pySCENIC 使用教程

pySCENIC 使用教程

pySCENIC pySCENIC is a lightning-fast python implementation of the SCENIC pipeline (Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering) which enables biologists to infer transcription factors, gene regulatory networks and cell types from single-cell RNA-seq data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pySCENIC

1. 项目介绍

pySCENIC 是一个高效的 Python 实现，用于 SCENIC（Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering）管道。该工具允许生物学家从单细胞 RNA-seq 数据中推断转录因子、基因调控网络和细胞类型。SCENIC 的原始工作是用 R 语言完成的，并在 Nature Methods 上发表了相关成果。pySCENIC 提供了相同的功能，并且可以通过多核和多节点集群进行扩展，以快速分析成千上万的细胞。

2. 项目快速启动

首先，确保您的系统中已安装了必要的依赖项。以下是快速启动 pySCENIC 的步骤：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/aertslab/pySCENIC.git

# 进入项目目录
cd pySCENIC

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例
python examples/run_scenic.py

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 pySCENIC 的案例和最佳实践：

• 数据准备：确保您的单细胞 RNA-seq 数据已经过预处理，包括归一化和去除批次效应。
• 转录因子推断：使用 arboreto 包中的方法推断转录因子和它们的靶基因。
• 网络构建：利用 pySCENIC 构建基因调控网络，并使用 dask 进行分布式计算以提升性能。
• 细胞聚类：根据发现的调控网络活动对细胞进行分化和聚类。

4. 典型生态项目

pySCENIC 是 SCENIC 套件中的一部分，该套件提供了多种工具来支持单细胞数据分析和基因网络推断。以下是一些与之相关的典型生态项目：

• arboreto：用于基因调控网络推断的 Python 包。
• ctxcore：用于 cisTarget 数据库操作的 Python 包。
• loompy：用于处理稀疏数据格式的 Python 包。

通过整合这些工具，研究人员可以更深入地理解单细胞数据中的基因调控机制。

pySCENIC pySCENIC is a lightning-fast python implementation of the SCENIC pipeline (Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering) which enables biologists to infer transcription factors, gene regulatory networks and cell types from single-cell RNA-seq data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pySCENIC