PySCENIC 是一个用于基因调控网络（GRN）分析的工具，特别适用于单细胞转录组数据。它基于 SCENIC（Single
-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering）流程，能够从表达矩阵中推断出转录因子（TF）与靶基因之间的调控
关系。要使用 PySCENIC 的 `ctx` 命令进行分析，需要准备多个输入文件，并设置相应的参数。
### 输入文件说明
1. **Adjacency Matrix**：基因共表达网络的邻接矩阵，通常由共表达分析步骤生成。
2. **Motif Rankings**：包含转录因子结合位点（TFBS）的打分文件，用于识别潜在的调控
关系。
3. **Genome Annotations**：基因组注释文件，通常为 `.bed` 或 `.gtf` 格式，用于定义基因的位置和结构。
4. **Expression Matrix (loom file)**：表达矩阵文件，通常为 `.loom` 格式，包含基因表达数据。
5. **Dask Multiprocessing Mode**：启用 Dask 进行多
进程处理，以加速计算。
### PySCENIC ctx 命令示例
以下是一个使用 PySCENIC `ctx` 命令的完整命令示例：
```bash
pyscenic ctx \
<adjacency_matrix_file> \
<motif_rankings_file> \
--annotations_fname <annotations_file> \
--expression_mtx_fname <expression_matrix_loom_file> \
--mode dask_multiprocessing \
--output_fname <output_reg.csv>
```
- `<adjacency_matrix_file>`：邻接矩阵文件路径。
- `<motif_rankings_file>`：motif 打分文件路径。
- `<annotations_file>`：基因组注释文件路径（例如 mm10 的 `.bed` 文件）。
- `<expression_matrix_loom_file>`：表达矩阵 `.loom` 文件路径。
- `<output_reg.csv>`：输出结果文件路径。
### 参数说明
- `
--annotations_fname`：指定基因组注释文件，用于识别基因的启动子区域[^1]。
- `
--expression_mtx_fname`：指定表达矩阵文件，通常为 `.loom` 格式，包含单细胞表达数据[^1]。
- `
--mode`：指定运行模式，`dask_multiprocessing` 表示启用 Dask 多
进程处理，以提高计算效率[^1]。
- `
--output_fname`：指定输出文件路径，结果将保存为 CSV 格式。
### 示例命令
假设你有以下文件：
- 邻接矩阵：`adj_matrix.csv`
- Motif 打分文件：`motif_rankings.feather`
- 基因组注释文件：`mm10_gene_annotations.bed`
- 表达矩阵 `.loom` 文件：`expression_matrix.loom`
你可以运行如下命令：
```bash
pyscenic ctx \
adj_matrix.csv \
motif_rankings.feather \
--annotations_fname mm10_gene_annotations.bed \
--expression_mtx_fname expression_matrix.loom \
--mode dask_multiprocessing \
--output_fname reg.csv
```
### 注意事项
- 确保所有输入文件的格式正确，特别是 `.loom` 文件需要包含正确的表达矩阵数据。
- 如果使用 Dask 多
进程模式，确保系统有足够的计算资源（CPU 核心和内存）。
- 输出文件 `reg.csv` 将包含每个基因的调控信息，包括转录因子、motif、打分等字段。
###
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