愿武艺晴小朋友一定得每天都开心
pySCENIC 在步骤上，分为4大步：
1）准备工作：counts矩阵文件（R语言写出csv文件）
2）将csv文件转换为loom文件(用python做)
3）然后slurm平台申请资源运行pyscenic_total.slurm文件；得到sample_SCENIC.loom结果文件
4）将SCENIC结果文件（sample_SCENIC.loom）导入到R,根据想要生物学意义合理可视化
这篇博客我想写如何运用SCENIC的结果找细胞群特异的TF
本质是2个函数的运用：calcRSS（）函数和画图函数 plotRSS_oneSet（）函数
rss <- calcRSS(AUC=getAUC(sub_regulonAUC),
cellAnnotation=Celltype[rownames(fed@meta.data),"Celltype"], #"Sample"
) #cellTypes=c("Pre-B","Pro-B")
rss=na.omit(rss)
dim(rss)
rss[1:10,]
rank图的形式进行展示
plotRSS_oneSet(rss,setName="Pro-B",n=6)
plotRSS_oneSet(rss,setName="Pre-B",n=6)
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