关于单细胞转录组转录因子的分析我们之前在单细胞系列讲过R语言版本的，参考：跟着Cell学单细胞转录组分析(十二):转录组因子分析，但是R语言分析起来速度非常慢，如果你动辄上万的单细胞可能要运行好几周，这显然不现实。pySCENIC则很好的解决了这个问题，分析速度很快。官方教程参考：https://pyscenic.readthedocs.io/en/latest/一、软件安装老样子，还是先说一下安装和分析文件的准备，前面环境的配置和之前cellphonedb一样，如果已经操作过的，可以跳过：#安装下载及环境设置#安装一个conda，为什么安装他可以理解为Rstuido之于R,后期在环境设置、软
关于单细胞转录组转录因子的分析我们之前在单细胞系列讲过R语言版本的，参考：跟着Cell学单细胞转录组分析(十二):转录组因子分析，但是R语言分析起来速度非常慢，如果你动辄上万的单细胞可能要运行好几周，这显然不现实。pySCENIC则很好的解决了这个问题，分析速度很快。官方教程参考：https://pyscenic.readthedocs.io/en/latest/一、软件安装老样子，还是先说一下安装和分析文件的准备，前面环境的配置和之前cellphonedb一样，如果已经操作过的，可以跳过：#安装下载及环境设置#安装一个conda，为什么安装他可以理解为Rstuido之于R,后期在环境设置、软
六一到了，遥想自己上小学，还是课间操的队长，我在的地方是长治市壶关县北大安村，六一就回去店上镇参加体操比赛，人生如梦，转眼马上就要进入而立之年，小时候的梦想实现了么？这么多年，有没有让自己觉得难忘的事情？今天我们来分享一个通讯分析的内容，当然，方法都在不断的更新升级，考虑的也更加全面，参考文章在MEBOCOST:MetabolicCell-CellCommunicationModelingbySingleCellTranscriptome。细胞之间的通讯或细胞间通讯是人体组织中细胞功能的一个组成部分。它是维持细胞、器官和完整系统的功能和止血的关键过程。异常的细胞间通讯是许多健康状况的关键因素，
六一到了，遥想自己上小学，还是课间操的队长，我在的地方是长治市壶关县北大安村，六一就回去店上镇参加体操比赛，人生如梦，转眼马上就要进入而立之年，小时候的梦想实现了么？这么多年，有没有让自己觉得难忘的事情？今天我们来分享一个通讯分析的内容，当然，方法都在不断的更新升级，考虑的也更加全面，参考文章在MEBOCOST:MetabolicCell-CellCommunicationModelingbySingleCellTranscriptome。细胞之间的通讯或细胞间通讯是人体组织中细胞功能的一个组成部分。它是维持细胞、器官和完整系统的功能和止血的关键过程。异常的细胞间通讯是许多健康状况的关键因素，
在用scanpy进行单细胞分析时往往要对聚类(leiden)后的簇进行细胞类型的标注并生成细胞图谱，但是在通常使用的更改注释的方法中new_cluster_names=[]adatas.rename_categories('leiden',new_cluster_names)new_cluster_names的字符不允许重复，而我无法确保每一个簇的细胞类型都不相同（一般都需要手动调整），于是我只能在相同的细胞类型后添加_num进行注释，如Bcell_1,Bcell_2，用此方法生成的细胞图谱如下所示image.png真的是相当难看，观察起来也很费劲。所以我一直在想怎么才能把相同的celltyp
Linux下载单细胞数据数据准备首先找到你想要的数据库，我这边选择gse155513，然后点击SPR274643image.png在Sendto选择File，Format点击RunInfo,然后CreateFileimage.png看看长什么样子image.pngLinux下载原始数据进入Linux系统,选择目录cd/mnt/SSS/database创建文件夹mkdirGSE155513RAWls#看看你创建了个什么东西cdGSE155513RAW#进入下级目录新建一个txtvidownloads.txt按i进入insert模式将downloads_Path文本复制进去（观察文本完整性，自己补
使用方法参考大佬写的就行https://www.jianshu.com/p/dfe35a2a02d4作者总结了一些pathway的LRpair，我们可以直接拿来使用。LR_database加载进去是这样的image.png几个pathway的LR数量如下image.png可以使用这些分类信息进行文章crosstalkbubbleplot的展示，比如这篇文章image.pngTheligand-receptorpairsinCellChatretrievedfrompreviousstudiesweredividedintofourgroupsincluding,cytokine/chemoki
在用scanpy进行单细胞分析时往往要对聚类(leiden)后的簇进行细胞类型的标注并生成细胞图谱，但是在通常使用的更改注释的方法中new_cluster_names=[]adatas.rename_categories('leiden',new_cluster_names)new_cluster_names的字符不允许重复，而我无法确保每一个簇的细胞类型都不相同（一般都需要手动调整），于是我只能在相同的细胞类型后添加_num进行注释，如Bcell_1,Bcell_2，用此方法生成的细胞图谱如下所示image.png真的是相当难看，观察起来也很费劲。所以我一直在想怎么才能把相同的celltyp
Linux下载单细胞数据数据准备首先找到你想要的数据库，我这边选择gse155513，然后点击SPR274643image.png在Sendto选择File，Format点击RunInfo,然后CreateFileimage.png看看长什么样子image.pngLinux下载原始数据进入Linux系统,选择目录cd/mnt/SSS/database创建文件夹mkdirGSE155513RAWls#看看你创建了个什么东西cdGSE155513RAW#进入下级目录新建一个txtvidownloads.txt按i进入insert模式将downloads_Path文本复制进去（观察文本完整性，自己补
使用方法参考大佬写的就行https://www.jianshu.com/p/dfe35a2a02d4作者总结了一些pathway的LRpair，我们可以直接拿来使用。LR_database加载进去是这样的image.png几个pathway的LR数量如下image.png可以使用这些分类信息进行文章crosstalkbubbleplot的展示，比如这篇文章image.pngTheligand-receptorpairsinCellChatretrievedfrompreviousstudiesweredividedintofourgroupsincluding,cytokine/chemoki
