单细胞 | pySCENIC·转录因子分析（二）

最新推荐文章于 2025-10-17 10:39:14 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-17 10:39:14 发布 · 3.9k 阅读

19 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#r语言 #学习方法

接上一篇，pySCENIC分析完之后就可以进行可视化了，个人认为最重要的有三个图：rss点图，rank图，转录因子表达水平热图，3个图结合着看。

1.loom文件读入R，提取数据

library(SCopeLoomR)
library(SCENIC)
library(AUCell)
loom <- open_loom("/yourpath/SCENIC.loom") 
regulons_incidMat <- get_regulons(loom, column.attr.name="Regulons")
regulonAUC <- get_regulons_AUC(loom,column.attr.name = 'RegulonsAUC')

2.可视化点图：寻找cluster特异性转录因子

#提取细胞metadata信息
cellinfo <-sc@meta.data[,c("cluster_name","group","orig.ident","nFeature_RNA","nCount_RNA")]
colnames(cellinfo)=c('celltype', 'group','orig.ident','nGene' ,'nUMI')

#计算细胞特异性TF
cellTypes <-  as.data.frame(subset(cellinfo,select = 'celltype'))
selectedResolution <- "celltype"
cellAnnotation = cellTypes[colnames(regulonAUC),
                           selectedResolution]
cellAnnotation = na.omit(cellAnnotation)

rss <- calcRSS(AUC = getAUC(regulonAUC),
               cellAnnotation = cellAnnotation)
rss = na.omit