Was macht arboreto?
Überblick
Arboreto ist eine Python-Bibliothek des Aerts Lab zur Inferenz von Genregulationsnetzwerken (GRNs) aus Genexpressionsdaten. Es parallelisiert baumbasierte Ensemble-Regression (GRNBoost2, GENIE3) mit Dask über lokale Kerne oder entfernte Cluster hinweg.
Kernfunktion: Identifizieren, welche Transkriptionsfaktoren (TFs) welche Zielgene basierend auf Expressionsmustern über Beobachtungen (Zellen, Proben, Bedingungen) regulieren.
Upstream: PyPI 0.1.6 (09.02.2021, neueste). Dokumentation: arboreto.readthedocs.io. Primärer Downstream-Nutzer: pySCENIC.
Schnellstart
Installiere arboreto:
uv pip install arboreto
Grundlegende GRN-Inferenz:
import pandas as pd
from arboreto.algo import grnboost2
if __name__ == '__main__':
# Expressionsdaten laden (Gene als Spalten)
expression_matrix = pd.read_csv('expression_data.tsv', sep='\t')
# Regulatorisches Netzwerk inferieren
network = grnboost2(expression_data=expression_matrix)
# Ergebnisse speichern (TF, Ziel, Importance)
network.to_csv('network.tsv', sep='\t', index=False, header=False)
Wichtig: Verwende immer den if __name__ == '__main__':-Schutz, da Dask neue Prozesse startet.
Kernfunktionen
1. Grundlegende GRN-Inferenz
Für Standard-GRN-Inferenz-Workflows, einschließlich:
- Vorbereitung der Eingabedaten (Pandas DataFrame oder NumPy-Array)
- Durchführung der Inferenz mit GRNBoost2 oder GENIE3
- Filtern nach Transkriptionsfaktoren
- Ausgabeformat und Interpretation
Siehe: references/basic_inference.md
Nutze das einsatzbereite Skript: scripts/basic_grn_inference.py für Standard-Inferenz-Aufgaben:
python scripts/basic_grn_inference.py expression_data.tsv output_network.tsv --tf-file tfs.txt --seed 777 --limit 5000
2. Algorithmusauswahl
Arboreto bietet zwei Algorithmen:
GRNBoost2 (Empfohlen):
- Schnelle, auf Gradient Boosting basierende Inferenz
- Optimiert für große Datensätze (10k+ Beobachtungen)
- Standardwahl für die meisten Analysen
GENIE3:
- Auf Random Forest basierende Inferenz
- Ursprünglicher Multipler-Regressionsansatz
- Für Vergleiche oder Validierung verwenden
Schneller Vergleich:
from arboreto.algo import grnboost2, genie3
# Schnell, empfohlen
network_grnboost = grnboost2(expression_data=matrix)
# Klassischer Algorithmus
network_genie3 = genie3(expression_data=matrix)
Für detaillierten Algorithmenvergleich, Parameter und Auswahlhilfe: references/algorithms.md
3. Verteiltes Rechnen
Skaliere die Inferenz von lokalem Multi-Core bis hin zu Cluster-Umgebungen:
Lokal (Standard) – Nutzt automatisch alle verfügbaren Kerne:
network = grnboost2(expression_data=matrix)
Benutzerdefinierter lokaler Client – Ressourcenkontrolle:
from distributed import LocalCluster, Client
local_cluster = LocalCluster(n_workers=10, memory_limit='8GB')
client = Client(local_cluster)
network = grnboost2(expression_data=matrix, client_or_address=client)
client.close()
local_cluster.close()
Cluster-Computing – Verbinde mit entferntem Dask-Scheduler:
from distributed import Client
client = Client('tcp://scheduler:8786')
network = grnboost2(expression_data=matrix, client_or_address=client)
Für Clustereinrichtung, Leistungsoptimierung und groß angelegte Workflows: references/distributed_computing.md
Installation
uv pip install arboreto
Conda (Bioconda):
conda install -c bioconda arboreto
Abhängigkeiten (aus der upstream requirements.txt): dask[complete], distributed, numpy, pandas, scikit-learn, scipy
Eingabeformate: Pandas DataFrame, dichtes numpy.ndarray oder sparse scipy.sparse.csc_matrix (Zeilen = Beobachtungen, Spalten = Gene). Bei Array/Matrix-Eingaben gene_names explizit angeben.
