SCENIC: single-cell regulatory network inference and clustering

基因调控网络 计算生物学 计算机科学 推论 聚类分析 基因 生物 人工智能 基因表达 遗传学
作者
Sara Aibar,Carmen Bravo González‐Blas,Thomas Moerman,Vân Anh Huynh‐Thu,Hana Imrichová,Gert Hulselmans,Florian Rambow,Jean‐Christophe Marine,Pierre Geurts,Jan Aerts,Joost van den Oord,Zeynep Kalender Atak,Jasper Wouters,Stein Aerts
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:14 (11): 1083-1086 被引量:3797
标识
DOI:10.1038/nmeth.4463
摘要

We present SCENIC, a computational method for simultaneous gene regulatory network reconstruction and cell-state identification from single-cell RNA-seq data (http://scenic.aertslab.org). On a compendium of single-cell data from tumors and brain, we demonstrate that cis-regulatory analysis can be exploited to guide the identification of transcription factors and cell states. SCENIC provides critical biological insights into the mechanisms driving cellular heterogeneity.
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