包含一个转录因子及其靶基因。(R语言版SCENIC这一步用的随机森林的算法,Python版用的是Gradient Boosting算法,两种算法不太一样,但算...
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]。
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。
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...
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