基于scRNA-data,运用pySCENIC寻找细胞群里面活跃的调节子

武艺晴小朋友你好2024-09-15 0:31

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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