SCENIC协议: 单细胞基因调控网络分析的可扩展工作流程

SCENIC协议: 单细胞基因调控网络分析的可扩展工作流程

SCENICprotocol A scalable SCENIC workflow for single-cell gene regulatory network analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCENICprotocol

本指南将详细介绍基于GitHub仓库 aertslab/SCENICprotocol 的单细胞数据基因调控网络分析工具的项目结构、启动文件以及配置文件。

1. 项目目录结构及介绍

SCENICprotocol项目遵循清晰的组织结构，以支持其核心功能——通过Nextflow执行pySCENIC进行单细胞基因调控网络分析。以下是关键的目录部分：

• notebooks: 包含Jupyter笔记本，用于交互式分析。
• nextflow: 存放Nextflow工作流定义文件，其中nf后缀的文件是主要的工作流脚本。
• example: 示例数据目录，提供测试数据集来快速运行流程。
• docs: 文档和说明资料，帮助理解项目。
• conf: 配置文件夹，可能存放一些特定配置项。
• requirements.txt: 列出了项目所需的Python包。
• LICENSE: 许可证文件，表明项目遵守GPL-3.0许可。
• README.md: 项目的主要说明文件，包括快速入门指导。

2. 项目的启动文件介绍

快速启动（基于Jupyter Notebook）

• 主要启动点可以视为项目中的Jupyter笔记本，特别是对于希望互动地探索数据分析的用户。启动前需安装必要的环境和库，如通过查看requirements.txt文件并使用pip安装相应软件包。

使用Nextflow的工作流启动

• 核心启动文件是位于nextflow目录下的Nextflow脚本，通常命名为类似main.nf的文件。可以通过命令行使用Nextflow引擎运行此脚本，例如：

  nextflow run aertslab/SCENICprotocol -profile docker,test
  

  这条命令使用Docker容器，并选用测试配置来快速试运行流程。

3. 项目的配置文件介绍

• Nextflow配置：虽然具体配置文件可能不在显眼位置，Nextflow的工作流可以通过.nf脚本内的参数或外部配置文件(nextflow.config)来定制。配置项可能涵盖容器映像路径、数据输入输出路径、计算资源需求等。

• 案例研究配置：在实际案例中，配置可能涉及具体的TFs列表(test_TFs_tiny.txt)、motif到TF的注释数据库(motifs.tbl)和基因排名数据库(*feather文件)等，这些虽不直接称为“配置文件”，但在实例化工作流时作为参数传递，起到了配置作用。

• 自定义设置：用户可以在运行Nextflow时，通过命令行参数（如--TFs, --motifs, --loom_input等）指定自己的数据文件路径，实现个性化配置。

总结来说，SCENICprotocol的结构设计既便于研究人员快速上手，也允许高级用户通过Nextflow进行深度定制，以适应不同的单细胞基因调控网络分析需求。确保在操作之前仔细阅读项目的README.md和相关文档，以充分利用所有提供的功能和最佳实践。

SCENICprotocol A scalable SCENIC workflow for single-cell gene regulatory network analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCENICprotocol