SCENIC 框架使用教程

SCENIC 框架使用教程

scenicCore Scenic library项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/scen/scenic

项目介绍

SCENIC（Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering）是一个用于从单细胞RNA测序数据中推断基因调控网络和细胞类型的R包。SCENIC框架通过整合多个分析步骤，包括基因共表达模块的识别、转录因子活动的评估以及细胞状态的聚类，来揭示细胞间的调控关系和细胞类型。

项目快速启动

安装SCENIC

首先，确保你已经安装了R和RStudio。然后，通过以下命令安装SCENIC包：

install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("SCENIC")

加载SCENIC包

library(SCENIC)

示例数据集

SCENIC提供了一些示例数据集，你可以通过以下命令加载：

data(scExample)
exprMat <- log2(scExample$counts + 1)
cellInfo <- scExample$cellInfo

运行SCENIC流程

scenicOptions <- initializeScenic(org="hgnc", dbDir="path/to/databases", nCores=4)
runSCENIC_1_coexNetwork2modules(scenicOptions)
runSCENIC_2_createRegulons(scenicOptions)
runSCENIC_3_scoreCells(scenicOptions, exprMat)

应用案例和最佳实践

应用案例

SCENIC已被广泛应用于多种单细胞RNA测序数据集，包括人类和小鼠的发育生物学研究、癌症研究等。例如，在一项关于小鼠胚胎发育的研究中，SCENIC成功识别了多个关键的转录因子及其调控网络，揭示了细胞分化和发育的分子机制。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入的表达矩阵已经过适当的归一化和过滤，以去除低质量和批次效应的影响。
• 参数调整：根据具体的研究问题和数据集特点，调整SCENIC的参数，如数据库的选择、阈值设定等。
• 结果验证：通过实验验证或与其他生物信息学工具的结果对比，来验证SCENIC推断的基因调控网络的准确性。

典型生态项目

pySCENIC

pySCENIC是SCENIC的Python实现，提供了更快的计算速度和更灵活的分析流程。pySCENIC支持大规模数据集的处理，并且可以与R版本的SCENIC无缝对接。

SCope

SCope是一个用于可视化和探索单细胞数据的交互式工具。通过将SCENIC的结果导入SCope，研究者可以直观地查看细胞类型分布、转录因子活动等信息，并进行深入的生物学解释。

Arboreto

Arboreto是一个用于基因调控网络推断的Python库，包含了GRNBoost2和GENIE3等算法。Arboreto支持分布式计算，可以快速处理大规模的单细胞数据集，并与SCENIC框架兼容。

通过以上模块的介绍和实践，你可以快速上手并深入使用SCENIC框架进行单细胞RNA测序数据的分析和研究。

scenicCore Scenic library项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/scen/scenic