Arboreto 是做什么的？
概述
Arboreto 是一个来自 Aerts Lab 的 Python 库，用于从基因表达数据推断基因调控网络（GRN）。它利用 Dask 在本地核心或远程集群上并行运行基于树的集成回归算法（GRNBoost2、GENIE3）。
核心能力：根据跨观察（细胞、样本、条件）的表达模式，识别哪些转录因子（TF）调控哪些靶基因。
上游：PyPI 0.1.6（2021-02-09，最新版本）。文档：arboreto.readthedocs.io。主要下游消费者：pySCENIC。
快速开始
安装 Arboreto：
uv pip install arboreto
基本 GRN 推断：
import pandas as pd
from arboreto.algo import grnboost2
if __name__ == '__main__':
# 加载表达数据（基因作为列）
expression_matrix = pd.read_csv('expression_data.tsv', sep='\t')
# 推断调控网络
network = grnboost2(expression_data=expression_matrix)
# 保存结果（TF、靶基因、重要性）
network.to_csv('network.tsv', sep='\t', index=False, header=False)
关键：始终使用 if __name__ == '__main__': 保护，因为 Dask 会生成新进程。
核心能力
1. 基本 GRN 推断
适用于标准 GRN 推断工作流，包括：
- 输入数据准备（Pandas DataFrame 或 NumPy 数组）
- 使用 GRNBoost2 或 GENIE3 运行推断
- 按转录因子过滤
- 输出格式和解读
参见：references/basic_inference.md
使用现成的脚本：对于标准推断任务，运行 scripts/basic_grn_inference.py：
python scripts/basic_grn_inference.py expression_data.tsv output_network.tsv --tf-file tfs.txt --seed 777 --limit 5000
2. 算法选择
Arboreto 提供两种算法：
GRNBoost2（推荐）：
- 基于快速梯度提升的推断
- 针对大规模数据集（10k+ 观察值）优化
- 大多数分析的默认选择
GENIE3：
- 基于随机森林的推断
- 原始多元回归方法
- 用于比较或验证
快速比较：
from arboreto.algo import grnboost2, genie3
# 快速，推荐
network_grnboost = grnboost2(expression_data=matrix)
# 经典算法
network_genie3 = genie3(expression_data=matrix)
有关算法比较、参数和选择指南的详细信息：references/algorithms.md
3. 分布式计算
将推断从本地多核扩展到集群环境：
本地（默认） - 自动使用所有可用核心：
network = grnboost2(expression_data=matrix)
自定义本地客户端 - 控制资源：
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()
集群计算 - 连接到远程 Dask 调度器：
from distributed import Client
client = Client('tcp://scheduler:8786')
network = grnboost2(expression_data=matrix, client_or_address=client)
有关集群设置、性能优化和大规模工作流的信息：references/distributed_computing.md
安装
uv pip install arboreto
Conda（Bioconda）：
conda install -c bioconda arboreto
依赖项（来自上游 requirements.txt）：dask[complete]、distributed、numpy、pandas、scikit-learn、scipy
输入格式：pandas DataFrame、密集 numpy.ndarray 或稀疏 scipy.sparse.csc_matrix（行 = 观察值，列 = 基因）。对于数组/矩阵输入，显式传入 gene_names。
常见用例
单细胞 RNA-seq 分析
import pandas as pd
from arboreto.algo import grnboost2
if __name__ == '__main__':
# 加载单细胞表达矩阵（细胞 x 基因）
sc_data = pd.read_csv('scrna_counts.tsv', sep='\t')
# 推断细胞类型特异性调控网络
network = grnboost2(expression_data=sc_data, seed=42)
# 筛选高置信度链接
high_confidence = network[network['importance'] > 0.5]
high_confidence.to_csv('grn_high_confidence.tsv', sep='\t', index=False)
使用 TF 过滤的批量 RNA-seq
from arboreto.utils import load_tf_names
from arboreto.algo import grnboost2
if __name__ == '__main__':
# 加载数据
expression_data = pd.read_csv('rnaseq_tpm.tsv', sep='\t')
tf_names = load_tf_names('human_tfs.txt')
# 使用 TF 限制推断
network = grnboost2(
expression_data=expression_data,
tf_names=tf_names,
seed=123
)
network.to_csv('tf_target_network.tsv', sep='\t', index=False)
多条件对比分析
from arboreto.algo import grnboost2
if __name__ == '__main__':
# 为不同条件推断网络
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)
输出解读
Arboreto 返回一个包含调控链接的 DataFrame：
| 列名 | 描述 |
|---|---|
TF | 转录因子（调控因子） |
target | 靶基因 |
importance | 调控重要性分数（越高=越强） |
筛选策略：
- 推断时使用
limit=N（全局返回前 N 个链接） - 事后重要性阈值（例如 > 0.5）
- 通过
groupby('target')获取每个靶基因的顶级链接 - 统计显著性检验（置换检验、外部工具）
与 pySCENIC 集成
Arboreto 为 pySCENIC 中的 GRN 推断步骤提供支持。pySCENIC 0.11+ 将稀疏表达矩阵传递给 grnboost2 / genie3；pySCENIC 0.12+ 默认使用 arboreto_with_multiprocessing.py（无 Dask）以确保兼容性——当需要 Dask 扩展时，使用独立的 arboreto。
# 独立使用：在 pySCENIC cisTarget 剪枝之前推断共表达模块
from arboreto.algo import grnboost2
network = grnboost2(expression_data=expression_df, tf_names=tf_list, limit=5000)
# 下游：pySCENIC ctx 剪枝、regulon 定义、AUCell（请参阅 pySCENIC 文档）
直接将 AnnData 转换为 DataFrame 供 arboreto 使用：
expression_df = adata.to_df() # 细胞 x 基因
可重复性
始终设置种子以实现可重复结果：
network = grnboost2(expression_data=matrix, seed=777)
为稳健性分析运行多个种子：
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)
# 共识：跨运行重复的链接（示例：每个 TF-靶基因对的平均重要性）
import pandas as pd
combined = pd.concat(networks)
consensus = (
combined.groupby(['TF', 'target'], as_index=False)['importance']
.mean()
.query('importance > 0.5')
)
故障排除
内存错误：通过过滤低变异基因减小数据集大小，或使用分布式计算
性能缓慢：使用 GRNBoost2 而非 GENIE3，启用分布式客户端，过滤 TF 列表
Dask 错误：确保脚本中存在 if __name__ == '__main__': 保护（在 Windows/macOS 上使用 spawn 多处理模式时必须使用）
空结果：检查数据格式（基因作为列），验证 TF 名称与表达矩阵中的列名匹配
稀疏数据：使用 scipy.sparse.csc_matrix 并传入匹配的 gene_names；自 arboreto 0.1.6 / pySCENIC 0.11 起支持
引用科学代理技能
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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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