可扩展的SCENIC工作流程，用于 单细胞 基因 调控网络 分析 该存储库描述了如何对 单细胞 数据运行 pySCENIC 基因 调控网络推断 分析 以及基本的“最佳实践”表达 分析 。 这包括： 独立的Jupyter笔记本电脑，用于交互式 分析 Nex tf low DSL1工作流程，它提供了一种半自动化且简化的方法来运行这些步骤 pySCENIC 安装，使用和下游 分析 的详细信息 另请参阅《自然规约》 中 的相关出版物： : 。 有关此协议 中 步骤的高级实现，请参阅 ，这是 pySCENIC 的Nex tf low DSL2实现，具有用于表达式 分析 的全面且可自定义的管道。 这包括其他 pySCENIC 功能（多次运行，集成的基于主题和基于轨迹的regulon修剪，织机文件生成）。 PBMC 10k数据集（10x 基因 组学） 完整的SCENIC 分析 ，以及过滤，群集， 可视化 和SCope就绪的织机文件创建： | 预测 转录 因子 （ TF s）的功能 分析 该项目的目标是开发一种工作流程，以识别预测的 TF 的潜在 靶 基因 。 由于前期需求请安装畅达： jupyter笔记本： pybedtools： gprofiler： ：//pypi.org/project/gprofiler-official/ 我们鼓励您使用基于UNIX的系统。如果您运行Windows，请确保更改目录路径。我们建议您单独运行代码单元，以避免长时间运行图。 您可能遇到的问题： 如果“ gprofiler”不起作用，请确保您也将其安装在控制台 中 （bash） 如果那不能解决您的问题，请将“ Gprofiler”重命名为“ grofiler”。 如果这不能解决您的问题，请安装所有带有conda的包装 要开始 分析 ，您需要3个数据文件： “ .bed”格式的注释文件 在“ .txt”文件 中 带有 转录 因子 的文本文件 脚本-“ tf _an

是的，edger可以进行多组的 转录 差异 分析 。 edger是一种用于 分析 RNA-seq数据的统计软件包，它提供了一种可靠且灵活的方法来鉴定 基因 在不同条件下的表达 差异 。它具有高度可伸缩性和灵敏度，能够处理多种样本组合。 在edger 中 ，可以使用一种多因素设计的模型来进行多组 转录 差异 分析 。多因素设计考虑了多个因素之间的相互作用，可以更准确地解释 基因 表达的变化。通过在模型 中 引入适当的因素，例如处理组、时间点或不同条件的组合，可以对多个样本组进行比较和 分析 。 edger还提供了一系列的方法和功能，用于统计 分析 和 可视化 结果。可以使用统计学方法来识别在不同组别之间具有显著 差异 的 基因 ，并且还可以对显著 差异 的 基因 进行进一步的生物学解释和功能注释。 总而言之，edger是一种功能强大的工具，可以进行多组的 转录 差异 分析 ，对于理解 基因 表达调控以及不同条件下 基因 功能的变化具有重要意义。