我们之前更新过pyscenic的教程：
pySCENIC单细胞转录因子分析更新：数据库、软件更新
。我们也说过，我们号是放弃R语言版的SCENIC的分析了，因为它比较耗费计算资源和时间，所以我们的单细胞转录因子分析教程都是基于pyscenic的分析进行的。有很多小伙伴反应，自己在实际操作过程中，总是报错，我猜测大多数是软件的问题。有些说想知道整个运行过程是怎么样的，所以我们出了这个视频教程，演示整个pyscenic的流程。当然，我们还介绍了docker镜像pyscenic分析。
单细胞转录因子的分析是需要利用服务器的：
KS推荐：生信分析服务器
。我们的这个视频从数据准备、软件安装、步骤分析、镜像分析等等方面，展示了pyscenic分析的过程，最终得到分析结果。
不知道什么原因，视频这里上传不成功，所以可从B站链接观看：
https://www.bilibili.com/video/BV1Yj411r7dE/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=05b5479545ba945a8f5d7b2e7160ea34
得到分析结果之后，那么后续的内容也就好办了，我们也写了很多的R语言版的分析和可视化，以及python版本的分析可视化。
PySCENIC（二）：pyscenic单细胞转录组转录因子分析
PySCENIC（三）：pyscenic单细胞转录因子分析可视化
PySCENIC（四）：pyscenic结果之差异转录因子分析及其他可视化
pySCENIC单细胞转录因子分析更新：数据库、软件更新
pySCENIC单细胞转录因子分析更新(2)：python版分析及可视化
pySCENIC可视化分析更新(3)：python版可视化修改
视频制作不易，觉得分享有用的点个赞再走呗！
我们也说过，我们号是放弃R语言版的SCENIC的分析了，因为它比较耗费计算资源和时间，所以我们的单细胞转录因子分析教程都是基于pyscenic的分析进行的。有些说想知道整个运行过程是怎么样的，所以我们出了这个视频教程，演示整个pyscenic的流程。我们的这个视频从数据准备、软件安装、步骤分析、镜像分析等等方面，展示了pyscenic分析的过程，最终得到分析结果。得到分析结果之后，那么后续的内容也就好办了，我们也写了很多的R语言版的分析和可视化，以及python版本的分析可视化。
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
Nextflow 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Nextflow 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： |
#----------------------数据读取--------
read.table('name.txt',header = F/T,sep = ',',nrows= , col.names = )
#读取txt文件，header：是否把首行当作表头，sep：分隔符
#nrows:最大读取行数，col.names:列名（header=T时col.name将其替换）
#incomplete final line found by readTableHeader on
