SCENIC：单细胞转录组调控网络分析的利器

2023-10-07 08:21:32

探索单细胞调控网络分析的浩瀚世界：SCENIC/pySCENIC 引领之光

单细胞转录组分析领域正在蓬勃发展，为我们揭示细胞功能和调控机制提供了无与伦比的洞察力。而 SCENIC（单细胞调控网络推断） 作为一项强大的工具，犹如一颗璀璨的明珠，照亮了我们对单细胞调控网络的理解。它为我们提供了一条清晰的道路，让我们深入探索这个复杂而令人着迷的世界。

SCENIC 的运作原理：揭示基因表达的秘密

SCENIC 的工作原理基于一个基本假设：基因表达的协同变化反映了潜在的调控网络。它将基因表达矩阵作为输入，识别 基因调控模块（GRM） —— 一组受到共同调控因子影响的协同表达基因。通过这一精妙的策略，SCENIC 揭示了隐藏在单细胞数据中的复杂的调控关系。

pySCENIC：SCENIC 的 Python 化身

pySCENIC 是 SCENIC 的 Python 版本，为用户提供了一个更加便捷易用的操作界面。它集成了各种强大的功能，包括：

内置数据预处理和降维工具
强大的网络构建和分析算法
直观易用的网络可视化界面
与其他单细胞分析工具的无缝集成

踏入单细胞调控网络分析的殿堂：SCENIC/pySCENIC 的工作流程

使用 SCENIC/pySCENIC 分析单细胞数据涉及以下几个步骤：

数据预处理： 对单细胞转录组数据进行预处理，包括归一化、降维和细胞聚类。
网络构建： 使用 GRNboost2 算法识别 GRM，构建基因调控网络。
调控因子鉴定： 通过分析 GRM 中基因的顺式调控元件，确定潜在的调控因子。
可视化和分析： 使用网络可视化工具和统计方法对调控网络进行可视化和分析。

代码示例：使用 pySCENIC 构建基因调控网络

以下代码示例展示了如何使用 pySCENIC 构建单细胞调控网络：

import pySCENIC

# 加载单细胞转录组数据
adata = sc.read('data.h5ad')

# 数据预处理
adata = pySCENIC.preprocess.normalize_total(adata)
adata = pySCENIC.preprocess.log1p(adata)

# 网络构建
network = pySCENIC.run_network(adata)

# 可视化调控网络
network.plot_network()

SCENIC/pySCENIC 的辉煌应用：解开生命之谜

SCENIC/pySCENIC 已被广泛应用于单细胞数据分析中，取得了令人瞩目的成果。例如，一项研究使用 SCENIC 分析了小鼠胚胎发育过程中的单细胞转录组数据，揭示了胚胎发育的关键调控因子和调控网络。另一项研究利用 SCENIC 分析了人类免疫细胞的单细胞转录组数据，确定了免疫应答中涉及的关键基因和调控机制。