相信單細胞領域的小伙伴們對SCENIC分析（Single-Cell Regulatory Network Inference And Clustering）并不陌生，但如何升華該分析的生物學意義？如何將自己的結果制作成高分文章的樣子（SCENIC熱圖）？難倒的英雄好漢應該不少。（趕緊關注我們吧～為您講解詳細的ScRNA-Seq數(shù)據(jù)分析結果，及具體分析工具?。。。?

? SCENIC分析高分文章案例分享：

SCENIC分析是對ScRNA-Seq數(shù)據(jù)中轉錄因子（Transcription Factors，TFs）進行研究，最終篩選得到調控強度顯著、處于核心作用的TFs，結果通常以熱圖形式展示。尤其在腫瘤學中，SCENIC分析可以幫助找到與腫瘤發(fā)生發(fā)展相關的關鍵“驅動基因（Driver）”，從而為探究其發(fā)病機制奠定基礎。

圖1 肺癌組織中內皮細胞SCENIC分析熱圖

（圖片來源于文獻Lambrechts, D., et al. "Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment. " Nature Medicine 24.8(2018):1277. IF=32.621）

圖1為肺癌組織中內皮細胞SCENIC分析結果。其中，EHF在腫瘤中表達具有異質性，在腫瘤發(fā)生及不同階段發(fā)揮不同作用。從圖1可以看出，與非惡性內皮細胞相比，EHF在Tumour細胞中具有較顯著的調控作用，提示可以進一步研究EHF通過開啟下游何種信號通路調控Tumour細胞的增殖與遷移，進而影響肺癌進展。

? SCENIC分析工具

圖2 SCENIC分析流程

l step 1：采用grnboost2識別并篩選出與TFs共表達（co-expression）的基因。注意：其中部分基因僅與TFs表達相關，而非靶基因；

l step 2：使用RcisTarget對每個共表達模塊進行顯著性Motif富集，篩選得到顯著表達的靶基因，我們將每一對TFs與靶基因的組合稱為調節(jié)子（regulons）。

l step 3：采用AUCell算法對每一組regulon的轉錄活性進行打分，從而確定TFs對靶基因的調控強度（圖2）。

（算法參考文獻：Aibar, Sara, et al. "SCENIC: single-cell regulatory network inference and clustering." Nature methods 14.11 (2017): 1083.）

? 烈冰科技SCENIC分析工作流搭建

? 結果展示

小編以發(fā)表于《Nature》的腦組織測序數(shù)據(jù)為Demo，進行了SCENIC分析，結果如下：

1. TFs調控強度t-SNE圖

我們根據(jù)AUCell算法對TFs調控強度的打分值進行染色，繪制了不同TFs在各細胞中調控強度的 t-SNE圖（圖4）。結合鑒定的細胞類型，得到轉錄因子ISL1在GABA神經(jīng)元中調控強度較高，SOX5則高強度調控谷氨酸能神經(jīng)元，FOXA1在星形膠質細胞中調控作用較高，E2F1則顯著調控中間前體細胞與放射狀膠質細胞。

圖4 不同TFs的調控強度

（數(shù)據(jù)來源：Birey F , Andersen J , Makinson C D , et al. Assembly of functionally integrated human forebrain spheroids[J]. Nature, 2017.）

2. TFs調控的靶基因

表1記錄了每個TF調控的靶基因及對應的調控強度（僅展示調控強度Top20的regulons）。TFs所調控的靶基因往往不止一個，如FOXA1可以調控靶基因SPON1、NTN1和SULF1。該部分結果將為后續(xù)篩選關鍵TFs提供一定的依據(jù)。

表1 TFs調控的靶基因及其調控強度

3. TFs調控強度熱圖

圖5展示了該腦組織各神經(jīng)細胞類型調控強度較高的TFs熱圖（一般文章發(fā)表時多采用此圖），可以從圖中挑選出特定細胞類型高調控強度的TFs，為下一步Driver的研究和驗證奠定基礎。以此圖為例，可以看出E2F家族在中間前體細胞中調控作用顯著增強，提示E2F可能成為中間前體細胞群體中的驅動基因。

圖5 TFs調控強度的熱圖

? SCENIC分析拓展

SCENIC分析不僅可以用于篩選得到有價值的TFs，還可以結合其他的驗證手段或數(shù)據(jù)分析工具來探索更深層次的生物學意義。這里小編為大家提供了一些TFs后續(xù)研究的分析思路，歡迎大家在下方留言～：

1. 在研究某種疾病進展（如腫瘤的復發(fā)、轉移）時，我們可以針對特定的細胞類型，對該細胞類型進行SCENIC分析，找到與復發(fā)、轉移特定功能相關的TFs及其靶基因，從而通過分子生物學手段（敲低/過表達等）在體外進一步驗證。

2. 結合基因模塊（gene module）分析及TFs注釋，判斷TFs是否是關鍵基因（hub-gene），分析其調控的相關通路和靶基因，建立起以TFs為驅動中心的調控網(wǎng)絡。