Häufige Anwendungsfälle
Einzelzell-RNA-seq-Analyse
import pandas as pd
from arboreto.algo import grnboost2
if __name__ == '__main__':
# Einzelzell-Expressionsmatrix laden (Zellen x Gene)
sc_data = pd.read_csv('scrna_counts.tsv', sep='\t')
# Zelltypspezifisches regulatorisches Netzwerk inferieren
network = grnboost2(expression_data=sc_data, seed=42)
# Hochvertrauensverbindungen filtern
high_confidence = network[network['importance'] > 0.5]
high_confidence.to_csv('grn_high_confidence.tsv', sep='\t', index=False)
Bulk-RNA-seq mit TF-Filterung
from arboreto.utils import load_tf_names
from arboreto.algo import grnboost2
if __name__ == '__main__':
# Daten laden
expression_data = pd.read_csv('rnaseq_tpm.tsv', sep='\t')
tf_names = load_tf_names('human_tfs.txt')
# Inferenz mit TF-Einschränkung
network = grnboost2(
expression_data=expression_data,
tf_names=tf_names,
seed=123
)
network.to_csv('tf_target_network.tsv', sep='\t', index=False)
Vergleichende Analyse (Mehrere Bedingungen)
from arboreto.algo import grnboost2
if __name__ == '__main__':
# Netzwerke für verschiedene Bedingungen inferieren
conditions = ['control', 'treatment_24h', 'treatment_48h']
for condition in conditions:
data = pd.read_csv(f'{condition}_expression.tsv', sep='\t')
network = grnboost2(expression_data=data, seed=42)
network.to_csv(f'{condition}_network.tsv', sep='\t', index=False)
Ausgabeinterpretation
Arboreto gibt einen DataFrame mit regulatorischen Verbindungen zurück:
| Spalte | Beschreibung |
|---|---|
TF | Transkriptionsfaktor (Regulator) |
target | Zielgen |
importance | Regulatorischer Wichtigkeitswert (höher = stärker) |
Filterstrategie:
limit=Nzur Inferenzzeit (gibt die Top-N-Verbindungen global zurück)- Nachträglicher Importance-Schwellenwert (z.B. > 0,5)
- Top-Verbindungen pro Ziel über
groupby('target') - Statistische Signifikanztests (Permutationstests, externe Tools)
Integration mit pySCENIC
Arboreto treibt den GRN-Inferenzschritt in pySCENIC an. pySCENIC 0.11+ übergibt dünn besetzte Expressionsmatrizen an grnboost2 / genie3; pySCENIC 0.12+ verwendet standardmäßig arboreto_with_multiprocessing.py (ohne Dask) zur Kompatibilität – verwende das eigenständige arboreto, wenn du Dask-Skalierung benötigst.
# Eigenständig: Koexpressionsmodule vor pySCENIC cisTarget-Bereinigung inferieren
from arboreto.algo import grnboost2
network = grnboost2(expression_data=expression_df, tf_names=tf_list, limit=5000)
# Nachgelagert: pySCENIC ctx-Bereinigung, Regulon-Definition, AUCell (siehe pySCENIC-Dokumentation)
Konvertiere AnnData direkt in einen DataFrame für arboreto:
expression_df = adata.to_df() # Zellen x Gene
Reproduzierbarkeit
Setze immer einen Seed für reproduzierbare Ergebnisse:
network = grnboost2(expression_data=matrix, seed=777)
Führe mehrere Seeds für Robustheitsanalysen aus:
from distributed import LocalCluster, Client
if __name__ == '__main__':
client = Client(LocalCluster())
seeds = [42, 123, 777]
networks = []
for seed in seeds:
net = grnboost2(expression_data=matrix, client_or_address=client, seed=seed)
networks.append(net)
# Konsens: Verbindungen, die über mehrere Läufe hinweg auftreten (Beispiel: mittlere Importance pro TF-Ziel-Paar)
import pandas as pd
combined = pd.concat(networks)
consensus = (
combined.groupby(['TF', 'target'], as_index=False)['importance']
.mean()
.query('importance > 0.5')
)
Fehlerbehebung
Speicherfehler: Reduziere die Datensatzgröße durch Filtern von Genen mit geringer Varianz oder nutze verteiltes Rechnen
Langsame Leistung: Verwende GRNBoost2 anstelle von GENIE3, aktiviere den verteilten Client, filtere die TF-Liste
Dask-Fehler: Stelle sicher, dass der if __name__ == '__main__':-Schutz in Skripten vorhanden ist (unter Windows/macOS mit Spawn-basiertem Multiprocessing erforderlich)
Leere Ergebnisse: Überprüfe das Datenformat (Gene als Spalten), stelle sicher, dass TF-Namen mit Spaltennamen in der Expressionsmatrix übereinstimmen
Dünn besetzte Daten: Verwende scipy.sparse.csc_matrix und übergib passende gene_names; unterstützt seit arboreto 0.1.6 / pySCENIC 0.11
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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
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