
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
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请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
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pySCENIC是SCENIC(Single-Cell rEgulatory Network Inference and Clustering,单细胞调控网络推断与聚类)流程的快速Python实现。它使生物学家能够从单细胞RNA-seq数据中推断转录因子、基因调控网络和细胞类型。该流程最初在R中开发,研究成果发表于《Nature Methods》。pySCENIC可在单台桌面机上运行,也可通过dask分布式计算框架轻松扩展到多核集群,快速分析数千个细胞。
适用于单细胞RNA-seq数据分析领域,特别适合需要从单细胞转录组数据中解析基因调控网络、识别关键转录因子及进行细胞类型分类的生物学研究。无论是小型桌面分析还是大规模集群处理,均能满足需求。
pySCENIC可通过Docker或Singularity使用,支持两种方式:作为pySCENIC命令行界面的入口,或作为交互式Jupyter notebook内核。
使用命令行界面时,需确保feather数据库、转录因子文件和motif注释数据库可被容器访问。以下示例通过挂载输入、输出和数据库目录实现。
pySCENIC CLI通过Docker运行需执行以下三个步骤:
步骤1:推断基因调控网络(GRN)
bashdocker run -it --rm \ -v /data:/data \ aertslab/pyscenic:0.12.0 pyscenic grn \ --num_workers 6 \ # 工作进程数 -o /data/expr_mat.adjacencies.tsv \ # 输出邻接矩阵文件路径 /data/expr_mat.tsv \ # 输入表达矩阵文件路径 /data/allTFs_hg38.txt # 转录因子列表文件路径
步骤2:构建调控子(CTX)
bashdocker run -it --rm \ -v /data:/data \ aertslab/pyscenic:0.12.0 pyscenic ctx \ /data/expr_mat.adjacencies.tsv \ # 步骤1输出的邻接矩阵文件 /data/hg19-tss-centered-5kb-7species.mc9nr.genes_vs_motifs.rankings.feather \ # 5kb TSS区域motif排名数据库 /data/hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.genes_vs_motifs.rankings.feather \ # 10kb TSS区域motif排名数据库 --annotations_fname /data/motifs-v9-nr.hgnc-m0.001-o0.0.tbl \ # motif注释文件路径 --expression_mtx_fname /data/expr_mat.tsv \ # 输入表达矩阵文件路径 --mode "custom_multiprocessing" \ # 多进程模式 --output /data/regulons.csv \ # 输出调控子文件路径 --num_workers 6 # 工作进程数
步骤3:计算调控子活性(AUCell)
bashdocker run -it --rm \ -v /data:/data \ aertslab/pyscenic:0.12.0 pyscenic aucell \ /data/expr_mat.tsv \ # 输入表达矩阵文件路径 /data/regulons.csv \ # 步骤2输出的调控子文件 -o /data/auc_mtx.csv \ # 输出AUCell矩阵文件路径 --num_workers 6 # 工作进程数
更多信息请访问 LCB 和 SCENIC。
GNU General Public License v3
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