组学单细胞测序

SCENIC

2023-02-23  本文已影响0人  LET149

1. GitHub

https://github.com/aertslab/SCENIC

2. Paper

doi:10.1038/nmeth.4463

3. 官网

https://scenic.aertslab.org/

图片.png

4. 教程

https://zhuanlan.zhihu.com/p/358986392
https://www.jianshu.com/p/144ca10f5cb8
https://blog.csdn.net/qazplm12_3/article/details/103318716
https://www.jianshu.com/p/80dcafab9661

5. Debug

5.1 register

5.2 runSCENIC_3_scoreCells时的多线程问题

6. 输出文件解读

6.1.1 1.1_genesKept.Rds

    1. Genie3输出结果
    1. 用于Genie3计算的基因
      1.1_genesKept

6.1.2 1.2_corrMat.Rds

    1. Genie3输出结果

    1. 基因间相关性矩阵


      1.2_corrMat

6.1.3 1.4_GENIE3_linkList.Rds

    1. Genie3输出结果
    1. TF与Target之间的调控关系，及Target被调控量的权重
      1.4_GENIE3_linkList.Rds

6.1.4 1.6_tfModules_asDF.Rds

    1. Genie3输出结果
    1. 根据5种方法对edge是否激活的评分表
    1. method : 用来评分的方法，一共是5种，推荐都使用
    1. corr : runCorrelation()的结果；1为激活，0为中性，-1为抑制
      1.6_tfModules_asDF

6.2.1 2.1_tfModules_forMotifEnrichmet.Rds

    1. cisTarget输出结果
    1. 数据格式为list，其中每个元素为某种评分方法得到的某个调控因子所包含的target基因数
      2.1_tfModules_forMotifEnrichmet

6.2.2 Step2_MotifEnrichment.tsv

    1. cisTarget输出结果
    1. 每个共表达单元的富集Motif和相应的TF以及对应富集的Target gene
      Step2_MotifEnrichment
      geneSet : 共表达单元的名称，以其中的TF和使用的评分方法共同命名
      motif : Motif 的 ID
      TF_highConf : 对于这个共表达单元的这个Motif来说，高可信度的TF
      TF_lowConf : 对于这个共表达单元的这个Motif来说，低可信度的TF
      enrichedGenes : 对于这个共表达单元的这个Motif来说，上游调控序列中显著富集这个Motif的基因

6.2.3 Step2_regulonTargetsInfo.tsv

    1. cisTarget输出结果
    1. cisTarget输出结果总结
      image.png
      gene : 对应TF在构建网络里可用的直接Target gene
      nMotifs : Target gene上游具有的Motif数量
      bestMotif : Target gene相对于当前TF最适配的Motif
      highConfAnnot : 这里的这个TF与Target gene Motif的适配关系是不是已有注释

6.3.1 3.1_regulons_forAUCell.Rds

    1. 用于AUCell的输入
    1. 数据为列表，其中每一个元素都是经过cisTarget过滤，用来进行AUCell的一个Regulon所有基因
      3.1_regulons_forAUCell

6.3.2 3.3_aucellRankings.Rds

    1. AUCell的输出
    1. 所有基因在每个细胞中的Ranking结果
    1. 结果保存在kk@assays@data@listData$ranking中
      3.3_aucellRankings

6.3.3 3.3_aucellRankings.Rds

    1. AUCell的输出
    1. 所有Regulon在每个细胞中的AUC
    1. 结果保存在kk@assays@data$AUC中
      3.3_aucellRankings

6.3.4 3.5_AUCellThresholds.Rds

    1. AUCell的输出
    1. 所有Regulon的Threshold
      3.5_AUCellThresholds

6.4.1 4.1_binaryRegulonActivity.Rds

    1. AUCell的输出
    1. 所有Regulon在所有细胞中的二值化得分
      4.1_binaryRegulonActivity
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