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    单细胞转录组高级分析二:转录调控网络分析

    组织内细胞异质性的基础是细胞转录状态的差异,转录状态的特异性又是由转录因子主导的基因调控网络(GRNs)决定并维持稳定的。因此分析单细胞的GRNs有助于深入挖掘细胞异质性背后的生物学意义,并为疾病的诊断、治疗以及发育分化的研究提供有价值的线索。然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点,给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。Single-cell regulatory network inference and clustering (SCENIC)是一种专为单细胞数据开发的GRNs算法,它的创新之处在于引入了转录因子motif序列验证统计学方法推断的基因共表达网络,从而识别高可靠性的由转录因子主导的GRNs。SCENIC相关的文章2017年首先发表于nature methods,2020年又将流程整理后发表于nature protocls。需要深入了解分析原理和流程的朋友可以参考这两篇文章:

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