基于scRNA-data,运用pySCENIC寻找细胞群里面活跃的调节子

愿武艺晴小朋友一定得每天都开心


pySCENIC 在步骤上,分为4大步:

1)准备工作:counts矩阵文件(R语言写出csv文件)

2)将csv文件转换为loom文件(用python做)

3)然后slurm平台申请资源运行pyscenic_total.slurm文件;得到sample_SCENIC.loom结果文件

4)将SCENIC结果文件(sample_SCENIC.loom)导入到R,根据想要生物学意义合理可视化

这篇博客我想写如何运用SCENIC的结果找细胞群特异的TF

本质是2个函数的运用:calcRSS()函数和画图函数 plotRSS_oneSet()函数

rss <- calcRSS(AUC=getAUC(sub_regulonAUC),

cellAnnotation=Celltype[rownames(fed@meta.data),"Celltype"], #"Sample"

) #cellTypes=c("Pre-B","Pro-B")

rss=na.omit(rss)

dim(rss)

rss[1:10,]

rank图的形式进行展示

plotRSS_oneSet(rss,setName="Pro-B",n=6)

plotRSS_oneSet(rss,setName="Pre-B",n=6)


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